Visualizações variam sobre quanto AI está mudando o mundo hoje, mas uma coisa é clara: a tecnologia está a caminho de moldar o futuro de Desenvolvimento Econômico .
Líderes de negócios esperam grandes impactos nas operações e valor na próxima década. Os gastos mundiais da IA serão mais do que dobrarão para US $ 632 bilhões até 2028, de acordo com a IDC. O ritmo e a expansão desse crescimento tornam a IA uma prioridade econômica em todas as regiões do mundo.
That’s why BCG is introducing our Matriz de maturidade da IA , que avalia 73 economias globais em um novo relatório e um painel interativo. Nossa pesquisa identificou seis arquétipos de desenvolvimento econômico e potencial de IA. (Veja a exposição.) Essa matriz fornece uma visão ampla da adoção global: a grande maioria das economias está adotando gradualmente a IA, mas há um pequeno e influente grupo de pioneiros da IA que estão liderando o caminho. Explore a matriz de maturidade da IA
Exposição e prontidão
Procuramos entender o nível de exposição de cada economia à IA pelo setor. Este estudo define a exposição como o potencial da IA para impactar uma economia negativa ou positivamente. Por exemplo, a exposição pode levar ao deslocamento do emprego devido à automação - ou exposição também pode levar a novas oportunidades de emprego. O deslocamento do trabalho, no entanto, é apenas uma dimensão da exposição. Também analisamos a prontidão para a IA de cada economia. A prontidão para a IA refere -se à capacidade de uma economia de implementar e integrar efetivamente a tecnologia.
Seis setores são mais expostos a alterações acionadas por IA. Isso inclui informações e comunicação; bens de alta tecnologia; varejo; serviços financeiros; serviços públicos; e veículos a motor fabricação. ecossistemas e investimentos. No entanto, eles também devem ir além e tomar ações proativas e concretas, como formar camas de teste para P&D de AI e apoiar ou complementar a inovação do setor privado. No entanto, uma economia com alta exposição não está necessariamente em um ponto ruim - pelo contrário, alguns dos mais expostos também são os mais preparados. Baixe o relatório completo
AI can create positive spillover effects throughout an economy, spurring a shift in the GDP. Deployment and experimentation with AI in one industry can spur growth in adjacent sectors and allow new use cases to form.
Leading AI economies—the AI pioneers—are out in front in skills, R&D, ecosystems, and investments. The bulk of economies aren’t supporting enough research or investment, slowing their ability to foster startups or deploy homegrown solutions.
The ambition to engage AI is high throughout the world—but ambition alone isn’t enough. Most governments have communicated their strategies or created AI ministries. Yet they must also go further and take proactive, concrete actions, such as forming test beds for AI R&D and supporting or complementing private sector innovation.
Ultimately, exposure to the changes brought by AI is inherent in today’s world. Every economy has at least some sector exposure to AI. Yet an economy with high exposure isn’t necessarily in a bad spot—on the contrary, some of the most exposed are also the most prepared.
PRÓXIMOS PASSOS PARA POLICYMANDERS
Propomos um conjunto de iniciativas para cada arquétipo:
- AI emergents are at the nascent stages of their AI journey. They should put in place the foundational elements to drive adoption, including international investment and sources of talent and training.
- AI contenders and AI practitioners should specialize in niche AI markets and explore how key sectors can use AI for efficiency or new revenue lines. It will also be key to establish flexible rules for experimentation and address emerging AI ethical questions.
- AI pioneers have advanced capabilities. They can extend their leadership by integrating themselves further into the global tech supply chain. They should also continue to author and enact groundbreaking regulations and standards around AI.
AI and its development will reshape the world, posing both challenges and opportunities for societies far into the future. With BCG’s AI Maturity Matrix, we hope to offer policymakers a practical framework to navigate the evolving AI landscape and harness AI’s potential to strengthen economies and enhance societal well-being.
The authors would like to thank Joerg Hildebrandt, Steve Mills, David Zuluaga Martinez, Daniel Kiefer, Marc Roman Franke, Amy MacDougall, Masahiro Nakagawa, Yvonne Zhou, Vincent Chin, Lars Littig, Tauseef Charanya, Faris Alfaris, Dwaa Osman, Nour Chamseddine, Laurence Genillard, María Martínez Embil, and Usman Chaudhry for their valuable contributions to this report.
