هوش مصنوعی در حال تحول انقلابی در اقتصاد جهانی است و همه چیز از بازارهای کار گرفته تا زیرساخت های دیجیتال و زنجیره های تأمین را دگرگون می کند. طبق گزارش صندوق بین المللی پول، تقریباً ۴۰% از اشتغال جهانی در معرض خودکارسازی با هوش مصنوعی قرار دارد، در حالی که برخی صنایع بیشتر از دیگران در معرض این تحول هستند. این نقشه ۱۰ کشور برتر آماده برای پذیرش هوش مصنوعی را بر اساس شاخص پذیرش هوش مصنوعی صندوق بین المللی پول نشان می دهد و نواحی دیگر را با سایه روشن مشخص می کند. این شاخص داده ها را از ۸ سازمان مختلف از جمله سازمان بین المللی کار، بانک جهانی، و مجمع جهانی اقتصاد جمع آوری کرده و در مجموع ۱۷۴ کشور جهان را در سال ۲۰۲۳ پوشش می دهد.

کشورهای برتر از نظر آمادگی برای پذیرش هوش مصنوعی

در اینجا شاخص پذیرش هوش مصنوعی برای تمام ۱۷۴ کشور را مشاهده می کنید:

سنگاپور به عنوان کشور برتر از نظر آمادگی برای پذیرش هوش مصنوعی رتبه بندی شده است. سنگاپور صدها میلیون دلار در افزایش توانایی های هوش مصنوعی و پشتیبانی از راهبردهای ملی هوش مصنوعی سرمایه گذاری کرده است. کارگران سنگاپوری نیز طبق گزارش لینکدین، سریع ترین در دنیا در اتخاذ مهارت های هوش مصنوعی هستند. دولت سنگاپور حتی مجموعه ای از ابزارهای هوش مصنوعی چند منظوره را برای کارمندان خدمات عمومی توسعه داده است که همچنان به استانداردهای امنیتی سخت گیرانه پایبند هستند.

علاوه بر سنگاپور، کشورهای شمال غربی اروپا مانند دانمارک (رتبه ۲)، هلند (رتبه ۴)، استونی (رتبه ۵)، فنلاند (رتبه ۶) و سوئد (رتبه ۱) نیز در میان ۱۰ کشور برتر از نظر آمادگی هوش مصنوعی قرار دارند.

به طور جداگانه، شرکت مشاوره جهانی مک کینزی، دانمارک، استونی، فنلاند، هلند، سوئد، لوکزامبورگ (رتبه ۱۱)، نروژ (رتبه ۱۹)، ایرلند (رتبه ۲۳) و بلژیک (رتبه ۲۴) را به عنوان کشورهای آماده برای به کارگیری هوش مصنوعی معرفی کرده است، زیرا این کشورها از زیرساخت های دیجیتال پیشرفته، نیروی کار متخصص، محیط سیاستی حمایت کننده و سطح بالای به کارگیری هوش مصنوعی توسط شرکت ها برخوردارند.

برخی از این کشورهای اروپایی جزو اولین کشورهای جهان بودند که راهبرد ملی هوش مصنوعی را تدوین کردند، مانند راهبرد هوش مصنوعی فنلاند در سال ۲۰۱۷ که با هدف افزایش رقابت پذیری کسب و کار و کارآیی داده ها تدوین شد و راهبرد «رویکرد ملی برای هوش مصنوعی» سوئد در سال ۲۰۱۸ که بر آموزش، تحقیق و توسعه زیرساخت ها متمرکز بود.

سنجش آمادگی پذیرش برای هوش‌مصنوعی

شاخص پذیرش هوش مصنوعی صندوق بین المللی پول میانگین چهار شاخص کلیدی است:

1. زیرساخت های دیجیتال
2. سرمایه انسانی
3. نوآوری فناورانه
4. چارچوب های قانونی

هر شاخص دارای زیرشاخه هایی است که به سرمایه گذاری مستمر در سرمایه انسانی، تخصص فراگیر در STEM (علوم، فناوری، مهندسی و ریاضی)، اکوسیستم پویا، تحقیق و توسعه و انعطاف پذیری، چارچوب های قانونی برای مدل های کسب و کار دیجیتال توجه دارد.