Дата поступления рукописи в редакцию: 16.06.2025.
Дата принятия рукописи в печать: 17.06.2025.
За последние 15 лет развитие искусственного интеллекта (ИИ) перешло от решения узких задач к созданию мультифункциональных систем. Рост вычислительных мощностей и доступности данных ускорил внедрение ИИ в промышленность, медицину и повседневную жизнь [1]. Генеративный ИИ, появившийся в последние 2–3 года, открыл новые возможности— от генерации контента до анализа сложных данных [2]. Исследования в этой области ранее фокусировались на оптимизации алгоритмов обработки информации [3], однако сегодня акцент смещается на автономность систем. В России, согласно опросам «Яков и Партнеры», более 40% крупных компаний активно внедряют ИИ-решения [4]. Цель данной работы — оценить мировой экономический потенциал ИИ, проанализировать его влияние на ключевые отрасли и выявить социально-этические последствия технологических прорывов.
Для оценки мирового экономического потенциала ИИ использованы данные опросов 100 крупнейших международных компаний [4], а также прогнозы роста рынка биотехнологий (Bloomberg) [5]. Анализ развития генеративного ИИ основан на сравнении его функциональности с традиционными моделями [2]. При прогнозировании автономности систем к 2040 г. применен метод экстраполяции текущих трендов [6].
Искусственный интеллект уже демонстрирует значительный экономический эффект. Например, финтехстартап Upstart сократил ставки по займам на 36% и количество дефолтов на 53% благодаря предиктивным моделям ИИ, анализирующим 1600+ параметров заемщика [5]. По данным McKinsey, к 2025 г. 80% процессов продуктовой разработки и клиентской поддержки будут использовать генеративный ИИ, что повысит конкурентоспособность компаний и сократит операционные расходы. Прогнозируется, что к 2028 г. 60% B2B-продаж будут осуществляться с применением ИИ, что ускорит цифровизацию и увеличит объем рынка инструментов для управления контрактами до 15 млрд долл. к 2027 г. [6].