경제력으로서의 AI 경제 : 글로벌 변화, 예측 및 지정 학적 우선 순위 분석

준비 격차가 끝나는 것 : AI-Unused Nations가 디지털 혁신의 위대한 패자가 될 수있는 이유

인공 지능 (AI)은 단순한 새로운 기술이 아닙니다. 그것은 근본적인 경제력이며, 혁신적인 영향은 산업 혁명과 비슷합니다. AI에 의한 세계 경제의 변화는 이미 있었고 떠오른다.

AI의 경제적 잠재력은 인상적입니다. 분석가들은 AI가 2030 년까지 GDP (Global Gross Gross Goldest Product)에 추가로 15.7 조 달러를 기여할 수 있다고 예측합니다.이 가치는 두 가지 주요 채널에서 발생합니다.인지 작업의 자동화와 프로세스의 자동화를 통해 대규모 생산성은 새로운, AI 기반 제품 및 서비스를 통해 소비의 중요한 자극을 통해 증가합니다.

동시에,이 엄청난 잠재력과 상당한 위험 사이의 중심 긴장이 드러납니다. 예측은 활기 넘치는 낙관론에서 더 많은 적절한 추정치에 이르기까지 다양하며, 이는 수익성 임계 값, 적응 비용 및 투자 및 응용 분야 간의 불일치와 같은 실제 구현 장애물을 나타냅니다. 노동 시장은 중대한 혁명에 직면 해 있으며, 이로 인해 선진국의 일자리의 최대 60 %가 AI의 영향을받을 수 있습니다. 이것은 자격의 재평가, 일자리의 양극화 및 소득 불평등의 잠재적 강화로 이어진다.

지정 학적 환경은 미국과 중국 간의 AI 경쟁으로 점점 더 형성되어 글로벌 기술 생태계의 조각화로 이어집니다. Divergent Regulatory 철학 (미국의 시장 지향적 접근, EU 및 국가 제어 모델의 올바른 기반 프레임 워크)은 다국적 기업을위한 복잡하고 비용이 많이 드는 환경을 만듭니다.

전략적 명령 결정화 : 회사 리더의 경우 운영 프로세스, 거버넌스 및 인재 전략의 기본 재 설계인 "큰 새로운 케이블"의 부가가치의 핵심. 정치적 의사 결정자들에게 긴급한 임무는 혁신 촉진과 포용 적 거버넌스 구조의 창출 사이의 균형을 찾는 것입니다. AI 지원 국가와 AI-UN 준비된 국가 간의 "준비 격차"의 브리징은 AI가 세계적 불평등의 새로운 강력한 운전자가되는 것을 막기 위해 중요합니다.

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AI-Founded 경제 : 현재 환경의 인벤토리

이 부분은 이전의 기여를 정량화하고 고유 한 가치를 분리하기 위해 반 사실적 시나리오를 설계함으로써 AI의 경제적 영향을 이해하기위한 기초가됩니다.

AI 경제의 새벽 : 이전 변화의 정량화

인공 지능을 세계 경제 구조에 통합하는 것은 더 이상 미래의 시나리오가 아니라 이미 측정 가능한 현실입니다. 그러나 이전의 영향에 대한 평가는 광범위한 예측을 보여줍니다.이 예측은 변형적이고 1 조 달러가 많은 기여에서 겸손하지만 여전히 중대한 성장에 이르기까지 다양합니다. 이 불일치는 AI 채택의 복잡한 역학을 이해하는 열쇠입니다.

거시 경제 효과 : 두 가지 예측 이야기

AI의 경제적 기여에 대한 정량적 평가는 두 가지 다른 사고 학교에 의해 형성됩니다.

PWC와 같은 기관이 이끄는 강세의 합의는 기념비적 인 경제 확장의 그림을 그립니다. 널리 인용 된 연구에 따르면 KI는 2030 년까지 Global GDP 외에 최대 15.7 조 달러를 기부 할 수 있으며, 이는 14 %증가에 해당합니다. 이 인상적인 숫자는 두 가지 주요 메커니즘으로 구동됩니다. 첫째, 생산성을 통해 일상적인 작업의 자동화 및 복잡한 프로세스 최적화로 인해 발생합니다. 둘째, 소비와 수요 효과를 통해 더욱 중요합니다. PWC는 9.1 조 달러의 미국 달러만으로는 소비 증가로 인해 AI 개선 및 개인화 된 제안 및 지능형 지원 시스템과 같은 서비스에 의해 자극 될 것으로 추정합니다. McKinsey는 생성 AI만으로도 연간 $ 2.6 ~ 4.4 조의 가치를 창출 할 수 있다는 추정치 로이 낙관적 견해를 뒷받침합니다. 다른 예측은 더욱 발전하여 2040 년까지 최대 22.9 조 달러의 AI 시장을 볼 수 있습니다.

대조적으로, 보수적 인 카운터 드래프트는 공동-프로 피즈와 노벨상 수상자 인 다론 아메 모 글루 (Daron Acemoglu)가 두드러지게 대표합니다. 그의 분석에서, 그는 향후 10 년 동안 미국의 AI에 의해 약 1 %의 GDP 증가를 예측했다. 이 평가는 AI의 변형 가능성에 대한 거부가 아니라 실제 구현 장애물에 대한 냉정한 평가입니다.

예측 사이의 이러한 격차 격차에 대한 설명은 근본적인 가정에 있습니다. 강세 시나리오는 광범위하고 효과적인 채택을 가정하지만 Acemoglus 모델은 실제로 관찰 할 수있는 결정적인 제한을 통합합니다.

