La "era de la IA" ha llegado oficialmente, y la "inteligencia artificial" se ha incluido por primera vez en los motivos de los despidos, y quizás la ola de despidos provocada por la IA acaba de comenzar.
El 14 de junio, la consultora McKinsey publicó un informe de investigación titulado "El potencial económico de la inteligencia artificial generativa". En el informe, los analistas analizaron 850 ocupaciones en 47 países y regiones (el 80 % del mundo). población) explora el impacto en la economía global detrás del desarrollo exponencial de la IA, qué industrias se ven más afectadas y quiénes enfrentan la amenaza del desempleo.
El contenido principal del informe es el siguiente:
El tiempo para que la IA reemplace el trabajo humano ha avanzado mucho en 10 años, **50% de las ocupaciones serán reemplazadas gradualmente por IA entre 2030 y 2060 (el punto medio es 2045). **
*La IA puede aportar un crecimiento de entre 2,6 billones de dólares y 4,4 billones de dólares a la economía mundial cada año y aumentar la productividad entre un 0,1 % y un 0,6 %, lo que equivale a contribuir con el PIB de un Reino Unido al año. **
En general, la IA es beneficiosa para el desarrollo de todos los ámbitos de la vida, ** pero no es buena para las personas, y los trabajadores intelectuales altamente calificados y con salarios altos son los más afectados. **
El crecimiento del valor generado por la IA generativa se concentra principalmente (alrededor del 75 %) en cuatro áreas: operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D, lo que también significa que los cuatro negocios son los más afectados por la IA generativa.
El desarrollo de IA humana generativa y otras tecnologías puede automatizar entre el 60 % y el 70 % de los trabajos actuales. Entre ellos, industrias como la banca, las industrias de alta tecnología y las ciencias de la vida han sido las más afectadas.
AI "aportará un PIB del Reino Unido" por año a la economía mundial
El informe encontró que el uso de IA generativa en las 63 aplicaciones que estudió generaría entre $2,6 billones y $4,4 billones en crecimiento anual para la economía global. Y esta previsión no tiene en cuenta todas las aplicaciones de la IA generativa, si se incluyen las aplicaciones que no han sido estudiadas, el impacto económico de la IA generativa puede duplicarse:
La investigación incluye principalmente dos aspectos: 1. El potencial de crecimiento económico de más de 60 organizaciones que utilizan IA generativa 2. El potencial de productividad laboral de unas 2.100 actividades laborales en todo el mundo.
McKinsey señaló en el informe que su investigación cubrió 16 elementos comerciales y concluyó que, si se aplica en varias industrias, contribuye a beneficios económicos de entre 2,6 billones y 4,4 billones de dólares estadounidenses por año, específicamente:
Nuestras métricas incluyen: reducir el costo de generar contenido y los ingresos generados al mejorar la calidad del contenido a escala mediante el uso de IA. En marketing, por ejemplo, un caso de uso es aplicar IA generativa para generar contenido creativo, como correos electrónicos personalizados.
Este aumento equivale aproximadamente al PIB del Reino Unido durante un año (3,1 billones de dólares en 2021).
Estimamos que el valor económico de la IA no generativa aumentará de 11,0 billones de dólares a 17,7 billones de dólares, un aumento del 15 % al 40 %. (En 2017, creíamos que la inteligencia artificial podría aportar un valor económico de 9,5 billones de dólares estadounidenses a 15,4 billones de dólares estadounidenses)
En cuanto a cada puesto, la investigación de McKinsey cubre 2100 funciones de trabajo subdivididas en aproximadamente ocupaciones de 850. Según el grado de adopción e implementación de la tecnología, el informe señala que *IA puede afectar todos los trabajos actuales en el mundo *, afectando a todas las industrias. , en los próximos 20 años, **la IA generativa puede aumentar la productividad laboral entre un 0,1 % y un 0,6 %. **
El perdedor más grande"? — Trabajadores del conocimiento altamente calificados y bien pagados
McKinsey señala que, si bien la IA generativa afectará a todos los ámbitos de la vida, se verá más afectada** por **trabajadores mentales bien pagados que “anteriormente se consideraban relativamente inmunes a la automatización”.
McKinsey señaló que** entre 2030 y 2060 (el punto medio es 2045), el 50 % de las ocupaciones serán reemplazadas gradualmente por IA, que es 10 años antes que su investigación anterior. **
** Si bien los trabajadores del conocimiento son los más propensos a verse afectados por la automatización, especialmente aquellos relacionados con ocupaciones que requieren toma de decisiones y trabajo en equipo:**
Las generaciones anteriores de tecnología de automatización implicaban principalmente la recopilación y el procesamiento de datos, por lo que tenían poco impacto en los trabajadores del conocimiento. Sin embargo, la aparición de la IA generativa hizo que los roles y las tareas de los "trabajadores del conocimiento" fueran perfectos para el modelo de lenguaje grande (LLM). .
