AI가 생산성에 미치는 영향은 세계 경제에 수조 달러의 가치를 추가할 수 있습니다. 우리의 최신 연구는 AI가 우리가 분석한 63개의 사용 사례에 걸쳐 연간 2조 6000억 달러에서 4조 4000억 달러에 해당하는 금액을 추가할 수 있다고 추정합니다. 그에 비해 2021년 영국의 전체 GDP는 3조 1000억 달러였습니다. 이것은 모든 인공 지능의 영향을 15~40%까지 증가시킬 것입니다. 이러한 사용 사례 이외의 다른 작업에 현재 사용되는 소프트웨어에 생성 AI를 내장하는 영향을 포함하면 이 추정치는 대략 두 배가 될 것입니다.

생성적 AI 사용 사례가 제공할 수 있는 가치의 약 75%는 고객 운영, 마케팅 및 영업, 소프트웨어 엔지니어링 및 R&D의 네 가지 영역에 걸쳐 있습니다. 16개의 비즈니스 기능에 걸쳐 기술이 하나 이상의 측정 가능한 결과를 생성하는 방식으로 특정 비즈니스 문제를 해결할 수 있는 63개의 사용 사례를 조사했습니다. 예를 들어 고객과의 상호 작용을 지원하고, 마케팅 및 판매를 위한 창의적인 콘텐츠를 생성하고, 자연어 프롬프트를 기반으로 컴퓨터 코드 초안을 작성하는 생성 AI의 기능 등이 있습니다.

제너레이티브 AI는 모든 산업 분야에 상당한 영향을 미칠 것입니다. 은행, 첨단 기술 및 생명 과학은 생성 AI의 수익 비율이 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 산업 중 하나입니다. 예를 들어 은행 업계에서 이 기술은 사용 사례가 완전히 구현될 경우 매년 추가로 2,000억 달러에서 3,400억 달러에 해당하는 가치를 제공할 수 있습니다. 소매 및 소비재 제품의 영향은 연간 4,000억 달러에서 6,600억 달러로 상당합니다.

제너레이티브 AI는 개별 활동의 일부를 자동화하여 개별 작업자의 역량을 강화하여 작업의 해부 구조를 변경할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 현재의 생성 AI 및 기타 기술은 오늘날 직원 시간의 60~70%를 차지하는 작업 활동을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다. 대조적으로 우리는 이전에 기술이 직원들이 일하는 시간의 절반을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있다고 추정했습니다. 기술 자동화의 잠재력이 가속화되는 것은 주로 총 작업 시간의 25%를 차지하는 업무 활동에 필요한 자연어 이해 능력이 제너레이티브 AI의 향상에 기인한다. 따라서 생성적 AI는 다른 유형의 작업보다 임금 및 교육 요구 사항이 높은 직업과 관련된 지식 작업에 더 많은 영향을 미칩니다.

기술 자동화의 잠재력이 증가함에 따라 인력 혁신의 속도는 가속화될 것입니다. 기술 개발, 경제적 타당성 및 확산 일정을 포함하는 ​우리의 업데이트된 채택 시나리오는 오늘날 작업 활동의 절반이 2030년에서 2060년 사이에 자동화될 수 있는 것으로 추정되며, 중간점은 2045년 또는 이전 추정치보다 약 10년 앞당겨집니다.​

생성 AI는 경제 전반에 걸쳐 노동 생산성을 크게 높일 수 있지만 근로자가 업무 활동을 바꾸거나 직업을 바꿀 때 이를 지원하려면 투자가 필요합니다. 제너레이티브 AI는 기술 채택률과 근로자 시간을 다른 활동에 재배치하는 비율에 따라 2040년까지 매년 0.1~0.6%의 노동 생산성 성장을 가능하게 할 수 있습니다. AI를 다른 모든 기술과 결합하면 작업 자동화는 생산성 증가에 연간 0.2~3.3% 포인트를 추가할 수 있습니다. 그러나 근로자는 새로운 기술을 배우는 데 지원이 필요하고 일부는 직업을 바꿀 것입니다. 근로자 전환 및 기타 위험을 관리할 수 있다면 생성 AI는 경제 성장에 실질적으로 기여하고 보다 지속 가능하고 포용적인 세상을 지원할 수 있습니다. (이하 중략)

대충 요약하면 AI는 최대 연간 9조 달러의 부가가치를 창출할 수 있으며, 2045년까지 일자리의 6~70%를 자동화할 것이고, 노동 생산성을 연간 3.3% 이상 성장시킬 수 있다고 전망함. 링크에서 회원가입 하면 보고서 전문을 무료로 다운받을 수 있음.