Звіт про дослідження McKinsey丨Стан штучного інтелекту у 2023 році: рік спалаху генеративного ШІ

Джерело: McKinsey

**Автор:**Зміст опитування та аналіз виконано: Майклом Чуєм, партнером McKinsey Global Institute, партнером McKinsey Bay Area Office (в якому Ларейна Йі є старшим партнером); Брайс Холом, асоційованим партнером у Вашингтоні, округ Колумбія офіс; старші партнери Алекс Сінгла та Олександр Сухаревський (Глобальний керівник QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence, розташовані в офісах Чикаго та Лондоні відповідно).

Джерело зображення: створено інструментом Unbounded AI

Останнє щорічне глобальне дослідження McKinsey щодо стану штучного інтелекту підтверджує вибух інструментів генеративного штучного інтелекту (генеративного штучного інтелекту). Менш ніж за рік після того, як багато з цих інструментів стали доступними, третина респондентів сказала, що їхні організації регулярно використовують генеративний ШІ принаймні в одній бізнес-функції. Останнім часом штучний інтелект перемістився з теми технічних працівників у центр уваги керівників компаній: майже чверть опитаних керівників заявили, що вони особисто використовують інструменти штучного інтелекту у своїй роботі, а більше чверті респондентів із компаній, які використовують ШІ, зазначили, що gen AI є на порядку денному їхніх правлінь. Крім того, 40 відсотків респондентів зазначили, що їхня організація збільшить загальні інвестиції в ШІ завдяки прогресу в технології ШІ. Отримані дані свідчать про те, що управління ризиками, пов’язаними з штучним інтелектом, все ще знаходиться на ранніх стадіях, і менше половини респондентів кажуть, що їхні організації зменшують ризик, який вони вважають найбільш актуальним: неточність.

Організації, які вже мають вбудовані можливості штучного інтелекту, першими досліджують потенціал штучного інтелекту, тоді як ті організації, які бачать найбільшу користь від більш традиційних можливостей штучного інтелекту (те, що ми називаємо високоефективними штучним інтелектом), уже просунулися в плані впровадження інструментів ШІ. більше ніж інші організації.

Респонденти очікують, що штучний інтелект матиме значний вплив на бізнес і значні зміни в їхній робочій силі. Вони очікують звільнень у деяких сферах і масштабної перекваліфікації у відповідь на зміну потреб у талантах. Однак, хоча використання штучного інтелекту покоління може стимулювати впровадження інших інструментів штучного інтелекту, ми не бачимо значного зростання впровадження цих технологій на підприємствах. Відсоток підприємств, які використовують будь-який інструмент штучного інтелекту, залишається стабільним з 2022 року, і впровадження залишається зосередженим у невеликій кількості бізнес-функцій.

1. Хоча застосування генеративного штучного інтелекту ще дуже поширене

Результати польового опитування в середині квітня 2023 року показали, що хоча технології штучного інтелекту тільки стають загальнодоступними, експерименти з цими інструментами вже поширені, і респонденти очікують, що нові можливості трансформують їхні галузі. ШІ наступного покоління цікавить тих, хто працює в корпоративному світі: люди з різних регіонів, галузей і стажу використовують ШІ наступного покоління як на роботі, так і поза нею. Сімдесят дев'ять відсотків респондентів сказали, що принаймні трохи стикалися з ШІ на роботі чи поза роботою, а 22% заявили, що регулярно використовують ШІ у своїй роботі. Хоча повідомлялося, що використання було однаковим для всіх рівнів стажу, використання було найвищим серед респондентів, які працюють у технологічній галузі та в Північній Америці.

Примітка: натисніть оригінальний текст, щоб переглянути більше даних опитування

Зараз організації також широко використовують генеративний ШІ. Третина респондентів сказала, що їх організація вже регулярно використовує генеративний ШІ принаймні в одній функції, тобто 60% організацій, які повідомили про впровадження ШІ, використовують ген ШІ. Крім того, 40 відсотків компаній, які повідомили про впровадження штучного інтелекту, сказали, що їхні компанії планують більше інвестувати в штучний інтелект завдяки генному штучному інтелекту, а 28 відсотків сказали, що використання генного штучного інтелекту стоїть на порядку денному правління. Відповідно до звіту, бізнес-функції, які найбільше використовують ці нові інструменти, є тими самими бізнес-функціями, які найбільше використовують ШІ: маркетинг і продажі, розробка продуктів і послуг, а також сервісні операції, такі як обслуговування клієнтів і підтримка бек-офісу. Це свідчить про те, що компанії прагнуть отримати максимальну користь від цих нових інструментів. У нашому попередньому дослідженні ці три сфери разом із розробкою програмного забезпечення становили близько 75% потенціалу від загальної річної вартості, отриманої від використання генеративного ШІ.

