informe de McKinsey sobre IA publicado, la IA generativa ha progresado rápidamente y ha obtenido enormes beneficios económicos, y no se puede subestimar el futuro.
¡Se publica el informe de McKinsey Blockbuster!
La conclusión central es una frase: la IA alcanzará los niveles humanos antes de lo que se pensaba, y la proyección media es antes de 2030.
En comparación con las predicciones de la gente en 2017, el nuevo informe destaca un optimismo.
La figura anterior es el resultado final del informe, del que hablaremos uno a uno más adelante.
Resumen de informes
Al principio, el informe comienza con un resumen perfecto de cuánto ha afectado la tecnología a nuestras vidas hoy en día.
En resumen, la IA ha penetrado durante mucho tiempo en todos los aspectos de nuestras vidas.
Cuando a DeepMind se le ocurrió AlphaGo en 2016 y derrotó al campeón mundial Lee Sedol, la IA entró en nuestro campo de visión de forma abrumadora, pero debido a que solo se limitaba al juego de Go, se desvaneció lentamente tan pronto como pasó el centro de atención.
Pero este año es diferente.
Por no hablar de ChatGPT, que ha superado el cielo en cuanto a usuarios, solo los productos de IA generativa como Copilot, Stable Diffusion, etc., han barrido nuestras vidas como una tormenta.
Lo que es diferente esta vez es que estas herramientas de IA están disponibles para todos. Todo el mundo puede crear con ChatGPT, usar Midjourney para hacer gráficos y usar Copilot para hacer PPT.
ChatGPT equipado con GPT-4, todo el rendimiento despega directamente de GPT-3.5. Luego está Claude de Anthropic, que puede procesar 100.000 fichas por minuto (aproximadamente la duración de una novela), y la generación de Claude en marzo de este año es casi una décima parte del rendimiento actual.
El informe se centra en la velocidad a la que se está desarrollando la IA, que aumentará en pocos meses.
En este informe, la IA generativa se define como una aplicación creada con un modelo base. El modelo base tiene una gran cantidad de nuevas características en imágenes, video, audio, código, etc., y el rendimiento de las funciones originales también se ha mejorado considerablemente.
Según el informe, nuestra comprensión de la magnitud de las capacidades de la IA generativa aún está en pañales.
Es por eso que McKinsey realizó un informe para comprender mejor el futuro de la IA generativa.
Impacto económico y social
Las empresas están experimentando con la IA generativa para adaptar rápidamente sus flujos de trabajo a las nuevas tecnologías.
El informe señala que es necesario tener una comprensión profunda de lo que la IA generativa aportará a nuestro desarrollo social y económico general.
En el siguiente gráfico, el informe utiliza dos perspectivas complementarias para determinar dónde y cuánto valor se está aportando actualmente a las capacidades de la IA generativa.
La lente 1 de la imagen de arriba es un gran escaneo de las empresas que pueden utilizar la IA generativa. Esto se denomina "caso de uso".
Digamos que un caso de uso en marketing es: La IA generativa se aplica para generar contenido como correos electrónicos personalizados, midiendo resultados como la reducción del costo de generar dicho contenido y el aumento de los ingresos al aumentar la efectividad del contenido de alta calidad a escala.
Como resultado, el informe identifica un total de 63 casos de uso de IA generativa que cubren 16 funciones empresariales que podrían aportar entre 2,6 billones y 4,4 billones de dólares anuales en beneficios económicos si se aplicaran en todas las industrias.
Fíjate mucho.
Eso es un aumento del 15 al 40 por ciento del valor económico estimado actual de $11 billones a $17.7 billones. Este último es el pronóstico de McKinsey para 2017.
La Lente 2 complementa a la Lente 1, y el informe analiza el impacto potencial de la IA generativa en unas 850 ocupaciones.
Los expertos simularon una variedad de escenarios para estimar cuándo la IA generativa podría realizar cada uno de los más de 2.100 trabajos que componen la economía global, que podrían incluir tareas como comunicarse con otros sobre planes o actividades operativas.
De esta manera, podemos estimar cómo afectará la IA generativa a la productividad laboral de todos los trabajos que actualmente realiza toda la fuerza laboral global, con las capacidades existentes.
Algunos de estos impactos se superponen con las reducciones de costos mencionadas en el Objetivo 1 y, por lo tanto, el informe asume que las reducciones de costos son el resultado de una mayor productividad laboral.