• 수익성 필터 : Acemoglus Research에 따르면 미국의 모든 작업 작업의 거의 20 %가 AI의 영향을받을 수 있지만 전체 경제의 약 5 % 만 가까운 시일 내에 자동화 될 수 있습니다. 다른 75 %의 경우 구현 및 적응 비용이 즉각적인 혜택을 초과합니다.
• 적응 비용 및 작업 복잡성 : 회사는 AI와 함께 일하기 위해 조직, 프로세스 및 문화를 조정하기 위해 상당한 비용을 지불해야합니다. 또한, 첫 번째 주요 생산성 이익은 "간단한 작업"에서 달성되며, 이는 행동과 결과 사이의 연결이 명확하고 측정 가능합니다. 그러나 AI가 완고한 기침의 진단과 같은 "어려운 작업"에 적용되는 경우 생산성 이득은 최소한 제한적입니다.
• 투자와 응용 사이의 오해 : AI 투자의 대부분은 특정 부문의 대기업에 중점을 둡니다. 그러나 AI가 추가 또는 교체 할 수있는 많은 작업은 중소 규모 회사 (SMES)에서 찾을 수 있으며, 이는 효과적인 구현을위한 자본, 데이터 및 전문 지식이 부족합니다.

이 "수익성 필터"는 단순한 학문적 제한 이상입니다. 기본적으로 시장 형성력입니다. 그것은 두 부분으로 된 AI 경제의 출현으로 이어진다. 한편으로 Google, Microsoft 및 Amazon과 같은 "AI Native"대기업은 한편으로는 한편으로는 있습니다. 거대한 자본, 거대한 독점 데이터 세트 및 세계적 수준의 인재를 통해 최신 AI 시스템의 개발 및 사용에 대한 높은 비용을 부담하고 수익성 임계 값을 뚫을 수 있습니다. 다른 한편으로, 대부분의 경제의 중추 인 중소기업은 비용, 데이터 액세스 및 전문 지식에 대한 극복 할 수없는 장애물에 직면 해 있습니다. 이것은 예측 가능한 발산으로 이어집니다. AI 거인의 과산성 층과 거짓말하는 중소기업 층은 AI가 사용하지 않거나 간단하고 덜 효과적인 솔루션의 형태로만 사용할 수 있습니다. 그 결과는 생산성 격차 일뿐 만 아니라 시장 집중의 구조적 조여와 평등 - AI의 경제적 통합의 결정적인 부작용입니다.

미시 경제 변화 : 새로운 비즈니스 모델과 기업가 적 현실

마이크로 수준에서 AI는 이미 기업이 가치와 경쟁하는 방식을 근본적으로 바꾸기 시작했습니다. 전통적인 정적 접근 방식과 근본적으로 다른 완전히 새롭고 역동적 인 비즈니스 모델을 가능하게합니다. 여기에는 DAAS (Data-as-A-Service)와 같은 데이터 제어 모델이 포함됩니다. 회사는 준비된 데이터 및 지식을 서비스로 판매, 전례없는 효율성을 갖춘 구매자 및 판매자를 구매하는 AI 기반 시장, 예측 분석을위한 플랫폼 및 과다 개인화 모델을 구매하는 AI 기반 마켓 플레이스가 포함됩니다. 이 새로운 비즈니스 모델은 데이터로부터 지속적인 학습, 실시간 의사 결정 찾기 및 엄청난 확장 성을 기반으로하며, 종종 전통적인 회사가 부족합니다.

회사 수락은 빠르게 가속화됩니다. PWC 설문 조사에 따르면 회사의 79 %가 이미 AI 에이전트를 사용하고 있습니다. McKinsey는 조직의 3/4 이상이 하나 이상의 비즈니스 기능에서 AI를 사용한다고 지적합니다. 투자가 갑자기 증가하고 있습니다. 관리자의 88 %가 향후 12 개월 동안 AI 예산을 늘릴 계획입니다.

AI의 경제적 영향에 대한 비교 예측

AI의 경제적 영향에 대한 비교 예측 - 이미지 : Xpert.Digital

다양한 유명한 기관들이 인공 지능의 경제적 영향에 대해 광범위한 예측을 만들어 인상적인 성장 잠재력을 보여주었습니다. PWC는 2030 년까지 상당한 생산성 증가와 AI 제품에 의한 상당한 소비 성장을 기반으로 전체 AI 기술을 통해 전 세계적으로 15.7 조 달러의 가치가 증가 할 것으로 예측합니다. McKinsey & Company는 특히 생성 AI에 중점을두고 연간 부가 가치를 $ 2.6 ~ 4.4 조로 추정하며,이 분석은 63 개의 다른 비즈니스 영역으로 구성되며 AI의 전반적인 효과를 15 ~ 40 % 증가시킬 수 있습니다. Goldman Sachs는 10 년 동안 생성 AI에 의해 7 조 달러의 잠재력을보고 있으며, 이는 전 세계 총 국내 총생산의 7 % 증가에 해당하며 광범위한 채택 및 생산성 증가에 기초하고 있습니다. Untad는 2033 년까지 AI 시장 전체의 시장 규모를 4.8 조 달러의 시장 규모로 예측합니다. 이는 2023 년에 189 억 달러에 비해 놀라운 25 배의 성장에 해당합니다. 반면에, MIS의 Daron Acemoglu 평가는 AI에 의해 AI에 의해 한 비율이 한 비율의 성장을 기대하고 있으며, 이는 분석 비용과 현실적인 비용이 크게 증가하고 있습니다.

AI가없는 세상 : 모순 된 분석

인공 지능의 진정한 기여를 분리하기 위해서는 모순 된 시나리오를 구성해야합니다. 딥 러닝과 대형 언어 모델의 혁명이 지난 10 년에서 15 년 동안 발생하지 않았다면 오늘날 세계 경제는 어떻게 생겼습니까? 거시 경제학에 사용 된 방법을 기반으로하는이 분석은이 기술 촉매가없는 경제의 가상 개발을 나타내함으로써“AI 부가 가치”를 정량화 할 수있게한다.

모순 경제

현대 AI가없는 세상에서는 경제의 여러 주요 영역이 크게 다르게 개발 될 것입니다.

