Hesabatda qeyd olunur ki, demək olar ki, hər bir qiymətləndirilmiş iqtisadiyyat süni intellektə hazırlığın ən azı bir sahəsində irəliləyiş əldə edib. Lakin imkanların qurulmasının sürəti və miqyası liderləri hələ də süni intellekt ekosistemlərini inkişaf etdirən ölkələrdən ayırır. BCG -nin məlumatına görə, 2026-cı ildə süni intellektə müəssisə investisiyaları əvvəlki illə müqayisədə iki dəfə artıb. Konsaltinq firması tərəfindən sorğu edilən CEO -ların demək olar ki, onda doqquzu süni intellekt investisiyalarından xərc və ya gəlir faydaları əldə etdiklərini bildirib ki, bu da texnologiyanın ölçülə bilən biznes dəyəri verməyə başladığını göstərir. Yaponiya , Cənubi Koreya süni intellekt qabaqcıllarına qoşulur. Hesabatın ən əhəmiyyətli tapıntılarından biri Yaponiya və Cənubi Koreya nın süni intellektə hazır iqtisadiyyatların aparıcı sırasına yüksəlməsi, beləliklə də Kanada , Çin , Sinqapur , Böyük Britaniya və Amerika Birləşmiş Ştatları kimi qabaqcıl ölkələrə qoşulmasıdır. Yaponiya süni intellekt dostu tənzimləyici çərçivəni məlumat mərkəzlərinə və hesablama infrastrukturuna investisiyalar, əsas texnologiya şirkətləri ilə tərəfdaşlıqlar və daxili ekosistemini gücləndirmək səyləri ilə birləşdirib. BCG ölkənin investisiya cəlb etmək və tətbiqi sürətləndirmək qabiliyyətinə nümunə olaraq böyük hiperskalator öhdəliklərini və Anthropic -in ilk Asiya ofisini göstərir. Cənubi Koreya isə daxili süni intellekt modelinin inkişafına və hesablama gücünə, eləcə də daha geniş süni intellekt ekosisteminə dövlət investisiyalarına üstünlük verib. Hesabatda qeyd olunur ki, ölkə Stanford Universiteti nin İnsan Mərkəzli Süni İntellekt İnstitutu nun 2026-cı il süni intellekt indeksində qeyd olunan süni intellekt modellərinə görə qlobal miqyasda ilk beşlikdə yer alıb. BCG -nin 2024-cü il qiymətləndirməsi ilə müqayisədə səkkiz iqtisadiyyat daha inkişaf etmiş süni intellektə hazırlıq kateqoriyasına keçib: Yaponiya , Cənubi Koreya , Yunanıstan , Çex Respublikası , Çili , Litva , Ekvador və Nigeriya . Tapıntılar qlobal süni intellekt yarışında daha geniş bir dəyişikliyi vurğulayır. Milli strategiya dərc etmək artıq kifayət deyil. Kapitalı səfərbər edə, infrastrukturu inkişaf etdirə, istedad cəlb edə və siyasətləri tez tətbiq edə bilən ölkələr süni intellekt potensialını iqtisadi dəyərə çevirmək üçün daha yaxşı mövqedədirlər. BCG süni intellektə hazırlığı necə ölçür? BCG -nin matrisi iqtisadiyyatları iki geniş ölçü üzrə qiymətləndirir: süni intellektə məruz qalma və süni intellektə hazırlıq. Süni intellektə məruz qalma, qismən iqtisadiyyatın quruluşuna əsaslanaraq, süni intellektin tapşırıqları avtomatlaşdırmaq, iş yerlərini dəyişdirmək və əsas sektorları yenidən formalaşdırmaq potensialını ölçür. Hazırlıq isə ölkənin bu dəyişikliklərdən faydalanmaq üçün lazım olan imkanlara və qurumlara malik olub-olmadığını qiymətləndirir. Hesabat hazırlığı altı ölçü üzrə qiymətləndirmək üçün ASPIRE çərçivəsindən istifadə edir: Ambisiya: Ölkənin milli süni intellekt strategiyası və xüsusi dövlət qurumları varmı? Bacarıqlar: Süni intellekt mütəxəssislərinin və daha geniş istedad bazasının mövcudluğu. Siyasət və tənzimləmə: İdarəetmənin, məlumat siyasətlərinin və süni intellektlə bağlı qanunvericiliyin keyfiyyəti. İnvestisiya: Süni intellekt şirkətləri, texnologiya müəssisələri və əlaqəli infrastruktur üçün maliyyələşdirmə. Tədqiqat və innovasiya: Süni intellekt tədqiqatları, patentlər, startaplar və daxili model inkişafı. Ekosistem: Hesablama infrastrukturuna, məlumat mərkəzlərinə, bulud xidmətlərinə, əlaqəyə və sərfəli elektrik enerjisinə çıxış. 