人工智能对全球经济方面的影响
麦肯锡报告依赖于人工智能在国家，行业，组织和工人层面的影响的仿真模型。考察了他们对AI技术的五种一般分类的采用情况：计算机视觉;自然语言虚拟助手，机器人流程自动化和高级机器学习。数据来源包括来自14个不同部分的大约3,000家公司的调查信息，以及来自联合国，世界银行和世界经济论坛等各种组织的经济信息。
越来越多的人，组织和政府都接受人工智能(AI)和机器学习(ML)，因为有效性和生产率的提高使全球经济的特定部分呈指数增长。但是，人工智能和机器学习与那些尚未实现的部门和组织之间在有效性和效率上的差距正在成倍增加。这冒着越来越少地留在基地的风险，弥补与先驱者浪费时间的可能性越来越小。
大多数国家才刚刚开始考虑自己的AI未来，世界上大多数较大的经济体都刚刚在2017年和2018年报告了自己的人工智能计划。其他国家必须考虑技术，经济和军事至上性转变的未来进入这两个国家，他们财力雄厚，拥有最佳的面向AI的能力以及可用于实现AI至高无上的大量国家资源。
各种要素，包括劳动自动化，创新和新竞争，都会影响AI驱动的效率发展。规模化因素(例如，人工智能的采用速度)和规模化因素(例如，一个国家的世界范围内的联系或劳动力市场结构)均会影响规模。
麦肯锡检查了七个潜在的影响渠道。最初的三个因素与采用AI对对组织效率有直接影响的生产要素的需求和混合的影响有关。另外四个是与广泛采用经济环境和向人工智能过渡相关的与采用AI相关的外部性。这七个渠道不是决定性的或实质上不是全面的，而是一个起点，取决于我们目前的理解和当前正在进行的趋势。
AI的影响可能不是线性的，但是随着时间的推移会加速发展。到2030年，其对增长的承诺可能至少是其后五年的几倍。S曲线采用和吸收AI的模式可能是一个温和的开始，因为与学习和部署这些进步有关的大量费用和投资与该点有关，这时竞争的总体影响和相应能力的改善将推动加速以及工艺创新。
