- Анализ 100 000 реальных диалогов на Claude.ai показывает, что среднее время выполнения задачи без ИИ составляет 90 минут, а ИИ помогает сократить это время на 80%.
- При пересчете с использованием данных ONET и BLS о заработной плате, средняя задача оценивается в 55 долларов США. Claude часто используется для сложных задач, на выполнение которых обычно уходит 1,4 часа.
- Экономия времени сильно различается в зависимости от профессии: юридические и управленческие задачи занимают почти 2 часа, в то время как приготовление пищи — всего 30 минут. Медицинская помощь экономит 90% времени, а устранение неполадок с оборудованием — только 56%.
- Конкретные случаи: разработка учебной программы сократилась с 4,5 часов до 11 минут; написание счетов и заметок экономит 87%; финансовый анализ экономит 80% для задачи стоимостью 31 доллар США.
- Медианное сокращение времени по всему набору данных достигло 84%, при этом большинство колеблется в пределах 50–95%.
- При моделировании для всей экономики США и допущении повсеместного внедрения ИИ в течение 10 лет производительность труда может увеличиваться на 1,8% ежегодно — вдвое быстрее среднего темпа роста с 2019 года. Это эквивалентно увеличению общей факторной производительности (TFP) на 1,1% в год.
- Наибольший вклад в производительность вносят программирование (19%), за которым следуют управление (6%), маркетинг (5%), обслуживание клиентов (4%) и учителя средних школ (3%).
- Некоторые отрасли, такие как рестораны, полевая медицина, строительство и розничная торговля, вносят незначительный вклад из-за малого количества задач, подходящих для генеративного ИИ в выборочном наборе.
- Задачи, которые ИИ сильно ускоряет, приведут к тому, что не ускоренные задачи станут узкими местами, например, учителям все равно придется контролировать класс, а инженерам все равно придется вручную устанавливать системы.
- Основные ограничения: прогнозы времени остаются шумными, отсутствие эмпирических данных, упрощенная модель задач ONET, не учитывается реструктуризация предприятий и технологические инновации, а образец данных только от пользователей Claude.
📌 Генеративный ИИ, такой как Claude, может сократить время, необходимое для выполнения задачи средней стоимостью 54–55 долларов США, на 80% и может помочь увеличить производительность труда в США на 1,8% в год в течение следующего десятилетия. При моделировании для всей экономики США производительность труда может расти на 1,8% ежегодно, что эквивалентно увеличению TFP на 1,1% в год. Наибольший вклад в производительность вносят программирование (19%), за которым следуют управление (6%), маркетинг (5%), обслуживание клиентов (4%) и учителя средних школ (3%).
