Найти похожее

#репорт#ИТ#ИИ Для прогноза нам понадобится оценочный диапазон экономического эффекта от внедрения ИИ. Напомню, что диапазон равен (https://t.me/zzz_NonameResearch/991) $17.1-$25.6 трлн. Мы будем использовать "базовый сценарий" в рамках которого прогнозный эффект будет равен середине оценочного диапазона = $21.3 трлн. Мы будем предполагать, что к 2040 году экономический эффект от внедрения ИИ во всем мире будет равен $21.3 трлн.

#репорт#ИТ#ИИ

#репорт#ИТ#ИИ Я взял графики развития ИИ по странам (https://t.me/zzz_NonameResearch/993) и выписал по избранным странам % реального перехода на ИИ в описанных McKinsey use-cases по годам. Кстати я пытался данный график сконвертировать в цифру с помощью ИИ и ни одна из ИИ моделей в открытом доступе не смогла нормально сконвертировать. Даже WebPlotDigitilizer не помог 😩 пришлось вручную проставлять точки. Я выписал так % перехода по годам в оптимистичном и негативном кейсах для США, Китая, Мексики и Индии. США тут как самая продвинутая страна выступает, а Мексика Индия и Китай как самые похожие на РФ. В скриншоте вы увидите таблицы по ьыстрому сценарию развития и по медленному. Но ориентироваться мы будет на среднее между ними (базовый сценарий). И считать все мы будем дальше исходя из базового сценария.

#репорт#ИТ#ИИ На этом скрине вы по оси Х можете увидеть какой % расходов каждой бизнес-функции можно оптимизировать за счет применения ИИ

#репорт#ИТ#ИИ Я также прикреплю скрин из отчета, что можно было прочитать "из первых уст". Тут вот в таблиц расписаны примеры use-cases.

#репорт#ИТ#ИИ Давайте разберем сценарии применения детальнее, так как это всё на слуху, но четкое понимание мало у кого есть. Как я писал выше экономический эффект от внедрения ИИ возникает как за счет снижения операционных расходов и бОльшей автоматизации процессов внутри компании, так и за счет возникновения дополнительной выручки из-за ускорения и улучшения различных процессов. В отчете McKinsey приведены примеры для обоих случаев. Примеры сокращения расходов: 1) Оптимизация расходов в call-центрах (банальщина и уже происходит) Пример: существенное сокращение сотрудников call-центра Сейчас голосовые помощники не обладают функционалом, чтобы полноценно заменить сотрудников call-центра. Но по мере развития ИИ моделей эти услуги станут более качественными, что позволит заменить сотрудников. McKinseyожидает, что можно оптимизировать 30-45% расходов на обслуживание клиентов. 2)Оптимизация штата IT-сотрудников (тоже банально и уже происходит) Пример: сокращение штата младших IT-специалистов. Сейчас большая часть строк кода пишется, проверяется и тестируется этими ребятами, но по мере развития ИИ моделей и их дальнейшего обучения эти функции могут быть полностью замещены ИИ-моделями. McKinseyожидает, что можно оптимизировать 20-45% расходов на этот функционал. 3) Сокращение расходов на кредитных специалистов в банке (пытаются вводить сейчас) Пример: банки смогут использовать ИИ-модели для оценки качества заемщика и принятия решения о выдаче/не выдаче кредита, о размере создаваемых резервов и.т.д. McKinseyожидает, что можно оптимизировать около 15% расходов на этот функционал 4) Сокращение расходов на прочий административный персонал Пример: юристы, бухгалтеры, бизнес-аналитики. Предполагается, что ИИ модели смогут анализировать документацию, создавать драфты документации на основе загруженной информации, находить и исправлять ошибки в документации и.т.п. Что позволит сократить часть персонала. В отчете точно не прописан эффект для этого, но на основе имеющихся в отчете графиков и таблиц можно предположить, что можно оптимизировать 10-15% расходов на этот функционал. Примеры увеличения выручки (эффекты): 1) Эффект на продажикомпаний ИИ модели позволят качественнее анализировать информацию о клиентах и понимать что клиенты хотят сейчас потреблять. Это позволит компаниям-производителям товаров делать только нужные товары, что позволит увеличить продажи, а также не тратить деньги на создание ненужных товаров. McKinseyожидает, что можно увеличить продажи на 3-5% за счет этого. 2) Эффект на рекламные предложения: использование ИИ позволит еще лучше анализировать информацию. Например анализировать отзывы в соц.сетях и на различных пабликах, подслушивать ваши разговоры дома через голосовых помошников и т.п. Также можно будет лучше анализировать получаемую информацию о клиентах из традиционных источников. За счет этого анализ трафика рекламными площадками будет более качественным, что позволит лучше таргетировать рекламу на существующую аудиторию — это даст больше конверсий и выльется как в увеличение выручки для рекламодателей, так и в большие объемы закупки рекламы для рекламных плозадок. McKinseyожидает, что такая продуктивность сможет создать дополнительную выручку в размере 5-15% от текущих затрат на маркетинг

