मैंने रिपोर्ट की विषय-सूची और मुख्य इनसाइट्स का लगभग DeepL से अनुवाद किया है.
(⚠️इसलिए, हिंदी सामग्री मूल पाठ से अलग हो सकती है, इसलिए कृपया मूल पाठ भी साथ में ज़रूर पढ़ें!⚠️)
रिपोर्ट की विषय-सूची
- मुख्य इनसाइट्स / Key insights
- अध्याय 1: टेक्नोलॉजी कैटेलिस्ट के रूप में जनरेटिव AI / Chapter 1: Generative AI as a technology catalyst
- शब्दावली / Glossary
- अध्याय 2: विभिन्न फ़ंक्शनों और उद्योगों में जनरेटिव AI के उपयोग मामले / Chapter 2: Generative AI use cases across functions and industries
- स्पॉटलाइट: रिटेल और consumer packaged goods / Spotlight: Retail and consumer packaged goods
- स्पॉटलाइट: बैंकिंग / Spotlight: Banking
- स्पॉटलाइट: फ़ार्मास्यूटिकल्स और मेडिकल प्रोडक्ट्स / Spotlight: Pharmaceuticals and medical products
- अध्याय 3: जनरेटिव AI के साथ काम का भविष्य: कार्यगत गतिविधियों, आर्थिक वृद्धि और उत्पादकता पर प्रभाव / Chapter 3: The generative AI future of work: Impacts on work activities, economic growth, and productivity
- अध्याय 4: व्यवसायों और समाज के लिए विचारणीय बिंदु / Chapter 4: Considerations for businesses and society
- परिशिष्ट / Appendix
मुख्य इनसाइट्स
उत्पादकता पर जनरेटिव AI का प्रभाव वैश्विक अर्थव्यवस्था में खरबों डॉलर का मूल्य जोड़ सकता है। हालिया शोध के अनुसार, विश्लेषित 63 उपयोग मामलों में जनरेटिव AI सालाना $2.6 trillion से $4.4 trillion के बराबर अतिरिक्त मूल्य जोड़ सकता है—तुलना के लिए, 2021 में United Kingdom का पूरा GDP $3.1 trillion था। इससे समूची artificial intelligence का प्रभाव 15 से 40 प्रतिशत तक बढ़ सकता है। यदि इन उपयोग मामलों के अलावा उन सॉफ़्टवेयरों में जनरेटिव AI को एम्बेड करने के प्रभाव को भी शामिल किया जाए जो अभी अन्य कार्यों के लिए उपयोग हो रहे हैं, तो यह अनुमान लगभग दोगुना हो जाएगा.
Generative AI’s impact on productivity could add trillions of dollars in value to the global economy. Our latest research estimates that generative AI could add the equivalent of $2.6 trillion to $4.4 trillion annually across the 63 use cases we analyzed—by comparison, the United Kingdom’s entire GDP in 2021 was $3.1 trillion. This would increase the impact of all artificial intelligence by 15 to 40 percent. This estimate would roughly double if we include the impact of embedding generative AI into software that is currently used for other tasks beyond those use cases.
जनरेटिव AI उपयोग मामलों से मिलने वाले संभावित मूल्य का लगभग 75 प्रतिशत चार क्षेत्रों में केंद्रित है: customer operations, marketing and sales, software engineering, और R&D। 16 बिज़नेस फ़ंक्शनों में हमने 63 ऐसे उपयोग मामलों की जाँच की, जिनमें यह तकनीक विशिष्ट बिज़नेस चुनौतियों को ऐसे तरीकों से हल कर सकती है जो एक या अधिक मापनीय परिणाम उत्पन्न करते हैं। उदाहरणों में ग्राहकों के साथ इंटरैक्शन को सपोर्ट करना, marketing और sales के लिए creative content तैयार करना, और natural-language prompts के आधार पर computer code का draft बनाना शामिल है.
About 75 percent of the value that generative AI use cases could deliver falls across four areas: Customer operations, marketing and sales, software engineering, and R&D. Across 16 business functions, we examined 63 use cases in which the technology can address specific business challenges in ways that produce one or more measurable outcomes. Examples include generative AI’s ability to support interactions with customers, generate creative content for marketing and sales, and draft computer code based on natural-language prompts, among many other tasks.
जनरेटिव AI का असर सभी उद्योग क्षेत्रों में महत्वपूर्ण होगा। banking, high tech, और life sciences उन उद्योगों में हैं जहाँ राजस्व के प्रतिशत के रूप में इसका प्रभाव सबसे बड़ा हो सकता है। उदाहरण के लिए, banking उद्योग में यदि उपयोग मामलों को पूरी तरह लागू किया जाए, तो यह तकनीक हर साल अतिरिक्त $200 billion से $340 billion के बराबर मूल्य दे सकती है। retail और consumer packaged goods में भी संभावित प्रभाव $400 billion से $660 billion प्रति वर्ष के स्तर पर महत्वपूर्ण है.
Generative AI will have a significant impact across all industry sectors. Banking, high tech, and life sciences are among the industries that could see the biggest impact as a percentage of their revenues from generative AI. Across the banking industry, for example, the technology could deliver value equal to an additional $200 billion to $340 billion annually if the use cases were fully implemented. In retail and consumer packaged goods, the potential impact is also significant at $400 billion to $660 billion a year.