• 생산성 증가 : 선진 경제의 생산성 성장은 아마도 더 평평했을 것입니다. AI의 초기 사용자 중 하나 인 금융 및 IT와 같은 부문은 효율성이 낮을 것입니다. 특정 역할에서 관찰 된 놀라운 생산성 분출은 생성 된 AI 도구를 사용하는 직원에서 Nielsen이 66 % 증가한 것으로 나타났습니다. 2019 년부터 미국에서 구동되는 집계 된 생산성은 주로 산업 -내부 성장, 특히 정보 집약적 인 부문에서 가장 중요한 동인 중 하나를 잃었을 것입니다.
• 제한된 대인 관계 : Amazon, Netflix 및 Spotify와 같은 대형 디지털 플랫폼의 비즈니스 모델은 근본적으로 다르고 효과적입니다. 고객 충성도 및 판매를 크게 담당하는 권장 알고리즘은 AI에 의해 구동됩니다. AI가 없으면 거친 세그먼트 기반 마케팅 접근 방식에 의존해야합니다. 이로 인해 PWC의 157 억 달러 예측의 핵심 요소는 소비에 대한 수요가 낮아질 것입니다. 고객 경험을 실시간으로 개인화하고 전환율을 높이는 능력은 심각하게 제한됩니다.
• Solder Scientific and Progress : 약물 연구와 같은 영역은 현재 입장 뒤에 크게 뒤떨어집니다. AI가 거대한 생물학적 데이터 기록을 분석하고 Google의 알파 팔에서 입증 한 것처럼 복잡한 단백질 구조를 예측하는 능력은 근본적으로 연구를 가속화했습니다. 이러한 도구가 없으면 새로운 약물, 재료 및 요법의 개발은 훨씬 더 느리고 비싸고 더 쉬운 과정으로 남아있을 것입니다. 전통적인 방법의 ~ 40 %에 비해 80-90 % 인 1 상 연구에서 AI 개발 약물의 성공률은 타의 추종을 불허했을 것입니다.
• 다른 시장 구조 : 데이터 네트워크 효과 및 AI 대조 서비스를 기반으로하는 오늘날의 기술 거인의 지배력은 덜 두드러집니다. AI가 엄청난 양의 데이터를 사용할 수있는 능력이 없으면 디지털 시장의 진입 장벽은 낮지 만 제공되는 서비스는 덜 정교합니다. 2024 년에 2,700 억 달러가 넘는 AI 소프트웨어 및 서비스 시장은 단순히 현재 형태로 존재하지 않을 것입니다. 경제 환경은 더 단편화 될 것이지만 데이터 집약적 인 서비스 측면에서 덜 혁신적입니다.

요약하면, AI가없는 세상은 성장이 적고, 효율적인 시장이 덜, 과학적 진보가 느리고, 시장력의 다른 분포를 가진 세상이 될 것이라고 말할 수 있습니다. 따라서 "AI 부가가치"는 점진적인 증가 일뿐 만 아니라 효율성, 혁신 및 완전히 새로운 경제 분야의 창조를위한 기본 촉매제입니다.

상세 산업 분석 : 주요 산업 분야의 AI의 발자국

AI의 거시 경제 효과는 부문 수준에서 심각한 변화의 결과입니다. 데이터, 복잡성 및 최적화 잠재력으로 특징 지어지는 산업에서 AI는 이미 지울 수없는 흔적을 남겼으며 확립 된 비즈니스 모델을 처음부터 재 설계했습니다.

금융 : 알고리즘 혁명

자연스럽게 데이터 집약적 인 금융 부문은 AI에 가장 비옥 한 적용 영역 중 하나로 발전했습니다. AI는 현대 금융의 중추 신경계가되어 프로세스를 자동화하고 위험 관리를 향상 시키며 완전히 새로운 거래 패러다임을 만듭니다.

신청 사례 및 효과 :

• 프로세스 자동화 : 효율성 이득은 엄청납니다. 대표적인 예는 JP Morgan의 코인 플랫폼 (Contract Intelligence)으로, AI의 도움으로 복잡한 상업용 신용 계약의 점검을 자동화합니다. 이전에 매년 약 360,000 시간의 근무 시간이 필요한 작업은 이제 몇 초 만에 완료되고 있습니다. 송장 처리 및 재무 보고서 작성에서 유사한 자동화를 찾을 수 있으며, 이는 운영 비용을 낮추고 직원 생산성을 향상시킵니다.
• 사기 인식 : AI 시스템은 사기와의 싸움에 혁명을 일으켰습니다. PayPals AI 제어 위험 엔진은 거래 패턴을 실시간으로 분석하고 사기 손실을 최대 20 %줄일 수있었습니다. Decision Intelligence Pro System 인 MasterCard는 거래 당 1,000 개 이상의 데이터 포인트를 평가하고 사기 탐지율을 평균 20 %, 경우에 따라 최대 300 %, 오 탐지 횟수는 크게 줄어 듭니다.
• 알고리즘 무역 : 르네상스 기술 및 시타델과 같은 헤지 펀드는 KI를 사용하여 복잡한 고주파 거래 전략을 구현합니다. 이 시스템은 인간 딜러가 도달 할 수없는 속도와 깊이로 시장 데이터, 뉴스 분위기 및 대체 데이터 소스 (예 : 위성 이미지)를 분석합니다. 이는 시장 효율성을 증가 시키지만, 의도하지 않은 AI 대조 담합물의 가능성과 같은 새로운 위험을 초래합니다. 알고리즘은 거래 활동을 조정하여 이익을 극대화하여 시장 유동성에 영향을 줄 수 있습니다.
• 대출 및 위험 평가 : AI는 위험 평가를 위해 대체 데이터 소스를 사용하여 신용 액세스를 확대합니다. 신생 기업은 AI를 사용하여 전통적인 신용 점수 외에도 교육 및 전문 경험과 같은 요소를 분석하여 신용 사례가 75 % 감소한 반면 동시에 더 많은 대출 승인을 받았습니다.

건강 관리 : 진단에서 발견까지

건강 관리에서 AI는 변형 적 촉매로 작용 하여이 부문을 반응에서 사전 예방 적 시스템으로 변환합니다. 응용 분야는 진단 개선에서 약물 발달 가속화에서 병원 관리 최적화에 이르기까지 다양합니다.

