Внедрение искусственного интеллекта (ИИ) потенциально может добавить до 986,7 миллиардов реалов к валовому внутреннему продукту (ВВП) Бразилии в период с 2027 по 2030 год, согласно исследованию, проведенному Reglab по заказу OpenAI, разработчика ChatGPT.
Этот обзор оценил потенциальное влияние технологии на двенадцать важнейших секторов национальной экономики. Прогнозируемая сумма, уже конвертированная в текущие значения и скорректированная с учетом ставки Selic в 13% годовых, эквивалентна примерно 7,6% от прогнозируемого ВВП на 2026 год, который составляет 12,9 триллиона реалов.
По словам исследователей, ИИ может обеспечить совокупное воздействие, эквивалентное 2,77% ВВП в течение этих четырех лет, способствуя среднему ежегодному росту экономики, связанной с технологиями, на 0,69 процентного пункта.
Факторы реализации выигрышей
Авторы исследования подчеркивают, что эти выгоды не материализуются немедленно. Реализация этого потенциала напрямую зависит от скорости, с которой компании, работники и государственные органы будут внедрять новые технологические инструменты.
Среди проанализированных секторов обрабатывающая промышленность продемонстрировала наибольший потенциал роста, с оценкой в 264,2 миллиарда реалов в период с 2027 по 2030 год для видов деятельности, преобразующих сырье и материалы в новые продукты. Далее следуют услуги с 165,4 миллиарда реалов и торговый сектор, достигший 131,2 миллиарда реалов.
Исследование сегментирует эффекты ИИ по двум основным направлениям: увеличение производительности труда сотрудников и повышение эффективности машин, оборудования и производственных структур. В смоделированном сценарии 65% общего воздействия приходится на рост производительности труда, в то время как оставшиеся 35% приписываются повышению эффективности капитала.
Секторальные различия во влиянии ИИ
Эта пропорция воздействия значительно варьируется в зависимости от характера экономической деятельности. Например, в сельском хозяйстве 92% эффекта будет приходиться на капитал. Этот сектор может накопить 48,2 миллиарда реалов прибыли, что обусловлено в первую очередь интеграцией ИИ в инфраструктуру, машины и производственное оборудование.
Напротив, в областях с высокой концентрацией когнитивных задач эффект на производительность труда будет наиболее заметным. В финансовом секторе, например, 87% прогнозируемого воздействия связано с трудом, что является самым высоким процентом среди двенадцати проанализированных секторов. Банки, страховые компании и управляющие активами могут применять ИИ в таких функциях, как классификация претензий, оценка рисков, обслуживание клиентов и проверка документов.
В секторе информации и коммуникаций, который включает телекоммуникационные компании, центры обработки данных и разработчиков программного обеспечения, прогнозируемое воздействие достигает 49,3 миллиарда реалов, при этом 97% эффекта связано с трудовым фактором. Примером приводится административный помощник, чьи повторяющиеся и кодифицируемые задачи, такие как ввод данных, согласование расписаний и классификация документов, наиболее подвержены автоматизации.
С другой стороны, инженер-программист может использовать ИИ для ускорения процессов, таких как генерация документации и исправление кода, сохраняя при этом задачи, требующие суждения, координации и определения проектов под профессиональной ответственностью.
Проблемы и рекомендации для Бразилии
Несмотря на количественный потенциал, исследование указывает, что внедрение ИИ в Бразилии, вероятно, будет более постепенным по сравнению с более развитыми экономиками. Были отмечены такие факторы, как неравенство между компаниями, высокая стоимость кредитования, недостатки в профессиональной квалификации и ограничения инфраструктуры.
Прогнозы показывают, что к 2030 году 66,6% потенциальных выгод, связанных с ростом производительности труда, и 62,4% выгод, связанных с более эффективными структурами и оборудованием, будут достигнуты.
Важно отметить, что 986,7 миллиарда реалов представляют собой оценочный потенциал, а не гарантию роста; его реализация зависит от скорости внедрения технологий и регуляторных, образовательных и институциональных условий страны.
Исследование предлагает ряд мер, чтобы Бразилия могла преобразовать этот потенциал в реальные экономические выгоды. Среди них — переквалификация специалистов на должностях, подлежащих замещению, расширение цифровой инфраструктуры в сельской местности и создание стимулов для менее производительных компаний к внедрению ИИ.
Авторы также выступают за создание стабильной нормативно-правовой базы, политики управления, использование открытых данных и применение технологий в государственных услугах. Делается вывод, что реализация этих выгод зависит не только от технологического прогресса, но и от способности создать благоприятную институциональную, регуляторную и образовательную среду для его широкого и продуктивного распространения.