Excluyendo esta superposición, la economía total de la IA generativa asciende a entre 6,1 y 7,9 billones de dólares al año, como se muestra en el siguiente gráfico.
Potencial futuro
Si bien los beneficios económicos ya son considerables, el informe dice que van mucho más allá.
Hablemos de potencial.
Es probable que la IA generativa tenga un impacto en las funciones de la mayoría de las empresas. Sin embargo, si medimos el impacto técnico como porcentaje del costo de la función, se destacan algunas funciones, como se muestra en el siguiente gráfico.
McKinsey analizó 16 funciones empresariales y descubrió que solo cuatro funciones (operaciones con clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo) representaban alrededor del 75% del valor anual total de los casos de uso de IA generativa.
En pocas palabras, desde una perspectiva técnica del trabajo en sí, no todas las empresas se benefician en gran medida de la IA.
El informe señala que el valor potencial de la IA generativa fue mucho menor en varias áreas de trabajo, incluida la fabricación y la cadena de suministro, al evaluar varios casos de uso de la IA.
La razón principal se debe a la propia naturaleza de la IA generativa.
Además del valor potencial que la IA generativa puede aportar en casos de uso específicos, la IA generativa también puede aportar valor a toda la empresa al revolucionar los sistemas de gestión del conocimiento dentro de la empresa.
Todos sabemos que la IA generativa tiene sólidas capacidades de procesamiento del lenguaje natural y puede ayudar a los empleados a consultar y recuperar más fácilmente el conocimiento interno almacenado por la empresa.
Claramente, esto mejora la capacidad del equipo para acceder rápidamente a la información relevante, lo que les permite tomar decisiones más informadas y desarrollar estrategias efectivas.
Antes de la llegada de la IA generativa, el mismo trabajo podía llevar a los trabajadores un día entero, y la IA generativa debe haber producido enormes beneficios después de realizar estas tareas.
Además, la IA generativa puede aumentar el valor al trabajar con los trabajadores, acelerar su productividad y mejorar su capacidad para hacer su trabajo.
No digo de quién fue el ADN movido, incluso este artículo fue generado por el editor con IA (no).
De los 63 casos de uso analizados en el informe, la IA generativa tiene el potencial de crear un valor total de entre 2,6 y 4,4 billones de dólares en todas las industrias.
Por supuesto, el impacto exacto depende de una variedad de factores, como la combinación de diferentes funciones, la importancia de cada una y, lo que es más importante, la escala de ingresos de la propia industria, como se muestra en la siguiente figura.
Por ejemplo, la IA generativa puede aportar alrededor de 310.000 millones de dólares en valor adicional a la industria minorista, incluidos los concesionarios de automóviles, al mejorar capacidades como el marketing y las operaciones de los clientes.
Por el contrario, gran parte del valor potencial de la alta tecnología proviene de la capacidad de la IA generativa para mejorar la velocidad y la eficiencia del desarrollo de software, como se muestra en el siguiente gráfico.
El informe estima que este número será cada vez más espectacular en el futuro, a medida que las capacidades de la IA avancen a pasos agigantados.
Desde 2017, el McKinsey Global Institute ha estado analizando el impacto de la automatización en diferentes actividades laborales, y también han modelado varios escenarios para la adopción de tecnología.
En ese momento, estimaron que los trabajadores dedicaban al menos la mitad de su tiempo a adaptar y automatizar las tecnologías existentes, lo que llamamos el potencial de automatización de la tecnología.
Los expertos también simularon una serie de escenarios posibles para determinar la tasa de adopción de estas tecnologías y su impacto en las actividades laborales en la economía mundial.
En primer lugar, la adopción a gran escala de la tecnología no ocurrirá de la noche a la mañana. Se necesita tiempo para que la tecnología en el laboratorio se traduzca en la automatización de actividades laborales específicas.
Al mismo tiempo, si el costo de la automatización es mayor que el costo de la mano de obra, obviamente no es factible.
Finalmente, incluso si lo hace, llevará tiempo implementarlo a mayor escala.
En eso se centra el informe. Cuánto potencial tiene la IA generativa para la automatización en la producción y la vida, y cuánto se puede mejorar la eficiencia del trabajo.
