УДК 004.8:33

Влияние искусственного интеллекта на экономическую сферу

Шукурова Асель Каирбулатовна – студент Национального исследовательского ядерного университета МИФИ

Научный руководитель Юшков Евгений Семенович – доцент Кафедры управления бизнес-проектами Национального исследовательского ядерного университета МИФИ

Аннотация. Искусственный интеллект (ИИ) – это сфера науки, которая изучает создание и развитие интеллектуальных систем и устройств, способных выполнять задачи, требующие обычно человеческого мышления. В последние годы ИИ стал основным двигателем технологического прогресса, и его влияние на экономическую сферу становится все более значимым. В данной научной статье мы проанализируем влияние ИИ на экономическую сферу и представим прогнозы его развития с помощью цифровых данных.

Ключевые слова: ИИ, экономическая сфера, рутинные задачи, сокращение рабочих мест, новые отрасли экономики.

Развитие и применение ИИ в экономической сфере имеет столь важное значение, что экономические институты, предприятия и государства всеми силами стремятся использовать технологические возможности ИИ для оптимизации своей деятельности. Исследования показывают, что применение ИИ способно улучшить эффективность использования ресурсов, повысить качество и точность прогнозирования экономических процессов, а также создать новые рабочие места, основанные на новых технологиях.

Искусственный интеллект активно применяется в различных областях экономики, включая финансы, производство, торговлю и маркетинг. В сфере финансов ИИ используется для разработки алгоритмических торговых систем, прогнозирования рыночных тенденций и управления рисками. В производственной отрасли ИИ позволяет оптимизировать процессы и повысить уровень автоматизации. В сфере торговли и маркетинга ИИ применяется для анализа данных и повышения эффективности рекламных кампаний.

Прогнозирование развития ИИ в экономической сфере является сложной задачей, требующей анализа огромного количества данных. Цифровые данные, такие как объем инвестиций в ИИ, количество разработанных алгоритмов и количество исследовательских работ в этой области, играют важную роль в прогнозировании будущего развития технологии. Анализ этих данных помогает определить тенденции и прогнозировать сроки возможного массового внедрения ИИ в экономическую сферу[1].

В современном мире искусственный интеллект является одной из самых обсуждаемых тем в различных отраслях. Прорывные достижения в области ИИ продолжают изменять нашу жизнь и имеют огромное влияние на экономическую сферу. В этой статье рассмотрим, какие изменения ждут экономику под воздействием ИИ и какие прогнозы можно сделать на будущее.

Искусственный интеллект способен автоматизировать множество рутинных задач, что приводит к сокращению затрат на рабочую силу и повышению эффективности процессов. Например, в области производства ИИ может контролировать и оптимизировать производственные цепочки, управлять роботизированными системами и анализировать большие объемы данных для выявления тенденций и понимания потребностей рынка.

Развитие ИИ создает новые возможности для бизнеса и ведет к появлению новых отраслей экономики. Такие сферы, как робототехника, аналитика данных, машинное обучение и разработка алгоритмов, испытывают взрывной рост. Компании, специализирующиеся на ИИ, получают доступ к новым рынкам и могут предложить инновационные продукты и услуги, что приводит к росту экономики в целом[2].

Автоматизация может привести к сокращению определенных рабочих мест, развитие ИИ также ведет к возникновению новых профессий и требует новых навыков у работников. Такие специалисты, как аналитики данных, разработчики ИИ и специалисты по кибербезопасности, становятся востребованными на рынке труда. Поэтому важно готовить новое поколение к изменениям, связанным с ростом ИИ, и обеспечивать образование и переподготовку работников.

Искусственный интеллект позволяет предсказывать будущие события на основе анализа больших объемов данных. Это дает возможность бизнесу разрабатывать новые стратегии и бизнес-модели, а также прогнозировать спрос и предлагать персонализированные решения для клиентов. Так, ИИ может снизить риски и улучшить принятие решений во многих отраслях, таких как финансовый сектор, медицина и логистика.

Согласно исследованиям и прогнозам, рынок ИИ ожидает значительный рост в ближайшие годы. Согласно отчету от IDC, расходы на ИИ и когнитивные системы в 2020 году составят около 79,2 миллиардов долларов и будут увеличиваться на 42% ежегодно до 2024 года.

Таким образом, развитие ИИ будет играть важную роль в экономической сфере, способствуя автоматизации, созданию новых рабочих мест, развитию инноваций и предсказанию трендов. Правильное использование и применение ИИ позволит компаниям выиграть в конкурентной борьбе, эффективно использовать ресурсы и создавать ценность для потребителей. Ключевым фактором успеха станет подготовка кадров и готовность адаптироваться к постоянно меняющемуся бизнес-ландшафту[3].

Влияние искусственного интеллекта на экономическую сферу становится все более заметным. Применение ИИ в финансах, производстве, торговле и маркетинге способствует повышению эффективности, точности прогнозирования и созданию новых рабочих мест. Прогнозы развития ИИ в экономической сфере с применением цифровых данных позволяют определить будущие тенденции и сроки массового внедрения этой технологии[4].

Список литературы

1. Brynjolfsson, E., & McAfee, A. (2014). The Second Machine Age: Work, Progress, and Prosperity in a Time of Brilliant Technologies. WW Norton & Company. - Бриньольфссон Э. и Макафи А. (2014). Второй век машин: работа, прогресс и процветание во времена блестящих технологий. WW Norton & Company.
2. Manyika, J., Chui, M., Miremadi, M., Bughin, J., George, K., Willmott, P., & Dewhurst, M. (2017). A future that works: Automation, employment, and productivity. McKinsey Global Institute. - Маньика Дж., Чуи М., Миремади М., Бугин Дж., Джордж К., Уиллмотт П. и Дьюхерст М. (2017). Будущее, которое работает: автоматизация, занятость и производительность. Глобальный институт McKinsey.
3. Russell, S., & Norvig, P. (2016). Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson. - Рассел С. и Норвиг П. (2016). Искусственный интеллект: современный подход. Пирсон.
4. Varian, H. R. (2014). Big data: new tricks for econometrics. Journal of Economic Perspectives, 28(2), 3-28. - Вариан, HR (2014). Большие данные: новые приемы эконометрики. Журнал экономических перспектив, 28 (2), 3-28.

[1] Бриньольфссон Э. и Макафи А. (2014). Второй век машин: работа, прогресс и процветание во времена блестящих технологий. WW Norton & Company.

[2] Маньика Дж., Чуи М., Миремади М., Бугин Дж., Джордж К., Уиллмотт П. и Дьюхерст М. (2017). Будущее, которое работает: автоматизация, занятость и производительность. Глобальный институт McKinsey.

[3] Рассел С. и Норвиг П. (2016). Искусственный интеллект: современный подход. Пирсон.

[4] Вариан, HR (2014). Большие данные: новые приемы эконометрики. Журнал экономических перспектив, 28 (2), 3-28.