На цих ранніх етапах очікування щодо впливу штучного інтелекту є високими: три чверті респондентів очікують, що штучний інтелект спричинить значні чи руйнівні зміни в характері конкуренції в їхніх галузях протягом наступних трьох років. Респонденти, які працюють у сфері технологій і фінансових послуг, швидше за все, очікували руйнівних змін від ШІ. Наше попереднє дослідження показало, що хоча всі галузі, ймовірно, певною мірою зазнають збоїв, масштаб впливу може бути різним. Галузі, які найбільше залежать від роботи з знаннями, швидше за все, зазнають більших зривів і отримають більше прибутку. Згідно з нашими оцінками, ШІ покоління найбільше вплине на технологічні компанії, додана вартість яких еквівалентна 9% доходів світової галузі, але індустрії, що базуються на знаннях, такі як банківська справа (до 5%), фармацевтика та медичні продукти (також збільшуються). до 5%) та освіта (до 4%) також може значно постраждати. Навпаки, виробничі галузі, такі як авіакосмічна, автомобільна та передова електроніка, ймовірно, будуть менш руйнівними. Це різко контрастує з попередніми хвилями технологій, які мали найбільший вплив на виробництво, оскільки штучний інтелект покоління має перевагу в діяльності на основі мови, а не в діяльності, яка потребує ручної праці.

Алекс Сінгла (Глобальний керівник QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence) прокоментував:

Дивно, як швидко розвивалася дискусія навколо генеративного ШІ. Всього кілька місяців тому розмова між керівниками була елементарною, здебільшого намагаючись зрозуміти, що це таке, і побачити, що було галасом, а що реальністю. І зараз, приблизно через шість місяців, бізнес-лідери ведуть набагато складніші розмови. З результатів опитування ми бачимо, що майже одна третина компаній використовують генеративний ШІ принаймні в одній бізнес-функції. Це підкреслює рівень розуміння й прийняття серед підприємств можливості застосування генеративного штучного інтелекту в бізнесі.

Наступне питання полягає в тому, як компанії зроблять наступний крок і чи буде генеративний штучний інтелект слідувати загальнішій моделі штучного інтелекту, яку ми спостерігали, яка становить близько 50% впровадження. З даних ми бачимо, що майже половина компаній, які вже використовують ШІ, планують збільшити свої інвестиції в ШІ, частково тому, що вони визнають, що для повного використання ШІ потрібен ширший набір можливостей.

Щоб зробити наступний крок у переході штучного інтелекту від експериментів до двигуна для бізнесу та забезпечення значного повернення інвестицій, компанії повинні вирішити широкий набір проблем. Ці питання включають: визначення конкретних можливостей для генеративного штучного інтелекту в організації, якою має бути модель управління та операційна модель, як найкраще керувати третіми сторонами (такими як хмара та постачальники великих мовних моделей), що потрібно для управління різними ризиками, розуміння вплив людей і технологій, а також розуміння того, як збалансувати короткострокові вигоди для банків із довгостроковими фундаментальними показниками, необхідними для масштабування. Це складні питання, але ключі до розкриття справді величезної цінності.

Багато організацій ще не розглянули потенційні ризики, пов’язані зі штучним інтелектом