जनरेटिव AI में व्यक्तिगत कार्यों के कुछ हिस्सों को ऑटोमेट करके व्यक्तिगत कर्मचारियों की क्षमताओं को बढ़ाने और काम की संरचना बदलने की क्षमता है। मौजूदा जनरेटिव AI और अन्य तकनीकों में आज कर्मचारियों के समय का 60 से 70 प्रतिशत लेने वाली कार्यगत गतिविधियों को ऑटोमेट करने की क्षमता है। इसके विपरीत, पहले हमने अनुमान लगाया था कि तकनीक कर्मचारियों के काम के समय का आधा हिस्सा ऑटोमेट कर सकती है। तकनीकी ऑटोमेशन की क्षमता में यह तेजी मुख्यतः इसलिए है क्योंकि जनरेटिव AI की natural language समझने की क्षमता बहुत बढ़ी है, जबकि ऐसी गतिविधियाँ कुल कार्य समय का 25 प्रतिशत हिस्सा हैं। इसलिए, जनरेटिव AI का प्रभाव अन्य प्रकार के कार्यों की तुलना में उन knowledge work भूमिकाओं पर अधिक पड़ता है जो अधिक वेतन और अधिक शैक्षिक आवश्यकताओं से जुड़ी होती हैं.
Generative AI has the potential to change the anatomy of work, augmenting the capabilities of individual workers by automating some of their individual activities. Current generative AI and other technologies have the potential to automate work activities that absorb 60 to 70 percent of employees’ time today. In contrast, we previously estimated that technology has the potential to automate half of the time employees spend working. The acceleration in the potential for technical automation is largely due to generative AI’s increased ability to understand natural language, which is required for work activities that account for 25 percent of total work time. Thus, generative AI has more impact on knowledge work associated with occupations that have higher wages and educational requirements than on other types of work.
तकनीकी ऑटोमेशन की क्षमता बढ़ने के साथ workforce transformation की गति और तेज़ होने की संभावना है। टेक्नोलॉजी डेवलपमेंट, आर्थिक व्यवहार्यता, और diffusion timelines को शामिल करने वाले अपडेटेड adoption scenarios के अनुसार, 2030 से 2060 के बीच आज की कार्यगत गतिविधियों का आधा हिस्सा ऑटोमेट हो सकता है, और इसका मध्य बिंदु 2045 माना गया है—जो हमारे पिछले अनुमानों से लगभग एक दशक पहले है.
The pace of workforce transformation is likely to accelerate, given increases in the potential for technical automation. Our updated adoption scenarios, including technology development, economic feasibility, and diffusion timelines, lead to estimates that half of today’s work activities could be automated between 2030 and 2060, with a midpoint in 2045, or roughly a decade earlier than in our previous estimates.
जनरेटिव AI पूरी अर्थव्यवस्था में श्रम उत्पादकता को काफी बढ़ा सकता है, लेकिन इसके लिए कर्मचारियों को कार्यगत गतिविधियों में बदलाव या नौकरी बदलने के दौरान समर्थन देने हेतु निवेश की आवश्यकता होगी। तकनीक अपनाने की दर और कर्मचारियों के समय को अन्य गतिविधियों में पुनर्नियोजित करने की दर के आधार पर, जनरेटिव AI 2040 तक हर साल 0.1 से 0.6 प्रतिशत श्रम उत्पादकता वृद्धि संभव बना सकता है। जनरेटिव AI को अन्य सभी तकनीकों के साथ मिलाने पर, work automation उत्पादकता वृद्धि में सालाना 0.2 से 3.3 percentage points तक जोड़ सकती है। हालांकि, कर्मचारियों को नई skills सीखने में सहायता की आवश्यकता होगी, और कुछ लोग पेशा भी बदलेंगे। यदि कर्मचारियों के संक्रमण और अन्य जोखिमों का प्रबंधन किया जा सके, तो जनरेटिव AI आर्थिक वृद्धि में सार्थक योगदान दे सकता है और अधिक sustainable, inclusive world का समर्थन कर सकता है.
Generative AI can substantially increase labor productivity across the economy, but that will require investments to support workers as they shift work activities or change jobs. Generative AI could enable labor productivity growth of 0.1 to 0.6 percent annually through 2040, depending on the rate of technology adoption and redeployment of worker time into other activities. Combining generative AI with all other technologies, work automation could add 0.2 to 3.3 percentage points annually to productivity growth. However, workers will need support in learning new skills, and some will change occupations. If worker transitions and other risks can be managed, generative AI could contribute substantively to economic growth and support a more sustainable, inclusive world.
जनरेटिव AI का युग अभी बस शुरू हुआ है। इस तकनीक को लेकर उत्साह स्पष्ट है, और शुरुआती pilots काफ़ी प्रभावशाली हैं। लेकिन इस तकनीक के लाभों को पूरी तरह साकार होने में समय लगेगा, और व्यवसाय तथा समाज के नेताओं के सामने अभी भी कई महत्वपूर्ण चुनौतियाँ हैं। इनमें जनरेटिव AI में निहित जोखिमों का प्रबंधन, workforce को किन नई skills और capabilities की आवश्यकता होगी यह तय करना, और retraining तथा नई skills विकसित करने जैसी core business processes पर फिर से विचार करना शामिल है.
The era of generative AI is just beginning. Excitement over this technology is palpable, and early pilots are compelling. But a full realization of the technology’s benefits will take time, and leaders in business and society still have considerable challenges to address. These include managing the risks inherent in generative AI, determining what new skills and capabilities the workforce will need, and rethinking core business processes such as retraining and developing new skills.
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