신청 사례 및 효과 :

• 의료 영상 : AI 알고리즘은 방사선학에서 초인간 기술을 보여줍니다. 연구에서, 그녀는 65 %에 비해 94 %의 정확도로 폐 노드를 인식 할 때 인간 방사선 전문의를 초과했습니다. 실제로, AI 보조 시스템의 사용으로 인해 헤드 CT 스캔에 대한 중요한 결과의 인식이 20 % 증가하고 X- 레이 이미지에 대한 폐렴의 식별이 10 배 증가했습니다.
• 제약 연구 : AI는 전통적으로 느리고 비싼 프로세스를 극적으로 가속화합니다. Tribe AI와 Recursion 간의 파트너십은 SuperComputing 및 Machine Learning을 사용하여 활성 성분 후보의 선별 검사를 10 배 늘리기 위해 처리량을 늘 렸으며, 이는 연간 280 만 달러의 가치를 창출했습니다. 1 상 연구에서 AI로 개발 된 약물의 성공률은 전통적인 방법의 약 40 %에 비해 80-90 %입니다.
• 병원 관리 : AI는 부족한 자원의 사용을 최적화합니다. 간호 직원에 대한 AI 지원 인력 배포 계획은 병원의 10-15 % 저음 비용과 7.5 %의 환자 만족도를 높였습니다. 집중 치료 의학에서 AI 시스템은 이전 분보다 6 시간 일찍 임박한 패혈증을 볼 수 있었으며 이는 생명을 구할 수있었습니다.

제조 및 산업 4.0 : 지능형 공장

AI는 4 차 산업 혁명 (Industry 4.0)의 핵심 엔진이며 지능적이고 적응 가능하며 매우 효율적인 제조 공정을 만들 수 있습니다. “완전 자동 공장”의 비전은 AI의 현실이됩니다.

신청 사례 및 효과 :

• 예측 유지 보수 : 이것은 생산에서 가장 효과적인 AI 응용 프로그램 중 하나입니다. 센서 데이터 (진동, 온도 등)를 분석함으로써 AI 시스템은 기계가 발생하기 전에 기계의 고장을 예측할 수 있습니다. McKinsey는 이것이 기계 다운 타임을 30-50 %줄일 수 있다고보고합니다. Siemens는 KI를 사용하여 몇 주 전에 잠재적 인 실패를 예측합니다. 항공 업계에서는 유지 보수 비용이 12-18 % 감소하고 계획되지 않은 다운 타임이 15-20 % 감소했습니다.
• 품질 관리 : AI 대조 컴퓨터 비전 시스템은 조립 라인의 제품을 실시간으로 검사하고 인간의 눈을 초과하는 정밀한 결함을 인식합니다. 이것은위원회를 줄이고 제품 일관성을 향상시킵니다. 예를 들어, BMW 그룹은 페인팅 프로세스에서 품질 관리를 위해 맞춤형 AI 시스템을 사용합니다.
• 생성 설계 : AI 알고리즘 제품 설계 프로세스에 혁명. 재료, 무게 및 비용과 같은 사전 정의 된 매개 변수를 기반으로 수천 개의 설계 변형을 자율적으로 생성하고 평가할 수 있습니다. 이것은 이미 항공 우주와 자동차 산업에서 더 가볍고 안정적인 구성 요소를 개발하기 위해 사용됩니다.

물류 및 공급망 : 예측에서 최적화까지

글로벌 공급망의 복잡성은 AI에 대한 이상적인 적용 분야입니다. AI는 수요 예측에서 마지막 마일의 전달에 이르기까지 일관된 투명성과 지능을 만들어 물류에 혁명을 일으킨다.

신청 사례 및 효과 :

• 수요 예측 및 재고 관리 : AI 시스템은 수요를보다 정확하게 예측하기 위해 과거 판매 데이터, 시장 동향, 날씨 및 심지어 소셜 미디어 분위기를 분석합니다. Unilever는 20 개의 글로벌 공급망 제어 타워에서 KI를 사용하여 반응성을 향상시키고 오해를 줄입니다. 패션 소매 업체 Zara는 AI를 사용하여 소셜 미디어의 패션 트렌드를 인식하고 그에 따라 생산을 적용하여 과잉 생산을 피합니다. Gaviota Company는 동일한 서비스 수준으로 AI 솔루션으로 재고를 43 % 줄일 수있었습니다.
• 경로 최적화 : UPS의 Orion 시스템 (온로드 통합 최적화 및 내비게이션)이 대표적인 예입니다. AI를 사용하여 드라이버의 가장 효율적인 전달 경로를 계산합니다. 이 시스템은 노선에서 매년 1 억 마일을 절약하여 수백만 갤런의 연료를 절약하고 CO2 배출량을 줄입니다.

B2B 조달 : Accio.com-Image를 사용한 공급망, 거래, 시장 및 AI 지원 소싱 : Xpert.Digital

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다음 경제 한도 : AI 중심 미래에 대한 예측

이 부분은 미래에 초점을 맞추고 성장 예측, 노동 시장의 심오한 변화 및 AI와 로봇 사이의 강력한 시너지 효과를 분석합니다.

적합:

• 데이터, 의사결정, 성장: 기업가적 성공을 위한 비즈니스 및 현대 경제에서 AI의 힘

10 억 달러 효과의 투영 : 미래의 성장과 생산성

AI의 미래 경제 효과에 대한 예측은 기념비적입니다. PWC (2030 년까지 15.7 조 달러), McKinsey (Genai에 의해 매년 $ 2.6-4.4 조) 및 UNCTAD (시장량 4.8 조 ~ 2033)와 같은 기관은 세계 경제를 기본적으로 변화시킬 성장 단계를 나타냅니다. 이러한 성장은 몇 가지 주요 요인에 의해 구동됩니다.