Згідно з опитуванням, небагато компаній належним чином готові до широкого впровадження технологій штучного інтелекту або бізнес-ризиків, які ці інструменти можуть створити. Лише 21 відсоток респондентів, які повідомили про впровадження штучного інтелекту, сказали, що їхні організації мають політику, яка регулює використання співробітниками технологій ШІ на роботі. Коли ми конкретно запитали про ризики впровадження штучного інтелекту, небагато респондентів сказали, що їхні компанії зменшують найбільш часто згадуваний ризик штучного інтелекту: неточність. Респонденти згадували про неточність частіше, ніж про кібербезпеку та дотримання нормативних вимог, які були найпоширенішими ризиками для ШІ в попередніх опитуваннях. Лише 32 відсотки респондентів кажуть, що вони зменшують неточності, що менше, ніж 38 відсотків, які зменшують ризики для кібербезпеки. Цікаво, що ця цифра значно нижча, ніж частка респондентів (51%), які повідомили про пом’якшення ризиків кібербезпеки, пов’язаних зі штучним інтелектом, минулого року. Загалом, як ми бачили в попередні роки, більшість респондентів зазначили, що їхні організації не займаються ризиками, пов’язаними з ШІ.

Олександр Сухаревський (Глобальний керівник QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence) прокоментував:

Існує широке усвідомлення ризиків, пов’язаних із генеративним ШІ. Але в той же час через поширену тривогу та страх лідерам важко ефективно реагувати на ризик. Згідно з нашим останнім опитуванням, трохи більше 20 відсотків компаній мають політику ризиків щодо генеративного ШІ. Ці політики часто зосереджені на захисті конфіденційної інформації компанії, такої як дані, знання та інша інтелектуальна власність. Це критично важливо, але ми також виявили, що багато ризиків можна вирішити, змінивши технологічну архітектуру підприємства, яка відображає встановлену політику.

Однак справжній підводний камінь полягає в тому, що компанії мають занадто вузький погляд на ризик. Підприємствам також необхідно звернути увагу на низку основних ризиків, таких як соціальний, гуманітарний і сталий розвиток. Насправді непередбачені наслідки генеративного штучного інтелекту з більшою ймовірністю спричинять проблеми для світу, ніж сценарії кінця світу, які деякі рекламують. Ті компанії, які найбільш конструктивно підходять до штучного інтелекту, експериментують і використовують штучний інтелект, одночасно розробляючи структурований процес для виявлення та усунення цих ширших ризиків. Вони створюють тестових користувачів і спеціальні команди, яким доручено подумати про те, як генеративні програми ШІ можуть піти не так, щоб краще передбачити деякі з цих наслідків. Вони також працюють з найкращими та найкреативнішими людьми в бізнесі, щоб визначити найкращі результати для бізнесу та суспільства в цілому. Продумане, методичне та всебічне розуміння природи нових ризиків і можливостей має вирішальне значення для відповідального та продуктивного розвитку генеративного ШІ.

2. Компанії-новатори взяли на себе лідерство в галузі штучного інтелекту

Результати опитування показують, що компанії з ефективним використанням штучного інтелекту — ті, чиї респонденти стверджують, що принаймні 20 відсотків їхніх прибутків у 2022 році до сплати відсотків і податків можна віднести на додатки штучного інтелекту — йдуть ва-банк на штучний інтелект, як генеративний, так і більш традиційний штучний інтелект. Ці компанії, які отримують величезну користь від штучного інтелекту, вже використовують штучний інтелект покоління в більшій кількості бізнес-функцій, ніж інші, зокрема в розробці продуктів і послуг, а також у управлінні ризиками та ланцюгами поставок. Що стосується всіх можливостей штучного інтелекту (включно з більш традиційними можливостями машинного навчання, робототехнічною автоматизацією процесів і чат-ботами), підприємства, які використовують штучний інтелект, також частіше, ніж інші, використовуватимуть штучний інтелект у розробці продуктів і послуг, наприклад оптимізації циклів розробки продукту, додавання нових функцій до існуючі продукти та створення нових продуктів на основі ШІ. Ці організації також використовують штучний інтелект більше, ніж інші, у моделюванні ризиків, а також у таких сферах управління персоналом, як управління продуктивністю, організаційний дизайн та оптимізація розміщення робочої сили.

Іншим чином вони відрізняються від своїх аналогів: зусилля ШІ високоефективних менш орієнтовані на зниження витрат, що є головним пріоритетом для інших організацій. Респонденти підприємств, які ефективно використовують штучний інтелект, вдвічі частіше говорили, що головна мета їхньої організації щодо штучного інтелекту — створити абсолютно новий бізнес або джерела доходу, і вони, швидше за все, згадували, що створення нових функцій підвищує цінність існуючих продуктів.