El informe predice que, basándose en el rendimiento actual de la IA generativa, sus capacidades en todos los aspectos alcanzarán el rendimiento humano más rápido de lo que se estimaba anteriormente, como se muestra en el siguiente gráfico.
El instituto pensaba anteriormente que 2027 era el primer año en que la tecnología podría alcanzar el nivel intermedio de comprensión del lenguaje natural humano, pero en el último informe, esta vez se ha adelantado a 2023.
Teóricamente, mediante la integración de las tecnologías existentes, la proporción total de automatización en esta etapa ha aumentado de aproximadamente el 50% al 60-70%.
Además, debido al rápido desarrollo de las capacidades de lenguaje natural de la IA generativa, la curva del potencial de desarrollo tecnológico es bastante pronunciada.
El siguiente gráfico muestra el pronóstico para 2017 y el último pronóstico, y desde la curva podemos ver fácilmente cómo se escribe la palabra "optimista".
Últimas previsiones
Pronóstico para 2017
El siguiente gráfico muestra cuánto cambiarán las actividades que los trabajadores realizan diariamente en el informe, con el último pronóstico en la parte superior y el pronóstico para 2017 a continuación.
Últimas previsiones
Pronóstico para 2017
Los expertos predicen que es probable que la IA generativa tenga el mayor impacto en el trabajo del conocimiento, especialmente en las actividades relacionadas con la toma de decisiones y la colaboración, que anteriormente tenían el menor potencial de automatización, como se muestra en el siguiente gráfico.
El informe estima que el potencial de automatización de la experiencia aumentó en 34 puntos porcentuales, mientras que el potencial de automatización de la gestión y el desarrollo del talento aumentó del 16% en 2017 al 49% en 2023.
Además, la IA generativa también es capaz de comprender el lenguaje natural y utilizarlo para una variedad de actividades y tareas, lo que explica en gran medida por qué la automatización tiene tanto potencial.
En la esfera económica, alrededor del 40 por ciento de las actividades realizadas por los trabajadores deben alcanzar al menos el nivel medio de comprensión humana del lenguaje natural.
Como resultado, muchas actividades laborales que involucran comunicación, supervisión, grabación e interacción humana tienen el potencial de automatizarse a través de la IA generativa, acelerando la transformación laboral en ocupaciones como la educación y la tecnología, donde anteriormente se esperaba que el potencial de automatización surgiera más tarde, como se muestra en el siguiente gráfico.
Además de lo anterior, el informe de McKinsey también analiza desde otras dimensiones.
Debido a limitaciones de espacio, no los enumeraré todos.
**¿A dónde ir desde aquí? **
Se puede decir que el análisis anterior se centra en la apariencia general de la industria.
Para reflejar la fundamentación del informe, la sección final es el impacto de la IA generativa en las personas y cómo cada uno de nosotros debe enfrentarla.
A medida que las nuevas tecnologías evolucionan, las partes interesadas deben actuar para prepararse para las oportunidades y los riesgos, dice el informe.
La principal preocupación también es un cliché, como los problemas de alucinación, los problemas de derechos de autor intelectual de los datos utilizados en la formación, etc.
El informe predice que al menos entre un cuarto y un tercio de los empleos cambiarán en la próxima década, según la proyección mediana. Para diferentes roles en diferentes personas, tenemos que responder de manera muy diferente.
Para las empresas y los líderes empresariales, ¿cómo pueden aprovechar el valor potencial de la IA generativa y, al mismo tiempo, gestionar los riesgos que plantea?
¿Cómo cambiarán la IA generativa y otras tecnologías de IA las ocupaciones y los conjuntos de habilidades requeridas de la fuerza laboral de una empresa en los próximos años? ¿Cómo implementarán las empresas estos cambios en los programas de contratación, los programas de restricción y otros aspectos de los recursos humanos?
¿Pueden las empresas desempeñar un papel para garantizar que la tecnología no se utilice de manera negativa que pueda dañar a la sociedad?
¿Cómo pueden las empresas compartir sus experiencias en la promoción del uso de la IA generativa dentro y entre las industrias con los gobiernos y la sociedad de manera transparente?
Estas son preguntas que los gerentes deben explorar.
¿Qué significa la IA generativa para la futura planificación de la fuerza laboral para los responsables de la toma de decisiones en el gobierno?
¿Cómo se puede proporcionar a los trabajadores el apoyo político necesario cuando sus actividades cambian con el tiempo?