2026-cı il qiymətləndirməsi 75-dən çox iqtisadiyyatı əhatə edir və hesablama gücü, daxili süni intellekt modelinin inkişafı və tənzimləmənin yeni ölçüləri daxil olmaqla 33 göstəricidən istifadə edir. Matris iqtisadiyyatları altı arxetipə qruplaşdırır: Süni İntellekt Qabaqcılları, Sabit Rəqiblər, Yüksələn Rəqiblər, Məruz Qalan Praktiklər, Tədrici Praktiklər və Süni İntellekt Yüksəlişləri. Bu kateqoriyalar süni intellekt investisiyalarına görə ölkələrin sadə sıralaması əvəzinə, hazırlıq və məruz qalmanın müxtəlif kombinasiyalarını əks etdirir. Süni intellektin təsiri ağ yaxalı işlərdən kənara çıxır. Hesabat həmçinin süni intellekt pozulmasının təbiətinin necə inkişaf etdiyini vurğulayır. Onun təsiri hazırda informasiya və kommunikasiya xidmətləri, maliyyə xidmətləri, yüksək texnologiyalı mallar və biznes xidmətləri daxil olmaqla, bilik intensiv sektorlarda cəmləşib. Bu sənayelər xüsusilə məruz qalır, çünki süni intellekt artıq dil, kodlaşdırma, informasiya emalı və təhlil ilə bağlı tapşırıqları yerinə yetirə və ya onlara kömək edə bilər. Agent süni intellektin ortaya çıxması bu potensialı genişləndirir. Fərdi sorğulara cavab verən sistemlərdən fərqli olaraq, agent sistemləri bir tapşırıqda bir neçə addım ata bilər ki, bu da bütün iş axınlarının təşkil olunma tərzini potensial olaraq dəyişdirə bilər. BCG -nin modelləşdirməsi göstərir ki, ABŞ iş yerlərinin təxminən yarısı növbəti iki-üç il ərzində əhəmiyyətli dərəcədə yenidən dizayn edilə bilər, təxminən onda biri isə daha uzun müddət ərzində işdən çıxarılma ilə üzləşə bilər. Bu təxminlər ABŞ əmək bazarına aiddir və hər bir iqtisadiyyat üçün proqnoz kimi şərh edilməməlidir. Pozulmanın növbəti mərhələsi fiziki iqtisadiyyata daha dərindən yayıla bilər. Robototexnika, sənaye avtomatlaşdırılması və digər təcəssüm olunmuş süni intellekt formaları inkişaf etdikcə, istehsal, logistika və kənd təsərrüfatının daha çox məruz qalacağı gözlənilir. Yaponiya və Çin sənaye güclərinə əsaslanaraq və robototexnikaya investisiya qoyaraq bu keçid üçün özlərini mövqeləndirirlər. Çin qlobal robot quraşdırmalarındakı böyük payından humanoid robototexnikasını genişləndirmək üçün istifadə etməyə çalışır, Yaponiya isə sənaye robototexnikasına və fiziki süni intellektə diqqət yetirir. Bu dəyişiklik rəqabət mənzərəsini dəyişə bilər. Rəqəmsal süni intellektdə liderlik model inkişafından və tədqiqatdan çox asılıdır, fiziki süni intellekt isə istehsal gücünə, sənaye təcrübəsinə və qurulmuş təchizat zəncirlərinə malik ölkələri də mükafatlandırır. Hindistan ın çağırışı: Süni intellekt istedadını daha geniş iqtisadi qazanclara çevirmək. Hindistan üçün çağırış süni intellekt modellərini inkişaf etdirmək və ya texnologiya investisiyalarını cəlb etməkdən kənara çıxır. Bu, həm də süni intellektin tətbiqinin iqtisadiyyatda məhsuldarlığı artırmasını təmin etmək, eyni zamanda işçiləri dəyişən iş tələblərinə