Як ми бачили в попередні роки, ці високоефективні організації витрачають набагато більше, ніж інші організації на штучний інтелект: респонденти в організаціях з ефективним штучним інтелектом кажуть, що вони на 20% частіше витрачають свій цифровий бюджет на штучний інтелект. Це більш ніж у п’ять разів більше, ніж інші організації. Крім того, вони ширше використовують ШІ в усій організації. Респонденти AI Effective Companies частіше за інших кажуть, що їхні організації запровадили ШІ в чотирьох або більше бізнес-функціях і вбудували більше можливостей ШІ. Наприклад, на додаток до штучного інтелекту покоління та пов’язаних з ним можливостей природної мови, респонденти з високими показниками частіше повідомляли про наявність графа знань, вбудованого принаймні в один продукт або бізнес-функціональний процес.

Хоча компанії, які ефективно використовують штучний інтелект, не захищені від труднощів отримати користь від штучного інтелекту, результати показують, що труднощі, з якими вони стикаються, відображають їх відносну зрілість у сфері штучного інтелекту, тоді як інші борються з фундаментальними, борються зі стратегічними елементами. Основними проблемами, які найчастіше згадували респонденти щодо компаній, які працюють із штучним інтелектом, є моделі та інструменти, такі як моніторинг продуктивності моделі у виробництві та перенавчання моделей, якщо це буде потрібно з часом. На противагу цьому інші респонденти згадували стратегічні питання, такі як розробка чітко визначеного бачення ШІ, пов’язаного з бізнес-цінністю, або пошук відповідних ресурсів.

Отримані дані є додатковими доказами того, що навіть підприємства, які ефективно використовують штучний інтелект, не опановують найкращі практики впровадження штучного інтелекту, такі як підходи до операцій машинного навчання (MLOps), хоча ймовірність того, що вони це зроблять частіше, ніж інші. Наприклад, лише 35 відсотків респондентів AI-Efficient Enterprises сказали, що їхня організація збирає наявні компоненти, а не винаходить їх заново, коли це можливо, але це набагато більше, ніж 19 відсотків інших організацій, опитаних By.

Прийняття деяких більш трансформаційних варіантів використання, які можуть надати програми ШІ покоління, ймовірно, потребуватиме багатьох спеціалізованих методів і практик MLOps, і робити це максимально безпечно. Операції моделі в реальному часі є однією з таких областей, де системи моніторингу та налаштування миттєвих сповіщень для швидкого вирішення проблем можуть контролювати системи ШІ. Тут кращі компанії виділяються, але їм ще є куди розвиватися: чверть респондентів із цих компаній заявили, що всі їхні системи контролюються та оснащені миттєвими сповіщеннями, тоді як лише 12%.

Брайс Хол (асоційований партнер McKinsey) прокоментував:

Один із послідовних висновків нашого глобального дослідження штучного інтелекту, яке проводилося щороку протягом останніх шести років, полягає в тому, що високопродуктивні люди мають широкий погляд на те, що потрібно для досягнення успіху. Їм особливо вдається зосередитися на цінності, а потім змінити архітектуру організації, щоб отримати цю цінність. Ця закономірність також очевидна при вивченні того, як високопродуктивні люди використовують генеративний штучний інтелект.

Наприклад, з точки зору стратегії, лідери, які ми проаналізували, планують високі можливості для ШІ у своїх бізнес-сферах. Варто зазначити, що вони не виконують цю роботу виключно над генеративним ШІ. Хоча ми всі в захваті від запаморочливої кількості додатків ШІ покоління, більше половини потенційної цінності для компаній приносять програми ШІ, які не використовують ШІ покоління. Ці компанії дотримуються дисциплінованого підходу до перегляду всіх можливостей ШІ на основі потенційної цінності.

Цей підхід застосовується до всіх сфер компетенції. Наприклад, коли мова заходить про технології та дані, високоефективні компанії зосереджуються на можливостях, необхідних для отримання визначеної ними цінності. Це включає в себе можливість навчання великих мовних моделей на даних компанії та галузі. Вони оцінюють і перевіряють ефективність і швидкість, досягнуту за допомогою існуючих служб штучного інтелекту (те, що ми називаємо підходом «такера»), і розробляють можливості, які створюють конкурентну перевагу, наприклад, шляхом налаштування моделей і навчання їх використанню власних власних даних ( ми називаємо це підходом "формувальника").