¿Se pueden formular nuevas políticas o revisar las existentes para que la IA sea más valiosa socialmente?
Por último, como todo trabajador, consumidor y ciudadano, ¿cómo debemos prestar atención al desarrollo de las nuevas tecnologías? ¿De dónde obtenemos la información correcta y justa?
¿Cómo pueden las personas equilibrar la conveniencia y el impacto de la IA generativa?
¿Cómo expresamos nuestras demandas como individuos en el proceso de toma de decisiones?
Muchas cuestiones requieren urgentemente que las examinemos a fondo.
En resumen, este informe ofrece una visión completa del impacto significativo de la explosión de la IA generativa en nuestra sociedad, especialmente en la economía.
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McKinsey publica informes de IA generativa que predicen los niveles humanos para 2030
Fuente: Shin Zhiyuan
¡Se publica el informe de McKinsey Blockbuster!
La conclusión central es una frase: la IA alcanzará los niveles humanos antes de lo que se pensaba, y la proyección media es antes de 2030.
En comparación con las predicciones de la gente en 2017, el nuevo informe destaca un optimismo.
Resumen de informes
Al principio, el informe comienza con un resumen perfecto de cuánto ha afectado la tecnología a nuestras vidas hoy en día.
En resumen, la IA ha penetrado durante mucho tiempo en todos los aspectos de nuestras vidas.
Cuando a DeepMind se le ocurrió AlphaGo en 2016 y derrotó al campeón mundial Lee Sedol, la IA entró en nuestro campo de visión de forma abrumadora, pero debido a que solo se limitaba al juego de Go, se desvaneció lentamente tan pronto como pasó el centro de atención.
Pero este año es diferente.
Por no hablar de ChatGPT, que ha superado el cielo en cuanto a usuarios, solo los productos de IA generativa como Copilot, Stable Diffusion, etc., han barrido nuestras vidas como una tormenta.
Lo que es diferente esta vez es que estas herramientas de IA están disponibles para todos. Todo el mundo puede crear con ChatGPT, usar Midjourney para hacer gráficos y usar Copilot para hacer PPT.
ChatGPT equipado con GPT-4, todo el rendimiento despega directamente de GPT-3.5. Luego está Claude de Anthropic, que puede procesar 100.000 fichas por minuto (aproximadamente la duración de una novela), y la generación de Claude en marzo de este año es casi una décima parte del rendimiento actual.
El informe se centra en la velocidad a la que se está desarrollando la IA, que aumentará en pocos meses.
En este informe, la IA generativa se define como una aplicación creada con un modelo base. El modelo base tiene una gran cantidad de nuevas características en imágenes, video, audio, código, etc., y el rendimiento de las funciones originales también se ha mejorado considerablemente.
Según el informe, nuestra comprensión de la magnitud de las capacidades de la IA generativa aún está en pañales.
Es por eso que McKinsey realizó un informe para comprender mejor el futuro de la IA generativa.
Impacto económico y social
Las empresas están experimentando con la IA generativa para adaptar rápidamente sus flujos de trabajo a las nuevas tecnologías.
El informe señala que es necesario tener una comprensión profunda de lo que la IA generativa aportará a nuestro desarrollo social y económico general.
En el siguiente gráfico, el informe utiliza dos perspectivas complementarias para determinar dónde y cuánto valor se está aportando actualmente a las capacidades de la IA generativa.
Digamos que un caso de uso en marketing es: La IA generativa se aplica para generar contenido como correos electrónicos personalizados, midiendo resultados como la reducción del costo de generar dicho contenido y el aumento de los ingresos al aumentar la efectividad del contenido de alta calidad a escala.
Como resultado, el informe identifica un total de 63 casos de uso de IA generativa que cubren 16 funciones empresariales que podrían aportar entre 2,6 billones y 4,4 billones de dólares anuales en beneficios económicos si se aplicaran en todas las industrias.
Fíjate mucho.
Eso es un aumento del 15 al 40 por ciento del valor económico estimado actual de $11 billones a $17.7 billones. Este último es el pronóstico de McKinsey para 2017.
La Lente 2 complementa a la Lente 1, y el informe analiza el impacto potencial de la IA generativa en unas 850 ocupaciones.
Los expertos simularon una variedad de escenarios para estimar cuándo la IA generativa podría realizar cada uno de los más de 2.100 trabajos que componen la economía global, que podrían incluir tareas como comunicarse con otros sobre planes o actividades operativas.
