AIномика: новый экономический ландшафт

В наше время искусственный интеллект стал неотъемлемой частью дискуссий о будущем экономики. Почему AI становится таким важным? Как AI и цифровые технологии трансформируют экономику?

Меня зовут Николай Верховский, я академический директор программ по цифровой трансформации Школы управления СКОЛКОВО.

Эта статья о ключевых аспектах и перспективах AIномики — новой экономической парадигмы, которая формируется под воздействием AI-технологий. Эту концепцию мы исследуем вместе с Юрием Клочко, генеральным директором BSSG. Теперь к тезисам, которые нам удалось сформулировать за время совместной работы:

Согласно экономическим данным в XX веке производительность труда резко повысила темпы прироста. Это произошло за счет научно-технической революции, которая сделала прорыв в эффективности ручного, операционного труда. Однако мы видим, что в XXI веке производительность труда растет уже не такими быстрыми темпами:

При более внимательном рассмотрении выясняется, что в 50-е годы мир достиг прироста совокупной производительности в пределах 5-6%, и теперь он непрерывно снижается, несмотря на новые технологии, средства автоматизации и цифровизации:

В экономической теории это объясняется тем, что весь остаточный рост производительности труда обеспечивается человеческим капиталом. То есть компетенциями человека и его способностью производить, создавать новые знания и виды деятельности.

Возникает вопрос, что именно влияет на этот процесс и как его можно улучшить.

Появление генеративных алгоритмов, способных создавать новый цифровой контент, позволяет говорить об AIномике как о новом виде экономики. Почему так?

До недавнего времени все наблюдения показывали интенсификацию производительности человека, когда за счет средств автоматизации и механизации мы повышали возможность одного конкретного человека сделать большее количество работы. Но в какой-то момент и на определенном этапе мы достигнем 100% возможностей человека, и усиливать его дальше какими-то способами интенсивно станет невозможным.

Генеративный алгоритм — это инструмент, усиливающий человека экстенсивно — без необходимости освоения компетенций, которые нужны для выполнения задач. Генеративные алгоритмы создают изображения, пишут тексты и создают контент, который ранее требовал предварительных знаний, значительных усилий и времени для создания.

Повышается производительность интеллектуального труда, а значит, увеличиваются темпы производства и обращения новых знаний. Все это существенно влияет на производительность конкретного человека, который теперь усилен AI-ассистентом. Более того, индивидуальные AI-ассистенты и агенты постепенно станут субъектами экономического действия. То есть наравне с людьми и организациями появится третий тип экономический субъект, агент искусственного интеллекта. Благодаря этому AIномика станет качественно новым шагом в развитии.

Примеры использования генеративных алгоритмов сегодня:

В связке с генеративным AI потенциал человека многократно возрастает, что позволяет перейти от интенсивного роста производительности на уровне профессии к экстенсивному развитию за счет быстрого освоения новых направлений работы.

Выводы, которые можно из этого сделать, заключаются в следующем:

1. Так как профессиональные компетенции в Alномике — экономике людей, усиленных при помощи генеративных алгоритмов, — не являются решающим фактором производительности, то существующие HR-практики в части рекрутмента и персонального развития сотрудников, теряют актуальность. Хотя, конечно же, понадобится время на изменение этой парадигмы.

2. Разделение труда на основе процессов и управление процессами как таковое также утрачивают свою значимость. Решающим фактором становится возможность интеграции AI с инструментами производства. Например, если генеративный алгоритм формирует проект здания, то главной задачей становится организация процесса взаимодействия строителей с алгоритмом.

3. Продуктовый подход становится основным видом деятельности, поскольку теперь организация может создавать создавать конечный продукт целиком. В каком-то смысле мы вернулись в цеховое производство, только работу подмастерий и помощников выполняет генеративный алгоритм. В этой новой парадигме понимание потребностей клиентов становится ключевым приоритетом.

4. Любые статические и неадаптивные системы проиграют конкуренцию системам с генеративными алгоритмами. Время жизни продуктов резко меняется, и компаниям необходимо максимально быстро адаптироваться к любым изменениям, как с точки зрения технологий, так и с точки зрения предпочтений потребителей и клиентов.

5. Потеря доступа к AI-технологии равносильна потере бизнеса. Доверить свою модель, которая обеспечивает вам конкурентные преимуществ и создает конкурентные на рынке продукты какому-либо провайдеру — крайне рискованная идея. Таким образом, роль специалистов по AI-инфраструктуре и информационной безопасности становится критической.

AIномика — это не просто модное слово, а новая реальность, в которой мы живем. Искусственный интеллект меняет все аспекты экономики, от производительности труда до управления бизнес-процессами. Компании, которые смогут адаптироваться к этим изменениям, получат значительные конкурентные преимущества. Те же, кто не сможет приспособиться, рискуют остаться позади.

Присоединяйтесь к обсуждению и делитесь своими мыслями о будущем AI и его влиянии на нашу жизнь. До новых встреч!