미래 성장의 운전자

• 인지 작업의 광범위한 자동화 : 아마도 가장 중요한 드라이버는 AI가 이전에 인간 지식의 영역으로 간주 된인지 작업을 자동화 할 수있는 능력 일 것입니다. McKinsey는 생성 AI 덕분에 오늘의 작업 활동의 절반이 2030 년에서 2060 년 사이에 자동화 될 수 있다고 추정합니다. 이 자동화의 물결은 일상적인 작업뿐만 아니라 소프트웨어 개발, 마케팅, 고객 서비스 및 F & E 분야에서 복잡한 활동을 기록하며, 이는 생성 AI의 잠재적 가치의 약 75 %를 구성합니다.
• 혁신의 가속화 : 순수한 효율성 증가 외에도 AI는 기본 혁신을위한 모터 역할을 할 가능성이 있습니다. 새로운 아이디어, 재료, 약물 및 비즈니스 모델의 발견을 가속화하는 능력은 성장 동인을 정량화하기가 더 어렵지만 중요합니다. AI가 기존 프로세스를 최적화 할뿐만 아니라 새로운 과학적 돌파구를 가능하게하는 경우, 귀하의 역할은 효율성을 높이기위한 도구에서 근본적인 경제 발전의 원천으로 이동합니다.
• 생산성 성장 :인지 작업의 자동화는 직접 노동 생산성의 증가로 이어진다. 생성 AI만으로는 2040 년까지 노동 생산성의 연간 성장을 0.1 ~ 0.6 % 포인트 증가시킬 수있는 것으로 추정됩니다. 다른 모든 자동화 기술과 함께 연간 증가는 최대 3.4 % 포인트가 될 수 있습니다. 훨씬 더 보수적 인 추정치에 따르면 향후 10 년간 생산성 증가가 0.3 % 포인트 증가한 것으로 가정합니다.

그러나이 엄청난 잠재력의 실현은 기술 개발에만 의존하지 않습니다. 기업 전략은 중요한 역할을합니다. AI의 현재 및 예측 효과의 광범위한 다각화는 회사의 다양한 접근법에 의해 설명 될 수 있습니다. McKinsey Survey 데이터는 여기에 공개되고 있습니다. Genai를 사용하여 EBIT (EBIT)에 가장 많이 영향을 미치는 유일한 기능은 작업 프로세스의 재 설계입니다. 동시에, 다른 데이터에 따르면 AI 에이전트를 소개하는 회사의 절반 미만이 운영 모델이 근본적으로 재고하는 것으로 나타났습니다.

이것은 명확한 이분법으로 이어집니다. AI를 "증분 애드온"으로 취급하는 회사는 주변 프로세스를 변경하지 않고 단일 작업을 자동화하는 도구입니다. 대조적으로, C 레벨에서 수행 한 프로세스, 거버넌스 및 인재 모델의 전략적 전략적 전환 인 "대형 새로운 케이블"을 수행하는 회사가 있습니다. 이 회사는 AI의 지수 값을 공개하는 것이 회사입니다. 따라서 잠재적 가치의 수조 달러는 자체 변환을위한 회사의 의지와 능력 뒤에 폐쇄됩니다. 따라서 AI의 궁극적 인 경제적 효과는 조직 변화의 문제보다 기술적 문제가 적습니다.

일의 미래 : 노동 시장의 격변 및 재창조

AI의 경제 통합은 전 세계 노동 시장을 미리 기술적 인 물결보다 심오하고 포괄적으로 변화시킬 것입니다. 그 효과는 보편적이며 모든 자격 수준과 부문에 영향을 미치며, 이는 업무, 자격 및 사회 보장의 기본 평가가 필요합니다.

노출 정도

국제기구의 수는 다가오는 변화의 정도를 보여줍니다. IMF (International Monetary Fund)는 AI 고용의 거의 40 %가 영향을받는 것으로 추정합니다. 선진국에서는이 비율이 60 %로 증가합니다. 주로 수동 및 일상적인 활동에 영향을 미쳤던 이전 자동화파와의 결정적인 차이는 AI가 자격을 갖춘인지 작품의 영역에 직접 개입한다는 것입니다. Brooking Institute의 연구에 따르면 학사 학위를 가진 잘 훈련 된 고임금 근로자는 고등학교 학위를 가진 직원처럼 AI에 대한 5 배 이상 노출 될 수 있다고합니다.

직장 파괴 대 창조

대중 토론은 종종 대량 실업에 대한 두려움에 의해 형성되지만, 데이터는 대규모 구조적 변화의보다 복잡한 이미지 인 "창조적 파괴"의 과정을 나타냅니다. WEF (World Economic Forum)는 KI가 2030 년까지 전 세계적으로 1 억 7 천만 개의 새로운 일자리를 창출 할 것이라고 예측하고 92 백만이 대체 될 것이라고 예측했다. 따라서 순 효과는 긍정적이지만 막대한 역전 프로세스를 숨 깁니다.

• 새로운 역할 : B. 프롬프트 엔지니어, 알고리즘 감사인, AI 윤리 전문가 및 AI 시스템 트레이너와 같은 AI 기술과 직접 연결된 완전히 새로운 직업이 만들어집니다.
• 롤링 역할 : 동시에 데이터 입력, 처리 및 간단한 분석을 기반으로하는 관리 및 상업 활동은 급격히 진행됩니다.

자격 양극화 및 불평등

아마도 AI 혁명의 가장 큰 사회적 도전은 불평등을 강화하는 경향 일 것입니다. AI는 양국과 그들 사이의 소득과 자산을 증가시킬 것입니다.

• 직업 편극 : 노동 시장은 스스로 편광 될 것으로 예상된다. 그 결과 전략적 사고, 창의성, 감성 지능 및 복잡한 문제 해결과 같은 AI를 보완하는 자격에 대한 수요가 높습니다. 동시에 특정 프로그래밍 언어, 데이터 분석 또는 텍스트 생성과 같은 AI로 대체 할 수있는 자격은 가치를 잃게됩니다.
• 임금 스프레드 : AI를 효과적으로 사용할 수있는 직원은 생산성과 임금의 증가를 경험할 것입니다. 이것을 할 수없는 사람들은 넘어 지겠다고 위협합니다. 이것은 소득 가위의 추가 확산으로 이어질 수 있습니다.
• 인구 통계 학적 차원 : 적응성은 똑같이 분포되지 않습니다. 디지털 기술로 자란 젊은 직원은 새로운 기회를 사용하기가 더 쉬울 수 있으며, 노인 근로자는 적응에 어려움을 겪을 수 있습니다. 일부 연구에 따르면 여성의 직업은 특히 소득이 많은 국가에서 남성보다 자동화의 영향을받는 것으로 나타났습니다.