3. Оскільки потреби в талантах, пов’язаних зі штучним інтелектом, змінюються, очікується, що вплив ШІ на робочу силу буде значним

Результати нашого останнього опитування показують зміну ролей, яких компанії наймають для підтримки своїх амбіцій ШІ. Протягом останнього року компанії, які використовують штучний інтелект, найчастіше наймали інженерів з обробки даних, інженерів з машинного навчання та спеціалістів із обробки даних зі штучним інтелектом — всі посади, які респонденти назвали поширеними в попередньому опитуванні. Однак, порівняно з попереднім опитуванням, набагато менша частка респондентів повідомила про найпопулярнішу посаду минулого року, інженерів програмного забезпечення, пов’язаних зі штучним інтелектом (28% в останньому опитуванні проти 39%). Зовсім недавно, із поширенням технології штучного інтелекту, попит на цю навичку також зріс, тому з’явилися вакансії в галузі оперативного проектування, і 7% респондентів, які прийняли технологію штучного інтелекту, сказали, що в минулому році Ці посади заповнені в середині - рік.

Отримані дані свідчать про те, що наймання на посади, пов’язані зі штучним інтелектом, залишається проблемою, але за останній рік стало легше, ймовірно, через хвилю звільнень у технологічних компаніях наприкінці 2022 року – у першій половині 2023 року. Порівняно з попереднім опитуванням, менша частка респондентів повідомила про труднощі з наймом спеціалістів із обробки даних штучного інтелекту, інженерів із обробки даних та експертів з візуалізації даних, але відповіді респондентів показали, що наймання інженерів з машинного навчання та керівників продуктів Smart залишається таким же складним, як і минулого року.

Заглядаючи на три роки вперед, респонденти прогнозують, що застосування ШІ змінить багато ролей у робочій силі. Загалом вони очікують, що більше працівників перекваліфіковуватимуться, ніж залишатимуть. Майже 40 відсотків респондентів повідомили, що вони очікують, що в їхніх компаніях буде перекваліфіковано понад 20 відсотків їх робочої сили після впровадження штучного інтелекту, тоді як 8 відсотків сказали, що їхня робоча сила скоротиться більш ніж на 20 відсотків.

Що стосується очікуваного впливу штучного інтелекту, то надання послуг є єдиною функцією, де більшість респондентів очікують зменшення кількості персоналу в їхній організації. Цей висновок загалом узгоджується з нашим недавнім дослідженням: хоча поява штучного інтелекту збільшила наші оцінки частки дій співробітників, які можна автоматизувати (з 50% до 60% до 70%), це не обов’язково означає автоматизацію. всієї ролі.

Очікується, що фірми, які ефективно використовують штучний інтелект, проводитимуть вищий рівень перекваліфікації, ніж інші фірми. Респонденти з цих організацій більш ніж утричі частіше кажуть, що їхня організація протягом наступних трьох років перекваліфікує понад 30 відсотків своєї робочої сили в результаті впровадження ШІ.

Ларейна Йі (старший партнер McKinsey; голова технологічної ради McKinsey) прокоментувала:

Ми перебуваємо на ранніх стадіях розвитку генеративного штучного інтелекту, і компанії вже передбачають значний вплив, який він матиме на таланти – від відкриття нових можливостей роботи, зміни способу виконання роботи до впровадження абсолютно нових категорій роботи (наприклад, своєчасне проектування). Однією з сильних сторін генеративного штучного інтелекту, яка є його найбільшою проблемою, є те, що він може допомогти майже кожному виконувати свою роботу.

Цей масштаб відрізняється від традиційного штучного інтелекту, який впливає на досить невелику, але не менш важливу, робочу силу з глибокими навичками в таких технічних сферах, як машинне навчання, наука про дані або робототехніка. Враховуючи необхідні вузькоспеціалізовані здібності, здається, що талантів ШІ завжди бракує. Наше опитування показує, що працевлаштування на ці посади залишається проблемою. Генеративний штучний інтелект, навпаки, все ще потребує висококваліфікованих людей для створення великих мовних моделей і навчання генеративних моделей, але користувачами можуть бути практично будь-які люди, і їм не потрібен ступінь науки про дані або досвід машинного навчання для ефективної роботи. Метафора схожа на перехід від мейнфреймів (великих комп'ютерів, якими керують висококваліфіковані фахівці) до персональних комп'ютерів (доступних кожному). Це революційний зрушення, яке змінює те, як люди використовують технології як електроінструмент.

