Портал ZDNet приводит основные прогнозы влияния генеративного искусственного интеллекта на все отрасли экономики, содержащиеся в новом отчете McKinsey «The economic potential of generative AI: The next productivity frontier».

ИИ может сыграть решающую роль в оказании помощи руководителям и их командам в принятии стратегических, а также оперативных решений, основанных на данных, и в принятии эффективных мер. Исследования показали, что внедрение генеративного ИИ в маркетинге дает многообещающий прирост продуктивности: по оценкам маркетологов, генеративный ИИ может сэкономить им более месяца в год, освободив время для более значимой работы. По некоторым оценкам, ИИ способен автоматизировать 40% среднестатической ежедневной работы.

Новый отчет компании McKinsey об экономическом потенциале генеративного ИИ указывает на то, что он может стать следующим рубежом продуктивности. В отчете изучены 16 бизнес-функций и рассмотрены 63 сценария использования, в которых технология может решать конкретные бизнес-задачи, принося один или несколько измеримых результатов.

Вот некоторые ключевые прогнозы из отчета McKinsey:

  • Генеративный ИИ может ежегодно добавлять к мировому ВВП от 2,6 трлн. до 4,4 трлн. долл. (для сравнения, ВВП Великобритании в 2021 г. составил 3,1 трлн. долл.). Это увеличит отдачу от всего искусственного интеллекта на 15-40%.
  • Около 75% ценности, которую могут принести решения на основе генеративного ИИ, приходится на четыре области: клиентские операции, маркетинг и продажи, разработка ПО и НИОКР.
  • Генеративный ИИ окажет значительное влияние на все отрасли. Банковское дело, высокие технологии и медико-биологические науки входят в число отраслей, которые могут получить от применения генеративного ИИ наибольший эффект в процентном отношении к своим доходам.
  • Генеративный ИИ способен изменить анатомию труда, расширив возможности отдельных работников за счет автоматизации некоторых видов их деятельности. В настоящее время эта и другие технологии способны автоматизировать трудовую деятельность, занимающую 60-70% рабочего времени сотрудников. Ускорение темпов технической автоматизации во многом связано с расширением возможностей генеративного ИИ по пониманию естественного языка, что необходимо для выполнения работ, на которые приходится 25% общего рабочего времени.
  • Темпы трансформации рабочей силы, вероятно, будут ускоряться, учитывая рост потенциала технической автоматизации. Согласно обновленным сценариям McKinsey, включающим развитие технологии, экономическую целесообразность и сроки распространения, половина современных видов трудовой деятельности может быть автоматизирована в период с 2030 по 2060 гг., с медианой в 2045-м, что примерно на десятилетие раньше, чем в предыдущих оценках.
  • Генеративный ИИ может существенно повысить производительность труда во всей экономике, однако для этого потребуются инвестиции в поддержку работников при смене видов деятельности или смене места работы. В период до 2040 г. генеративный ИИ может обеспечить рост производительности труда на 0,1-0,6% в год, в зависимости от темпов внедрения технологии и перераспределения рабочего времени в пользу других видов деятельности.
  • Эра генеративного ИИ только начинается. Волнение по поводу этой технологии ощутимо, и первые пилотные проекты выглядят убедительно. Однако для полного осознания ее преимуществ потребуется время, и лидерам бизнеса и общества предстоит решить еще немало проблем. К ним относятся управление рисками, присущими генеративному ИИ, определение того, какие новые навыки и возможности потребуются рабочей силе, а также переосмысление базовых бизнес-процессов, таких как переобучение и развитие новых навыков.

Потенциал генеративного ИИ для разных бизнес-функций будет различным. Проведенный McKinsey анализ 16 бизнес-функций позволил выявить всего четыре — операции с клиентами, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения, а также исследования и разработки, — на которые может приходиться около 75% общей годовой выгоды от использования генеративного ИИ.

Очень важным выводом из отчета McKinsey является следующий: «Помимо потенциальной выгоды, которую генеративный ИИ может принести в конкретных сценариях использования, эта технология может принести пользу всей организации, революционизировав внутренние системы управления знаниями».

Использование генеративного ИИ всего лишь в нескольких функциях может дать бóльшую часть отдачи от технологии в потенциальных корпоративных сценариях использования. Источник: McKinsey

Влияние генеративного ИИ на бизнес-функции может быть различным, однако в отчете приводятся весьма убедительные конкретные примеры. Так, он может повысить эффективность продаж на 3-5% (исходя из текущих глобальных расходов на продажи).

Влияние генеративного ИИ на продуктивность по бизнес-функциям. Источник: McKinsey

В завершающей части отчета McKinsey прогнозирует влияние генеративного ИИ на будущее работы, отмечая, что за прошедшие годы машины наделили работников различными «сверхспособностями».

Технические возможности, уровень производительности человека, достижимый с помощью технологии. Источник: McKinsey

Для многих отраслей генеративный ИИ, доверие, безопасность данных и улучшение цифрового опыта являются ключевыми приоритетами для повышения общего уровня клиентского опыта.