이러한 변화에는 재교육과 추가 교육을위한 대규모의 세계적인 노력이 필요합니다. WEF는 오늘날 현재 존재하는 자격의 39 %가 2030 년까지 구식이 될 것으로 추정합니다. 이에 대한 응답으로 고용주의 85 %가 인력의 추가 교육을 우선 순위를 정할 계획입니다. 이것은 또한 전통적인 학업 학위 대신 특정 직업에서 AI의 실제 적용에 중점을 둔 전문화 된 "AI 기술 학교"의 상승으로 교육 시스템을 바꿀 수 있습니다.

노동 시장에 대한 AI의 영향 : 글로벌 스냅 샷

노동 시장에 대한 AI의 영향 : 글로벌 스냅 샷 - 이미지 : Xpert.Digital

노동 시장에 대한 AI의 효과는 복잡한 글로벌 스냅 샷을 보여줍니다. IMF에 따르면, 모든 작업장의 약 40 %가 전 세계 AI 노출에 노출되며,이 기술은 이전 자동화와 달리 특히 높은 자격을 갖춘인지 직업에 영향을 미칩니다. 선진국에서는 노출이 약 60 %이며, 이는 위험이 높지만 장점의 혜택을 누릴 수있는 기회도 더 높습니다. 신흥 국가의 노출은 약 40 %에 노출되어 즉각적인 장애가 낮아 지지만 국가 간의 불평등이 증가 할 위험이 있습니다. 26 %로 소득이 낮은 국가는 노출이 가장 낮지 만 AI의 장점을 사용하기 위해 인프라와 자격을 갖춘 근로자가 부족합니다.

글로벌 경제 포럼 (Global Economic Forum)은 전 세계적으로 일자리의 순 성장을 예측하며, 이로 인해 2030 년까지 1 억 7 천만 건의 새로운 일자리가 창출되고 9,200 만 명이 실행됩니다. Brookings와 대학 학위를 가진 ILO 근로자에 ​​따르면 특히 영향을받는 반면, 선진국의 여성 직업은 더 자동화되어 있다고합니다. 자격 변화는 중요한 과제입니다. WEF는 기존 자격의 39 %가 2030 년까지 구식이 될 것이라고 추정하고 고용주의 63 %가 자격 격차를 추가 개발의 주요 장애물로보고 있습니다.

공생 혁명 : AI, 로봇 공학 및 물리 경제

AI에 대한 논쟁의 대부분은 디지털 세계에 중점을두고 있지만, 물리적 세계에서 똑같이 심오한 혁명이 발전합니다. 이것은 인공 지능 (“뇌”)과 로봇 (“신체”)의 수렴에 의해 구동됩니다. 이 공생은 단순한 점진적인 자동화 이상을 만듭니다. 그것은 실제 세계에서 지능적이고 적응력이 풍부한 복잡하고 역동적 인 작업을 수행 할 수있는 새로운 클래스의 자율 에이전트를 생산합니다.

시너지가 설명합니다

전통적인 로봇은 본질적으로 강력하게 구조화 된 환경에서 반복 작업을 수행하는 전공 작업 기계입니다. AI의 통합은 근본적으로 변화하고 있습니다. Ki는 로봇에게 카메라 및 Lidar (컴퓨터 비전)와 같은 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 수집 된 데이터를 해석하고 실시간으로 지능적인 결정을 내리고 경험 (기계 학습)을 배우는 기능을 제공합니다. 이 시너지 효과는 강성 도구의 로봇을 비 구조화되고 변화하는 환경에서 작동 할 수있는 유연하고 자율적 인 시스템으로 변환합니다.

물리적 산업의 변화

AI와 로봇 공학의 조합은 물리적 작업과 상호 작용을 기반으로 전체 부문의 변화를위한 초석입니다.

• 제조 : 이것은 현대 로봇 공학의 출생지이며 AI는 다음 단계로 자동화를 제기합니다. 완전히 자율적 인 공장 인“완전 자동 공장”의 비전은 더 가깝습니다. 공동 작업 로봇 (COBOT)은 사람들과 함께 안전하게 일하고 신체적으로 소진하거나 매우 정확한 작업을 수행 할 수 있도록 설계되었습니다. 더욱 미래의 개념은“상자의 공장”입니다. 모듈 식 AI 대조 제어 제조 장치는 다른 위치에서 신속하게 사용할 수 있으며 유연하고 분산화 된 생산을 가능하게하고 생산을 수요에 더 가깝게 만듭니다.
• 물류 : 자율 모바일 로봇 (AMRS)은 이미 창고를 통해 상품의 흐름의 효율성을 크게 향상시키기 위해 창고를 통해 지능적으로 탐색합니다. 이 개발은 자율 트럭, 긴 장관 운송 및 "마지막 마일"을 고객에게 연결하는 배달 드론으로 전체 공급망으로 확대 될 것입니다.
• 농업 : AI 대조 로봇 공학에 의해 정밀 농업이 혁명을 일으킨다. Bonirob과 같은 자율 로봇은 필드에서이를 정확하게 식별하고 기계적으로 제거 할 수 있으며, 이는 제초제와 수동 작업의 필요성을 크게 줄입니다. AI 기반 센서와 카메라가 장착 된 드론은 거대한 지역에서 작물의 건강을 모니터링 할 수 있으며 필요한 경우 관개 또는 수정과 같은 목표 조치 만 권장합니다.
• 건강 관리 : DA VINCI 시스템과 같은 AI 기반 수술 로봇 시스템은 외과 의사의 기술을 확대합니다. 정밀도를 향상시키고 최소 침습적 중재를 가능하게하며 작업 중 이미지 인식 및 실시간 피드백으로이를 지원할 수 있습니다.

AI와 로봇 공학의 이러한 공생은 단순한 "더 나은 자동화"이상의 것을 만듭니다. 그것은 경제적 목표를 달성하기 위해 물리적 세계에서 인식, 계획 및 행동 할 수있는 시스템을 만듭니다. 자체 추격 택시, 자율 잡초 로봇 또는 "상자에 공장"은 더 이상 전통적인 의미에서 자본 상품이 아닙니다. 그들은 이전에 인간 사업을 위해 예약 된 과제를 수행합니다. 이것은 당신이 새로운 클래스의 비인간적 인 "경제 선수들"을 효과적으로 대표한다는 것을 의미합니다.