De esta manera, podemos estimar cómo afectará la IA generativa a la productividad laboral de todos los trabajos que actualmente realiza toda la fuerza laboral global, con las capacidades existentes.
Algunos de estos impactos se superponen con las reducciones de costos mencionadas en el Objetivo 1 y, por lo tanto, el informe asume que las reducciones de costos son el resultado de una mayor productividad laboral.
Excluyendo esta superposición, la economía total de la IA generativa asciende a entre 6,1 y 7,9 billones de dólares al año, como se muestra en el siguiente gráfico.
Potencial futuro
Si bien los beneficios económicos ya son considerables, el informe dice que van mucho más allá.
Hablemos de potencial.
Es probable que la IA generativa tenga un impacto en las funciones de la mayoría de las empresas. Sin embargo, si medimos el impacto técnico como porcentaje del costo de la función, se destacan algunas funciones, como se muestra en el siguiente gráfico.
McKinsey analizó 16 funciones empresariales y descubrió que solo cuatro funciones (operaciones con clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo) representaban alrededor del 75% del valor anual total de los casos de uso de IA generativa.
En pocas palabras, desde una perspectiva técnica del trabajo en sí, no todas las empresas se benefician en gran medida de la IA.
La razón principal se debe a la propia naturaleza de la IA generativa.
Además del valor potencial que la IA generativa puede aportar en casos de uso específicos, la IA generativa también puede aportar valor a toda la empresa al revolucionar los sistemas de gestión del conocimiento dentro de la empresa.
Todos sabemos que la IA generativa tiene sólidas capacidades de procesamiento del lenguaje natural y puede ayudar a los empleados a consultar y recuperar más fácilmente el conocimiento interno almacenado por la empresa.
Claramente, esto mejora la capacidad del equipo para acceder rápidamente a la información relevante, lo que les permite tomar decisiones más informadas y desarrollar estrategias efectivas.
Antes de la llegada de la IA generativa, el mismo trabajo podía llevar a los trabajadores un día entero, y la IA generativa debe haber producido enormes beneficios después de realizar estas tareas.
Además, la IA generativa puede aumentar el valor al trabajar con los trabajadores, acelerar su productividad y mejorar su capacidad para hacer su trabajo.
No digo de quién fue el ADN movido, incluso este artículo fue generado por el editor con IA (no).
De los 63 casos de uso analizados en el informe, la IA generativa tiene el potencial de crear un valor total de entre 2,6 y 4,4 billones de dólares en todas las industrias.
Por supuesto, el impacto exacto depende de una variedad de factores, como la combinación de diferentes funciones, la importancia de cada una y, lo que es más importante, la escala de ingresos de la propia industria, como se muestra en la siguiente figura.
Por el contrario, gran parte del valor potencial de la alta tecnología proviene de la capacidad de la IA generativa para mejorar la velocidad y la eficiencia del desarrollo de software, como se muestra en el siguiente gráfico.
Desde 2017, el McKinsey Global Institute ha estado analizando el impacto de la automatización en diferentes actividades laborales, y también han modelado varios escenarios para la adopción de tecnología.
En ese momento, estimaron que los trabajadores dedicaban al menos la mitad de su tiempo a adaptar y automatizar las tecnologías existentes, lo que llamamos el potencial de automatización de la tecnología.
Los expertos también simularon una serie de escenarios posibles para determinar la tasa de adopción de estas tecnologías y su impacto en las actividades laborales en la economía mundial.
En primer lugar, la adopción a gran escala de la tecnología no ocurrirá de la noche a la mañana. Se necesita tiempo para que la tecnología en el laboratorio se traduzca en la automatización de actividades laborales específicas.
Al mismo tiempo, si el costo de la automatización es mayor que el costo de la mano de obra, obviamente no es factible.
Finalmente, incluso si lo hace, llevará tiempo implementarlo a mayor escala.
En eso se centra el informe. Cuánto potencial tiene la IA generativa para la automatización en la producción y la vida, y cuánto se puede mejorar la eficiencia del trabajo.
El informe predice que, basándose en el rendimiento actual de la IA generativa, sus capacidades en todos los aspectos alcanzarán el rendimiento humano más rápido de lo que se estimaba anteriormente, como se muestra en el siguiente gráfico.