#репорт#ИТ#ИИ На этом графике (который без стран) показано как быстро будет происходить автоматизация процессов с помощью ИИ. Под процессами надо понимать только часть избранных процессов, которые могут быть заменены ИИ в будущем (а не все бизнес-процессы в мире). Изьранные процессы это те самые 500+ бизнес-операций, которые рассматриваются в этом отчете McKinsey. Также прикрепляю графики развития ИИ по странам

#репорт#ИТ#ИИ Тут на графике как раз разложены компоненты таких экономических эффектов. Самую большую часть ($11 - $17.7 трлн) составляет обычное машинное обучение и big data - аналитика, то есть это не вот эти новые генеративные ИИ, которые могут креативить и общаться как человек а самые обычные алгоритмы, которые людьми создаются. А вот всё остальное уже достигается за счет вот этих новых модных генеративных ИИ

#репорт#ИТ#ИИ Сегодня у нас будет оффтоп (https://t.me/zzz_NonameResearch/830). Мы разберем рынок ИИ. Я очень много слышал про этот рынок и какой то там большой потенциал, но никогда не видел его оценки в деньгах. Однако недавно я наткнулся на отчет McKinsey , где специалисты этой конторы попытались оценить: - какой экономический эффект от внедрения ИИ можно ожидать - сколько из этого конвертируется в выручку разработчиков этих ИИ моделей Чтобы понять какого экономического эффекта можно достичь, они проанализировали более 500 бизнес-операций (use-cases в отчете называются) и попытались оценить: - какая доля расходов в различных направлениях деятельности приходится на тот персонал, который можно заместить с помощью ИИ - как-то нарисовали экономический эффект от того, что увеличится выручка у компаний — типа с помощью ИИ компании смогут лучше понимать клиента и его потребности, а рекламные площадки смогут лучше таргетировать рекламу, что выльется в увеличение продаж. - также среди экономических эффектов выделяется увеличение эффективности работы сотрудников, что позволяет ускорять рабочие процессы и экномить человеко-часы Помимо этого в исследовании есть еще и другие примеры применения ИИ, которые будут создавать экономический эффект. Для этого они проанализировали более 2 100 У них в исследовании есть 2 сценария - быстрое развитие ИИ и высокая монетизация (оптимистичный) и медленное развитие ИИ и низкая монетизация (пессимистичный). - В оптимистичном сценарии предполагается, что использование ИИ будет давать $25.6 трлн. экономического эффекта в 2040 г. (15% мирового ВВП). Предполагается, что в этом сценарии компании и люди по всему миру в 2040 г. уже будут во всю использовать ИИ модели, а ИИ модели будут настолько развитыми, что позволят реально заместить весь тот процент персонала, который McKinsey наметил и реально улучшить и "убыстрить" все выделенные специалистами McKinsey функции. Из-за того, что в этом сценарии все уже плотно подсядут на ИИ модели и эти модели реально смогут много что решать, предполагается, что разработчики ИИ моделей смогут довольно сильно монетизировать свои разработки и смогут конвертировать в выручку 20% от потенциального экономического эффекта. Также из-за того, что рынок ИИ уже будет довольно развитым к этому моменту, предполагается, что останется всего лишь несколько сильных игроков, которые уже поделят рынок между собой и не будут вести ценовые войны. - В пессимистичном сценарии предполагается, что использование ИИ будет давать $17.1 трлн. экономического эффекта в 2040 г. (10% мирового ВВП). В этом сценарии предполагается, что распространение ИИ будет идти более медленными темпами. И так как применение ИИ будет еще не настолько развитым монетизация будет слабее, чем в позитивном сценарии, так как разработчики ИИ все еще будут конкурировать между собой и в целом все еще будут привлекать новых и новых клиентов с помощью низких цен. Таким образом разработчики ИИ смогут конвертировать только 10% экономического эффекта в выручку. То есть к 2040 г. в оптимистичном сценарии рынок ИИ может составить 20% * $25.6 трлн = $5.1 трлн. (3% мирового ВВП), а в пессимистичном сценарии — $1.7 трлн (1% мирового ВВП)

🇷🇺🇷🇺💻Первая в России московская официальная библиотека для обучения искусственного интеллекта в сфере медицины за год расширена в полтора раза «Столица всеми возможными способами поддерживает развитие искусственного интеллекта в здравоохранении. Об этом, в том числе, говорят темпы внедрения нейросетей в этой сфере и создания уникальных ИТ-продуктов для медицины, — отметил заместитель руководителя Департамента здравоохранения города Москвы Илья Тыров, — Так, официальная библиотека наборов данных для оценки и обучения искусственного интеллекта за год увеличилась на 50 %: сегодня она насчитывает более 300 датасетов.Они помогают разработчикам в тестировании и дообучении интеллектуальных решений для анализа лучевых исследований». «Москва уже более 10 лет занимается цифровизацией системы здравоохранения на базе единой цифровой платформы. Эта конкретная библиотека - наборов данных для оценки и дополнительного обучения нейросетей в сфере медицины - появилась в 2022 году и ежемесячно пополняется в рамках проводимого комплексом социального развития Москвы совместно со столичным Департаментом информационных технологий эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в медицину, — рассказал координатор федеральногопартийного проекта #ЦифроваяРоссия ВПП #ЕдинаяРоссия в г. Москве Андрей Сафронов,— Площадкой для развития технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике стал Центр диагностики и телемедицины, который приглашает разработчиков в этой сфере присоединиться к эксперименту.Узнать подробности и подать заявку на участие можно на сайте Центра». #ЦифроваяМосква#ИИ#ИТ_профсоюз