이 발전은 심오한 결과를 초래합니다. 그것은 자본과 일 사이의 전통적인 경제 구별에 근본적으로 의문을 제기합니다. 자율 서비스를위한 완전히 새로운 시장을 만듭니다. 또한 기존의 법적 프레임 워크가 부적절한 책임, 행동 능력 및 거버넌스에 관한 새로운 법적 및 규제 문제를 제기합니다. 사회와 입법자들은 자율적 인 AI 대조 대리인에 의해 경제 결정과 물리적 업무가 점점 더 많이 수행되는 세계를 준비해야합니다.

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전 세계 Ki-Arena의 내비게이션 : 지정학 및 전략적 명령

이 마지막 부분은 결정적인 지정 학적 맥락에서 경제 및 기술 혁명을 찾아 비즈니스 및 정치의 관리자를위한 전략적 권장 사항을 마무리합니다.

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새로운 지정 학적 체스위원회 : 미국과 중국의 AI 강의

인공 지능의 세계적인 환경은 주로 중앙 지정 학적 역학, 즉 미국과 중국의 집중적 인 경쟁에 의해 형성됩니다. 이 종 인식은 AI의 지배가 미래의 글로벌 전력 균형을 결정할 것이라는 점입니다.

기술 전쟁의 무기

두 초강대국은이 레이스에서 우위를 차지하기위한 다른 전략을 추구합니다.

• 미국 전략 : 기술 병목 현상과 동맹. 미국의 주요 전략은 주요 기술 구성 요소에 대한 액세스를 확인함으로써 중국의 진보를 늦추는 것을 목표로합니다. 이것은 NVIDIA의 A100 및 H100 칩과 같은 정교한 반도체 및 생산에 필요한 기계에 대한 광범위한 수출 컨트롤에서 가장 명확하게 나타납니다. 이러한 조치는 크고 강력한 AI 모델의 훈련에 필수적인 컴퓨팅 능력에 대한 중국의 접근을 거부하기위한 것입니다. 동시에, 미국은 정부 내에서 자체 AI 전문 지식을 확장하고 연방 당국에서 중국 AI 시스템의 사용을 차단하려고 노력하고 있습니다.
• 중국의 전략 : 독립성과 스케일링. 미국의 압력에 대응하여 중국은 기술 독립성을 얻기위한 국가 전략을 크게 가속화했습니다. 이 전략에는 대규모 국가가 지원되는 투자, 국내 "챔피언"의 홍보 및 새로운 기술의 빠른 배포 및 스케일링을 위해 거대한 내부 시장의 사용이 포함됩니다. 칩 제한에도 불구하고 국제적으로 경쟁력있는 AI 모델을 개발 한 DeepSeek 및 Alibaba와 같은 회사의 성공은 중국의 놀라운 저항과 효율성 증가에있어 혁신적인 강점을 보여줍니다. 영리한 소프트웨어와 건축 최적화를 통해 덜 강력한 하드웨어로 인상적인 결과를 얻는 법을 배웠습니다.

미국과 중국 간의 경쟁은 동시에“이중 혁신 가속기 및 조각화 운전자”역할을합니다. 한편으로,“인종”의 이야기는 혁신의 강력한 촉매제 역할을합니다. 그것은 대규모 주 연구 기금을 정당화하고, 국가 인재를 동원하며, 놀라운 속도로 기술 개발을 이끌어내는 긴급함을 만듭니다. 다른 한편으로,이 인종 수출 통제, 제재, 투자 금지 및 데이터 현지화에 대한 법률의 주요 도구는 한 번 세계화 된 기술 생태계를“조각화”하는 과정에서 적극적으로 적극적으로 수행합니다.

이 조각화는 심각한 경제적 결과를 초래합니다. 그것은 모든 다국적 기업의 비용을 높이고, 중복 및 비효율적 인 공급망을 만들었으며, 그와 호환되지 않는 기술 구체를 만들 위험이 있습니다. 이 기본적인 긴장은 상위 AI의 발전을 가속화하는 힘이 동시에 전 세계적으로 확산을 더욱 어렵고 비싸고 정치적으로 위험하게 만든다는 것을 의미합니다. 이것은 21 세기 세계 경제에 대한 결정적인 역설입니다.

위대한 차이 : 경쟁 규제 철학

기술 및 지정 학적 경쟁과 병행하여 세계는 인공 지능을위한 세 가지 규제 블록으로 분열되어 있습니다. 이러한 각 블록은 자체 비전을 추구하며, 이는 다른 가치와 목표를 기반으로하며 경제적 결과를 심오합니다.

조각화의 경제적 결과

이 규제 발산은 다국적 기업이 각 지역에 대한 AI 제품 및 준수 전략을 조정하여 비용과 복잡성을 크게 증가시킵니다. 강력한 AI 모델의 개발을위한 삶의 엘릭서 인 국경 간 데이터 트래픽을 방해하고 연구 개발 분야에서 글로벌 협력을합니다. 회사는 단편화 된 규제 환경에서 행동해야하므로 전략적 계획과 글로벌 스케일링을 어렵게 만듭니다.

지정 학적 AI 환경 : 비교 개요

지정 학적 AI 환경 : 비교 개요 이미지 : Xpert.Digital

지정 학적 AI 환경은 목표와 규제 접근 방식의 상당한 지역적 차이를 보여줍니다. 미국은 주로 시장 제어, 부문 특이 적 및 혁신과 친밀한 규제 철학을 통해 상업 혁신 및 기술 리더십을 추구합니다. 귀하의 정책은 경영진 주문, F 및 펀딩 및 수출 통제를 기반으로하며, 이는 혁신 속도가 높지만 규제 격차 및 잠재적 시장 집중의 위험이 있습니다.

반면에 유럽 연합은 EU AI 법에 나타나는 올바른 기반, 위험 기반 및 수평 규제 접근법을 통해 기본 권리와 신뢰 형성의 보호에 중점을 둡니다. 이로 인해 규정 준수 비용이 높고 혁신이 느리게 발생하지만 "브뤼셀 효과"를 통해 글로벌 표준 설정을 가능하게하지만 경쟁력있는 단점을 유발할 수 있습니다.

