Стратегические Инвестиции в ИИ и Квалифицированный Труд Необходимы для Экономического Роста, Утверждает Исследование

Вчера Университет в Буффало объявил о новом исследовании, которое показывает, что страны, инвестирующие в искусственный интеллект, могут значительно увеличить производительность и экономический рост. Однако, исследование подчеркивает, что стратегический подход необходим для полного использования этих преимуществ.

Поскольку искусственный интеллект занимает центральное место в технологической инновации, понимание его бизнес-ценности критически важно. Хотя некоторые исследования рассматривали влияние на уровне компаний, исследователи утверждают, что в литературе все еще остается пробел, касающийся перспектив на уровне стран.

Это исследование изучало влияние инноваций в области искусственного интеллекта на производственную эффективность в разных странах, анализируя традиционные экономические ресурсы, такие как капитал и труд, наряду с факторами, связанными с ИИ.

Опубликованное в Decisions Analytics Journal, исследование подчеркивает, что инновации в области ИИ, измеряемые количеством соответствующих патентов и инвестиций в капитал, наиболее эффективны при сочетании с квалифицированной рабочей силой и надежной интернет-инфраструктурой.

Соавтор, профессор менеджмента и системного подхода Радж Шарман, PhD, заявляет:

«Инновации в области ИИ могут преобразовать экономику, но наше исследование показывает, что увеличение количества патентов и инвестиций не автоматически приводит к повышению производственной эффективности»

Исследование показало, что высококвалифицированный труд часто необходим для интеграции ввода AI в производство. Тем не менее, исследователи отмечают, что по мере развития возможностей AI, их влияние на трудовой ввод может уменьшиться.

Результаты указывают на то, что, хотя Соединенные Штаты лидируют в инновациях AI, обладая наибольшим количеством патентов, Великобритания может похвастаться наилучшей производственной эффективностью.

Шарман комментирует эти результаты, заявляя: «США, несмотря на свою долгую историю и огромные ресурсы в исследованиях в области ИИ, не показывают наилучшей эффективности».

«Великобритания показала себя лучше, несмотря на меньшие инвестиции в ИИ, потому что они более эффективно использовали свои ресурсы и более успешно интегрировали ИИ в свою работу», — сказала Шарман.

В контрасте с этим, Китай занимает четвертое место в инновациях в области ИИ, но показывает самую низкую производственную эффективность среди изученных стран.

Исследователи предполагают, что одним из возможных объяснений этого результата является то, что Китай все еще находится на ранних стадиях инвестиций в ИИ, начавшихся в 2010-х годах.

Однако исследователи упоминают ограничения в своем исследовании. В частности, малый размер выборки и короткие периоды наблюдения, которые ограничивают возможность обобщения результатов.

Исследователи предлагают, что в будущих исследованиях рекомендуется использовать более большие наборы данных и более длительные временные рамки для отслеживания эволюционирующей динамики инвестиций в ИИ и их влияния на производственную эффективность.

Наконец, изучение взаимодействия инвестиций в ИИ с регулирующими факторами, образованием рабочей силы и качеством инфраструктуры может дать более глубокое понимание.

Результаты исследования предоставляют ценные знания для политиков и бизнеса, которые стремятся использовать потенциал ИИ.

Согласно этим результатам, странам необходимо сосредоточиться на создании синергетической связи между ИИ, квалифицированными рабочими и инфраструктурой для достижения оптимальной производственной эффективности и стимулирования экономического роста в будущем.