hazırlamaqdır. BCG Hindistan ı süni intellekt yetkinlik matrisindəki iqtisadiyyatlar arasında müəyyən edir və ölkənin süni intellekt bacarıqlarına çıxışı genişləndirmək səylərini müzakirə edir. Təşəbbüslərə 10 milyon vətəndaşın bacarıqlarını artırmaq üçün nəzərdə tutulmuş pulsuz əsas süni intellekt kursu olan Yuva AI for ALL və kiçik şəhərlərdə süni intellekt laboratoriyaları yaratmaq və peşəkar sertifikatlara çıxışı genişləndirmək məqsədi daşıyan IndiaAI FuturesSkills daxildir. Hesabat həmçinin Hindistan ın ABŞ , Böyük Britaniya , BƏƏ və Kanada kimi ölkələrdən qayıdan süni intellekt istedadı daxil olmaqla, ixtisaslı mütəxəssislərə çıxışını qeyd edir. Lakin geniş istedad bazası yaratmaq məhdud mütəxəssis qrupunu öyrətməkdən daha çoxunu tələb edir. Süni intellekt biznes əməliyyatlarına daxil olduqca, sənayelər üzrə işçilərə yeni bacarıqlar əldə etmək və dəyişən rollara uyğunlaşmaq üçün imkanlar lazım olacaq. Şirkətlər həmçinin süni intellektdən işçilərin imkanlarını artırmaq və ya əvvəllər insanlar tərəfindən yerinə yetirilən tapşırıqları əvəz etmək üçün istifadə etmək arasında seçim etməli olacaqlar. Bu yanaşmalar arasındakı balans məşğulluğa, əmək haqqına və məhsuldarlıq qazanclarının paylanmasına təsir edəcək. Hindistan üçün fürsət, informasiya texnologiyaları, maliyyə xidmətləri və biznes xidmətləri kimi qurulmuş güclü sahələrdə süni intellekti tətbiq etmək, eyni zamanda onun faydalarını istehsal, logistika, kənd təsərrüfatı və ictimai xidmətlərə yaymaqdır. Hesabatın çərçivəsi göstərir ki, ölkələr süni intellekt strategiyalarını mövcud iqtisadi strukturlarına və süni intellektin ən böyük qazancları təmin edə biləcəyi sektorlara uyğunlaşdırmalıdırlar. İnfrastruktur, investisiya kimin irəliləyəcəyini müəyyən edəcək. Süni intellektə hazırlıq getdikcə təkcə proqram təminatı və tədqiqatdan deyil, fiziki infrastrukturdan da asılıdır. Məlumat mərkəzləri, qabaqcıl çiplər, bulud tutumu, etibarlı əlaqə və elektrik enerjisinə çıxış milli süni intellekt rəqabət qabiliyyətinin kritik komponentlərinə çevrilir. BCG hökumətlərə süni intellekt ambisiyalarının real imkanlara çevrilib-çevrilmədiyini qiymətləndirməyə kömək edə biləcək beş siqnal müəyyən edir: tənzimləyici təsdiqlərin sürəti, dövlət kapitalının yerləşdirilməsi, hiperskalator investisiyalarının aktivləşdirilməsi, sərfəli elektrik enerjisinə çıxış və tənzimləyici çərçivənin aydınlığı. Süni intellektin hesablama tələbləri artdıqca enerjinin mövcudluğu xüsusilə vacibdir. Bir ölkə investisiya öhdəliklərini cəlb edə bilər, lakin təsdiqlərdə, elektrik bağlantılarında və ya infrastrukturun inkişafında gecikmələr tətbiqi ləngidə bilər. Hökumətlər həmçinin süni intellekt texnologiya yığınının hansı hissələrini daxili olaraq inkişaf etdirmək və nəzarət etmək istədiklərinə və hansı hissələrə beynəlxalq tərəfdaşlıqlar vasitəsilə çıxış əldə edə biləcəklərinə qərar verməlidirlər. Bu cür qərarlar investisiya tələblərinə, strateji muxtariyyətə və süni intellekt iqtisadiyyatında iştirak etmək qabiliyyətinə təsir göstərir. Hesabat dövlət investisiyaları, beynəlxalq texnologiya şirkətləri ilə tərəfdaşlıqlar və süni intellekt imkanlarını inkişaf etdirmək üçün digər ölkələrlə əməkdaşlıq daxil olmaqla bir neçə mümkün yanaşmanı müəyyən edir.