Наше опитування також відображає погляд на генеративний ШІ як інструмент. Здебільшого компанії розглядають ШІ як інструмент для посилення людської діяльності, а не обов’язково для заміни. Поки що ми здебільшого бачили компанії, які схиляються вперед у використанні генеративного штучного інтелекту, зосереджуючись на корисних сферах, де шлях до покращеного зростання продуктивності чи продуктивності є найочевиднішим. Наприклад, використання інструментів генеративного штучного інтелекту, щоб допомогти модернізувати застарілий код або пришвидшити час для наукових досліджень і відкриттів. Ми лише коснемося поверхні цих удосконалень, і ми можемо очікувати, що їх впровадження прискориться.

4. Усі очі спрямовані на генеративний ШІ, але ширше впровадження та вплив ШІ залишаються стабільними

Незважаючи на те, що використання генеративних інструментів штучного інтелекту швидко набирає популярності, дані опитування не показують, що ці новіші інструменти сприяють загальному прийняттю штучного інтелекту на підприємстві. Принаймні на даний момент загальний відсоток організацій, які використовують ШІ, залишається стабільним: 55 відсотків респондентів заявили, що їхня організація запровадила ШІ. Тим не менш, менше третини респондентів сказали, що їхня організація застосувала ШІ в більш ніж одній бізнес-функції, що свідчить про те, що впровадження ШІ залишається обмеженим. Як і в попередніх чотирьох опитуваннях, розробка продуктів і послуг, а також надання послуг залишаються двома бізнес-функціями, які респонденти найчастіше називали для впровадження ШІ. Загалом лише 23% респондентів сказали, що принаймні 5% EBIT минулого року пов’язано з використанням штучного інтелекту – це майже не змінилося порівняно з попереднім опитуванням – це свідчить про те, що попереду ще багато можливостей для отримання цінності.

Організації продовжують отримувати прибуток у сферах бізнесу, які використовують штучний інтелект, і планують збільшити свої інвестиції в найближчі роки. Ми побачили, що більшість респондентів повідомили про збільшення доходу від штучного інтелекту в кожній бізнес-функції, яка використовує штучний інтелект. Заглядаючи вперед, понад дві третини респондентів очікують, що їхні організації збільшать інвестиції в ШІ протягом наступних трьох років.

Майкл Чуй (партнер McKinsey Global Institute) прокоментував:

Ми наголошували на важливості генеративного штучного інтелекту – і недаремно, враховуючи його трансформаційний потенціал – але це опитування є хорошим нагадуванням про те, що в широкому світі штучного інтелекту є багато цінного. Фактично, деякі з інших наших досліджень показують, що негенеративний ШІ має навіть більш цінний потенціал, ніж генеративний ШІ. Варіанти використання в таких сферах, як підвищення точності прогнозів, оптимізація логістичних мереж і надання рекомендацій щодо наступного придбання продукту, створюють цінність для компаній, які можуть використовувати ширші перспективи штучного інтелекту.

Хоча загальний рівень впровадження ШІ залишається стабільним на рівні близько 55%, більше двох третин респондентів повідомили, що їхні компанії планують збільшити інвестиції в ШІ. Ми й надалі спостерігатимемо хвилю компаній, які ефективно використовують штучний інтелект, які будують основу та створюють можливості для створення цінності. Одне з пояснень полягає в тому, що «багаті стають багатшими», коли справа доходить до отримання цінності зі ШІ. Нам цікаво знати, чи відкриє підвищений інтерес до генеративного штучного інтелекту двері для загального впровадження штучного інтелекту в майбутньому.

Про опитування

Онлайн-опитування проводилося з 11 по 21 квітня 2023 року, і в ньому взяли відповіді 1684 учасники з різних регіонів, галузей, розмірів компаній, функціональних спеціальностей і посад. З цих респондентів 913 сказали, що їх організація застосувала ШІ принаймні в одній функції, і їх запитали про те, як їхня організація використовує ШІ. Щоб врахувати різницю в рівнях відповідей, дані зважуються за внеском кожної країни респондента у світовий ВВП.