Un rapport publié par le groupe de consultants McKinsey (plus de 60 pages) prévoit que le principal impact économique de l’intelligence artificielle n’est pas encore arrivé.

D’après les chiffres : L’étude prévoit que 70 % des entreprises adopteront au moins une forme d’IA d’ici 2030. Il en résulte un potentiel d’activité économique supplémentaire de 13 milliards de dollars à l’échelle mondiale. L’IA pourrait contribuer en moyenne à hauteur de 1,2 % à la croissance annuelle du PIB mondial au cours de la prochaine décennie.

Impact inégal : Les pays les plus avancés sur le plan technologique ont des salaires plus élevés, ce qui crée une incitation accrue à remplacer le travail humain par l’automatisation. Cela mènera à l’inégalité entre les cadres supérieurs (qui en profitera) et les travailleurs (qui seront perdant – voir « Qui sera propriétaire des robots ? »).

À l’échelle mondiale…. Les pays moins riches ont moins de ressources à consacrer à l’IA et ne tireront donc pas autant d’avantages de son développement. Le rapport prévoit que cela élargira le fossé entre les pays les plus riches et les pays les moins avancés.

Voici les graphiques très parlants du très long rapport, vraiment regardez attentivement, ça donne à réfléchir sur l’avenir :

« AI has large potential to contribute to global economic activity. (L’IA a un grand potentiel pour contribuer à l’activité économique mondiale.)

Looking at several broad categories of AI technologies, we model trends in adoption, using early adopters and their performance as a leading indicator of how businesses across the board may (want to) absorb AI. Based on early evidence, our average simulation shows around 70% of companies adopting at least one of these types of AI technologies by 2030, and less than half of large companies may be using the full range of AI technologies across their organizations. In the aggregate, and netting out competition effects and transition costs, AI could potentially deliver additional economic output of around $13 trillion by 2030, boosting global GDP by about 1.2 % a year. ƒ

The economic impact may emerge gradually and be visible only over time. (L’impact économique peut se manifester progressivement et n’être visible que sur du long terme.)

Our simulation suggests that the adoption of AI by firms may follow an S-curve pattern—a slow start given the investment associated with learning and deploying the technology, and then acceleration driven by competition and improvements in complementary capabilities. As a result, AI’s contribution to growth may be three or more times higher by 2030 than it is over the next five years. Initial investment, ongoing refinement of techniques and applications, and significant transition costs might limit adoption by smaller firms. ƒ

A key challenge is that adoption of AI could widen gaps between countries, companies, and workers. (L’un des principaux défis est que l’adoption de l’IA pourrait creuser les écarts entre les pays, les entreprises et les travailleurs.)

AI may widen performance gaps between countries. Those that establish themselves as AI leaders (mostly developed economies) could capture an additional 20 to 25 % in economic benefits compared with today, while emerging economies may capture only half their upside. There could also be a widening gap between companies, with frontrunners potentially doubling their returns by 2030 and companies that delay adoption falling behind. For individual workers, too, demand—and wages—may grow for those with digital and cognitive skills and with expertise in tasks that are hard to automate, but shrink for workers performing repetitive tasks. ƒ

How companies and countries choose to embrace AI will likely impact outcomes. (La façon dont les entreprises et les pays choisiront d’adopter l’IA aura probablement une incidence sur les résultats.)

The pace of AI adoption and the extent to which companies choose to use AI for innovation rather than efficiency gains alone are likely to have a large impact on economic outcomes. Similarly, how countries choose to embrace these technologies (or not) will likely impact the extent to which their businesses, economies, and societies can benefit. The race is already on among companies and countries. In all cases, there are trade-offs that need to be understood and managed appropriately in order to capture the potential of AI for the world economy »

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