Umělá inteligence by měla do roku 2030 zvýšit globální hrubý domácí produkt o čtrnáct procent. V dolarové hodnotě by toto navýšení představovalo téměř šestnáct bilionů, v přepočtu na koruny více než čtyři sta bilionů. Jednalo by se o vyšší částku, než je suma současných hrubých domácích produktů Číny a Indie. V současné rychle se měnící ekonomice umělá inteligence představuje největší obchodní příležitost, vyplývá ze studie společnosti PwC.

Studie předpokládá, že necelou polovinu veškerých výnosů z umělé inteligence v období 2016 až 2030 způsobí zlepšení produktivity práce. Za zbývajícími výnosy bude stát zvýšená spotřebitelská poptávka po dokonalejších produktech umělé inteligence.

Největšího objemu nárůstu HDP ve výši 26 procent dosáhne Čína, následována Severní Amerikou, která zaznamená zvýšení o 14,5 procenta, což v úhrnu představuje 70 procent vlivu na světovou ekonomiku. Evropa a vyspělé oblasti Asie by podle studie měly do roku 2030 měly pocítit výnosy z umělé inteligence v nárůstu HDP o 9 až 12 procent. Rozvojové země zaznamenají, zejména kvůli mnohem menším předpokladům k zavedení technologií v této oblasti, menší než šestiprocentní HDP.

Jako první by měla vyšší výnosy z umělé inteligence zaznamenat Severní Amerika, především díky připravenosti na její příchod a značnému počtu pracovních pozic, jež by mohly být nahrazeny výkonnějšími technologiemi. Čína dožene a začne převyšovat USA během deseti let, až získá nezbytné technologie a expertízu pro její zavedení.

Nejvyšší výnosy by měla zaznamenat odvětví maloobchodu, finančnictví a zdravotní péče, u nichž zavedení umělé inteligence zvýší produktivitu, hodnotu produktů i spotřebu. „Umělá inteligence v sobě skýtá velký potenciál, ne-li větší než ten, který přinesla automatizace,“ tvrdí světový lídr pro oblast umělé inteligence v PwC Anand Rao.

Partner v PwC ČR Petr Ložek doplnil, že k využití plného potenciálu, který umělá inteligence nabízí, je zapotřebí změnit i způsob řízení firem a obecně přijmout koncept, že složitá rozhodování může místo lidí vykonávat umělá inteligence. „Tomuto modelu je nutné nejen přizpůsobit interní procesy a organizaci, ale také akceptovat nové typy rizik, která jsou s umělou inteligencí spojena, a naučit se s nimi pracovat.“