중국은 국가 통제, 하향식 및 주권 지향적 접근을 통해 국가 통제, 기술 독립성 및 사회적 안정성을 추구합니다. 국가 AI 전략과 데이터 현지화 및 알고리즘 제어에 관한 법률은 전략적 영역에서 빠르고 국가 지향적 인 확산 및 혁신 홍보를 가능하게하지만 데이터 조각화와 시장 접근이 제한되어 있습니다.

AI 기반 세계에 대한 전략적 권장 사항

인공 지능의 시대는 전례없는 도전과 기회 전에 비즈니스 및 정치의 경영진을 발표했습니다. 장점을 극대화하고 위험을 최소화하기 위해서는 결정 및 전략적 조치가 필요합니다.

회사 리더를 위해

• "큰 새로운 케이블"을 수락하십시오. AI의 진정한 가치는 새로운 기술의 고립 된 사용에 의해 공개되지 않고 회사의 근본적인 변화에 의해 출시됩니다. 관리 수준은 작업 프로세스, 프로세스 및 운영 모델의 재 설계를 발전시켜야합니다. McKinsey의 데이터가 보여 지듯이, 이것은 운영 결과에 대한 측정 가능한 영향에 대한 결정적인 요소입니다. 이를 위해서는 AI 솔루션의 "플랜지"에서 출발하여 기업 DNA에 심각한 통합이 필요합니다.
• 인재에 대한 투자 및 추가 교육 : 자격 격차는 성공적인 변화에 가장 큰 장애물 중 하나입니다. 오늘날의 기술의 거의 40 %가 2030 년까지 구식이되기 때문에 회사는 재교육 및 추가 교육에 큰 투자를해야합니다. 비판적 사고, 창의성, 문제 해결 능력 및 감성 지능과 같은 AI를 보완하는 기술에 중점을 두어야합니다. 평생 학습 문화의 창조는 필수적입니다.
• 사전 위험 : AI의 도입은 부정확성, 사이버 보안, 지적 재산 위반 및 알고리즘 편견과 관련하여 상당한 위험을 초래합니다. 회사는 최고 경영 수준에서 명확한 책임을지는 강력한 거버넌스 구조를 구축해야합니다. 여기에는 AI 생성 컨텐츠 점검을위한 프로세스 구현과 고객 및 직원의 신뢰를 보장하고 비용이 많이 드는 실수를 피하기 위해 위험의 적극적인 제어가 포함됩니다.
• 단편화 된 세상에서 탐색 : 규제 발산이 증가하려면 전 세계 운영 회사의 유연성이 필요합니다. 전 세계 경쟁력을 잃지 않고 다른 규정 (예 : EU AIC)을 충족시키기 위해 지역별 전략을 개발해야합니다. 이를 위해서는 지정 학적 환경에 대한 깊은 이해와 지역 법적 프레임 워크 조건에 제품과 서비스를 조정하는 능력이 필요합니다.

정치적 결정 -제작자

• 기본 준비 촉진 : IMF의 AI 준비 지수 (KIPI)는 명확한 로드맵을 제공합니다. 정부, 특히 임계 값 및 개발 도상국에서는 디지털 인프라 (전기, 인터넷, 인터넷, 컴퓨팅 전력), STEM 형성 및 디지털 자격을 갖춘 고용 인구의 개발과 같은 기본에 주로 투자해야합니다. 이러한 기초가 없으면, 이들 국가들은 연결을 잃고 AI 혁명의 장점에서 제외 될 것을 위협하고있다.
• 혁신과 규제 사이의 균형을 찾으십시오 : 혁신을 질식시키지 않고 대중의 신뢰를 구축하고 피해를 줄이는 민첩한 규제 프레임 워크가 만들어야합니다. 두려움에 의해 주도 된 과도한 규제는 다른 지역으로 기술 리더십으로 이어질 수 있습니다. 개인과 사회에 가장 큰 위험이 존재하는 엄격한 규칙을 제공하는 위험 기반 접근법에 중점을 두어야합니다.
• 노동 시장으로의 전환 쿠션 : AI로 인한 결함은 사전 예방 적 정치적 조치가 필요합니다. 사회 보장 시스템의 강화와 대규모 재교육 및 추가 교육 프로그램의 자금 조달은 자동화의 영향을받는 직원을 지원하는 데 중요합니다. 이것은 사회적 긴장에 대처하고 AI 혁명의 이익이 광범위하게 분배되도록하는 데 필요합니다.
• 국제 협력 증진 : 지정 학적 경쟁에도 불구하고 AI의 보안, 윤리 및 표준에 대한 세계적인 대화가 필수적입니다. AI의 영향은 무한하며, 거버넌스에서 국제 조정 부족은 상당한 세계적 위험입니다. 특히 보안 및 AI 남용 측면에서 공통 표준을 결정하기위한 이니셔티브가 시급히 필요합니다.

마지막으로, 분석에 따르면 IMF KIPI가 발견 한 "준비 간격"은 글로벌 불평등의 새로운 최전선을 나타냅니다. AI 가능 국가 (주로 부유 한 국가)와 AI 독립 국가 (주로 개발 도상국) 사이에는 분명한 차이가 있습니다. 이것은 단순한 기술적 격차 일뿐 만 아니라 미래의 경제 발산의 지표입니다. AI 가능 국가는 엄청난 생산성 이득과 AI의 부가 가치를 사용할 수 있습니다. 반면에 인프라, 자격 및 제도적 프레임 워크 조건이 부족한 AI 독립 국가는 장점으로부터 혜택을받지 않고 부정적인 영향 (직업 손실, 사회적 불안정성)을 느낄 위험을 감수합니다. 따라서 AI는 세계 불평등의 강력한 증폭기가되고 국가들 사이에 새로운 영구적 인 격차를 창출 할 것을 위협합니다. 이“준비 격차”의 브리징은 21 세기의 가장 시급한 세계 정치 도전 중 하나입니다.

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