Всех с днем космонавтики! #открытка#ИИ @art_archive_den ---------------------------------------------- Подписаться на АРТ склад: 🗣 Канал / 👥 Чат ----------------------------------------------

🌼🌼🌼🌼🌼🌼 🌼🌼🌼🌼🌼🌼🌼🌼🌼 👍Недавно, после нашей публикации новостей о внедрении ИИ в работу учреждений, к Совушке Миле поступил интересный вопрос: ❓Подскажите, как начать пользоваться ИИ в работе учреждения? Есть ли конкретный пример?❓ Давайте разберемся что значит цифровизация бюджетного процесса и внедрение ИИ! 1️⃣Что такое Цифровизация госсектора? Цифровая среда в госсекторе – это автоматизация бюджетного процесса, чтобы вся информация была в одном месте – в едином инфоресурсе – «Электронном бюджете». Для этого учреждения применяют единую методологию бухучета и ведут электронный документооборот. Это поможет оптимизировать процессы учета и отчетности, сопоставлять финансовые данные, анализировать информацию, вводить новые форматы отчетности. Из «Электронного бюджета» руководители разных уровней смогут получать нужную информацию для принятия управленческих решений. Все данные будут доступны в онлайн-режиме 24 часа семь дней в неделю. 2️⃣Этапы цифровизации бюджетного процесса? Электронный документооборот ➡️Автоплатежи ➡️ Цифровизация архива ➡️Централизация учета ➡️Переход на отечественные ПО ➡️ Электронный бюджет ➡️Смарт-контроль ➡️Переход на цифровой рубль 3️⃣Как и когда внедрять ИИ? Внедрять ИИ в работу учреждений начнут постепенно и планируют закончить к 2030 году. Внедрение ИИ в государственные сферы является заключительным этапом цифровизации учета, поэтому первыми шагами внедрения будет переход на российское ПО, полный переход на систему "Электронный бюджет", централизация учета, переход на ЭДО и другое. Для того чтобы внедрять ИИ, необходимо наличие вычислительных ресурсов, создание нормативной базы для доступа разработчиков к государственным и коммерческим наборам данных, для обучения и тренировок моделей, создание площадки для безопасного хранения очищенных и обезличенных данных и наличие здоровой конкуренции среди разработчиков. Внедрение ИИ будет происходить при взаимодействии с центром развития ИИ (создан постановлением от 09.06.2025 № 861). Задачи центра – координация, сопровождение и мониторинг внедрения технологий ИИ в соответствии с национальными целями развития страны. Что будет делать центр: -собирать и анализировать информацию по ИИ-проектам. -разрабатывать рекомендации и направлять их в органы власти. -оценивать отраслевой уровень внедрения ИИ. -развивать портал по ИИ и цифровые панели показателей. -поддерживать реализацию Национальной стратегии развития ИИ до 2030 года. 4️⃣Кто уже внедрил в работу ИИ? например, в этом году Министерство финансов впервые внедрило искусственный интеллект в бюджетный процесс. Совместно со Сбербанком запустили пилотный проект, в котором ИИ используется для сопоставления кодов бюджетной классификации, определяющих статьи доходов и расходов казны, с соответствующими результатами. Благодаря использованию ИИ точность обработки данных достигла 84 процентов и продолжает расти. Это позволяет автоматизировать рутинные операции и освободить специалистов для более сложных и творческих задач. Автоматизация бюджетного процесса возможна при условии стандартизации процедур. Несмотря на широкие возможности ИИ, некоторые процессы, связанные с принятием особых решений Президентом и Правительством, а также с нестандартными ситуациями, остаются за рамками автоматизации. ИИ также обладает потенциалом в прогнозировании, который будет раскрываться по мере накопления достаточного объема «исторических данных». 5️⃣А что с цифровым рублем? Это вид безналичных денег. Его регулируют Закон о внедрении цифрового рубля от 24.07.2023 № 339-ФЗ и Закон о создании элeктронной платформы для расчетов № 340-ФЗ. Новая система работы с цифровым рублем будет своего рода бухгалтерской книгой, где хранятся все данные о транзакциях. В режиме онлайн можно будет отследить целевое использование выделенных средств. По сути это еще один метод контроля со стороны Правительства, только цифровой. В Налоговом кодексе утвердили понятие «счет цифрового рубля». Это отдельный банковский счет, с которого ФНС сможет взыскивать недоимку и приостанавливать операции по нему. 🖐1С|Миллениум #бухучет#новости#ИИ