El instituto pensaba anteriormente que 2027 era el primer año en que la tecnología podría alcanzar el nivel intermedio de comprensión del lenguaje natural humano, pero en el último informe, esta vez se ha adelantado a 2023.
Además, debido al rápido desarrollo de las capacidades de lenguaje natural de la IA generativa, la curva del potencial de desarrollo tecnológico es bastante pronunciada.
El siguiente gráfico muestra el pronóstico para 2017 y el último pronóstico, y desde la curva podemos ver fácilmente cómo se escribe la palabra "optimista".
El siguiente gráfico muestra cuánto cambiarán las actividades que los trabajadores realizan diariamente en el informe, con el último pronóstico en la parte superior y el pronóstico para 2017 a continuación.
Los expertos predicen que es probable que la IA generativa tenga el mayor impacto en el trabajo del conocimiento, especialmente en las actividades relacionadas con la toma de decisiones y la colaboración, que anteriormente tenían el menor potencial de automatización, como se muestra en el siguiente gráfico.
El informe estima que el potencial de automatización de la experiencia aumentó en 34 puntos porcentuales, mientras que el potencial de automatización de la gestión y el desarrollo del talento aumentó del 16% en 2017 al 49% en 2023.
En la esfera económica, alrededor del 40 por ciento de las actividades realizadas por los trabajadores deben alcanzar al menos el nivel medio de comprensión humana del lenguaje natural.
Como resultado, muchas actividades laborales que involucran comunicación, supervisión, grabación e interacción humana tienen el potencial de automatizarse a través de la IA generativa, acelerando la transformación laboral en ocupaciones como la educación y la tecnología, donde anteriormente se esperaba que el potencial de automatización surgiera más tarde, como se muestra en el siguiente gráfico.
Debido a limitaciones de espacio, no los enumeraré todos.
**¿A dónde ir desde aquí? **
Se puede decir que el análisis anterior se centra en la apariencia general de la industria.
Para reflejar la fundamentación del informe, la sección final es el impacto de la IA generativa en las personas y cómo cada uno de nosotros debe enfrentarla.
A medida que las nuevas tecnologías evolucionan, las partes interesadas deben actuar para prepararse para las oportunidades y los riesgos, dice el informe.
La principal preocupación también es un cliché, como los problemas de alucinación, los problemas de derechos de autor intelectual de los datos utilizados en la formación, etc.
El informe predice que al menos entre un cuarto y un tercio de los empleos cambiarán en la próxima década, según la proyección mediana. Para diferentes roles en diferentes personas, tenemos que responder de manera muy diferente.
Para las empresas y los líderes empresariales, ¿cómo pueden aprovechar el valor potencial de la IA generativa y, al mismo tiempo, gestionar los riesgos que plantea?
¿Cómo cambiarán la IA generativa y otras tecnologías de IA las ocupaciones y los conjuntos de habilidades requeridas de la fuerza laboral de una empresa en los próximos años? ¿Cómo implementarán las empresas estos cambios en los programas de contratación, los programas de restricción y otros aspectos de los recursos humanos?
¿Pueden las empresas desempeñar un papel para garantizar que la tecnología no se utilice de manera negativa que pueda dañar a la sociedad?
¿Cómo pueden las empresas compartir sus experiencias en la promoción del uso de la IA generativa dentro y entre las industrias con los gobiernos y la sociedad de manera transparente?
Estas son preguntas que los gerentes deben explorar.
¿Qué significa la IA generativa para la futura planificación de la fuerza laboral para los responsables de la toma de decisiones en el gobierno?
¿Cómo se puede proporcionar a los trabajadores el apoyo político necesario cuando sus actividades cambian con el tiempo?
¿Se pueden formular nuevas políticas o revisar las existentes para que la IA sea más valiosa socialmente?
Por último, como todo trabajador, consumidor y ciudadano, ¿cómo debemos prestar atención al desarrollo de las nuevas tecnologías? ¿De dónde obtenemos la información correcta y justa?
¿Cómo pueden las personas equilibrar la conveniencia y el impacto de la IA generativa?
¿Cómo expresamos nuestras demandas como individuos en el proceso de toma de decisiones?
Muchas cuestiones requieren urgentemente que las examinemos a fondo.
En resumen, este informe ofrece una visión completa del impacto significativo de la explosión de la IA generativa en nuestra sociedad, especialmente en la economía.
Recursos: