The artificial intelligence (AI) readiness performance of major economies can significantly impact the global economy. Therefore, analyzing the AI readiness performance of these economies is of great importance. In this study, the AI readiness performances of G7 countries were assessed using the most recent Government Artificial Intelligence Readiness Index (GAIRI) data for 2023. The analysis revealed that the importance of GAIRI components varies by country, with Data and Infrastructure generally being the most significant components. The countries were ranked according to their AI readiness performances using the LOPCOW-based MARCOS method as follows: USA, United Kingdom, Canada, France, Japan, Germany, and Italy. Notably, Italy's AI readiness performance was below the average, indicating the need for improvement to enhance its contribution to the global economy. The method applied proved to be sensitive in sensitivity analysis, credible and reliable in comparative analysis, and robust and stable in simulation analysis.
Artifical intelligence artificial intelligence readiness performance G7 LOPCOW LOPCOW based MARCOS
Büyük ekonomilerin yapay zeka hazırlık performansları, küresel ekonomi üzerinde önemli bir etkiye sahip olabilir. Bu nedenle, bu ekonomilerin yapay zeka hazırlık performanslarının analizi büyük önem taşımaktadır. Bu çalışmada, G7 ülkelerinin yapay zeka hazırlık performansları, 2023 yılına ait en güncel Hükümet Yapay Zeka Hazırlık Endeksi (YZHE) verileri kullanılarak değerlendirilmiştir. Analiz, GAIRI bileşenlerinin öneminin ülkelere göre farklılık gösterdiğini, Veri ve Altyapı bileşenlerinin genellikle en önemli bileşenler olduğunu ortaya koymuştur. Ülkeler, yapay zeka hazırlık performanslarına göre LOPCOW tabanlı MARCOS yöntemi kullanılarak şu şekilde sıralanmıştır: ABD, Birleşik Krallık, Kanada, Fransa, Japonya, Almanya ve İtalya. Özellikle İtalya'nın yapay zeka hazırlık performansının ortalamanın altında olduğu belirlenmiş olup, küresel ekonomiye katkısını artırmak için iyileştirilmesi gerektiğini göstermektedir. Uygulanan yöntem, duyarlılık analizinde hassas, karşılaştırmalı analizde güvenilir ve simülasyon analizinde sağlam ve istikrarlı olduğunu kanıtlamıştır.
Primary Language | English |
---|---|
Subjects | Planning and Decision Making |
Journal Section | PAPERS |
Authors | |
Early Pub Date | December 24, 2024 |
Publication Date | |
Submission Date | August 23, 2024 |
Acceptance Date | September 9, 2024 |
Published in Issue | Year 2024 Volume: 9 Issue: Issue: 2 |
The Creative Commons Attribution 4.0 International License is applied to all research papers published by JCS and
A Digital Object Identifier (DOI) is assigned for each published paper.