Debido a que los modelos de lenguaje grande están diseñados fundamentalmente para completar tareas cognitivas, nuestra capacidad para aplicar modelos de lenguaje grande al conocimiento profesional ha aumentado en 34 puntos porcentuales en comparación con 2017, mientras que el potencial para la gestión automatizada y la formación de talentos ha aumentado del 16 % en 2017. % aumentará al 49% en 2023.
Por lo tanto, McKinsey cree que es probable que muchas tareas relacionadas con la comunicación, la supervisión, la grabación y la interacción humana sean automatizadas por la IA generativa, lo que indudablemente acelerará la transformación de los educadores y los trabajos administrativos que se dedican al trabajo creativo:
Al mismo tiempo, McKinsey señaló que, entre los muchos cambios de productividad anteriores, las personas con un alto nivel educativo tienden a verse menos afectadas, pero la revolución de la IA hará que los talentos con un alto nivel educativo se vean más afectados:
Creemos que una explicación de esto es que la IA generativa aumenta el potencial para la automatización tecnológica, que tiende a ser más demandada en ocupaciones de alto nivel educativo.
Creemos que una explicación alternativa es que las credenciales de grado se han visto como un indicador de habilidades durante años, y esto se verá desafiado por la IA generativa, con más defensores de un enfoque más basado en habilidades para el desarrollo de la fuerza laboral para crear una capacitación y capacitación de la fuerza laboral más justa y eficiente. sistemas de emparejamiento. La IA generativa todavía puede describirse como un cambio tecnológico con preferencia por las habilidades, pero con una necesidad de habilidades más matizada.
McKinsey enfatiza que vale la pena señalar que las generaciones anteriores de cambios en la automatización tendían a tener el mayor impacto en las ocupaciones de salarios medios, un fenómeno que algunos economistas comparan con: "el vaciado del medio", pero ahora es probable que la aparición de la IA tenga el mayor impacto en los trabajos de los trabajadores del conocimiento bien remunerados**:
Para los trabajos de bajos salarios, los bajos costos laborales no reflejan los beneficios de la automatización.Además, las ocupaciones de bajos salarios que se dedican a actividades laborales son difíciles de automatizar, como la recolección de frutas delicadas.
Sin embargo, son estos trabajos que antes se consideraban relativamente menos automatizables los que se verán más afectados debido a los avances en la automatización de la tecnología de IA generativa.
AI interrumpe todos los ámbitos de la vida
Según McKinsey, el impacto de la IA generativa se concentra en cuatro áreas (alrededor del 75 %): operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo. El desarrollo de IA generativa y otras tecnologías puede automatizar entre el 60 % y el 70 % de los trabajos actuales. Entre ellos, industrias como la banca, las industrias de alta tecnología y las ciencias de la vida han sido las más afectadas:
Solo la industria bancaria podría generar $200-340 mil millones adicionales en ganancias de productividad a medida que las nuevas tecnologías mejoren la satisfacción del cliente, faciliten la toma de decisiones y reduzcan el fraude a través de un mejor monitoreo. Esto equivale a un aumento del 9% al 15% en la utilidad operativa.
En el desarrollo de productos, la IA puede aumentar la productividad entre un 10 % y un 15 %. En las ciencias de la vida y la ingeniería química, por ejemplo, la IA puede generar moléculas potenciales más rápido, acelerando el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos y materiales, lo que podría aumentar las ganancias de las empresas farmacéuticas y de productos médicos hasta en un 25 %.
En términos de impacto en la productividad del marketing, la IA generativa puede aumentar el valor económico de la productividad del marketing entre un 5 % y un 15 %. Nuestro análisis del uso potencial de la IA en marketing encontró que, además del impacto inmediato en la productividad, habrá un efecto colateral, aumentando la productividad de ventas entre un 3 % y un 5 %.
La integración de la IA generativa en varias aplicaciones puede proporcionar información de datos de mayor calidad, aportar nuevas ideas a las actividades de marketing y orientarse mejor a los grupos de clientes. Las funciones de marketing pueden cambiar los recursos para producir contenido de mayor calidad para los canales propios, lo que podría reducir el gasto en subcontratación.
Desde la perspectiva de la ingeniería de software, la IA generativa afecta directamente entre el 20 % y el 45 % de los gastos anuales de ingeniería de software. Este valor proviene principalmente de la reducción del tiempo para ciertas tareas, como la generación de código inicial, la corrección y refactorización de código, el análisis de causa raíz y la generación de nuevos diseños de sistemas. Un estudio encontró que los desarrolladores de software** que usan Microsoft GitHub Copilot completan las tareas un 56 % más rápido** que aquellos que no usan la herramienta.
Un estudio empírico interno de McKinsey de equipos de ingeniería de software encontró que aquellos capacitados para usar IA dedicaron significativamente menos tiempo a generar y refactorizar código, y los ingenieros generalmente informaron una experiencia laboral mejorada, diciendo que hizo que el trabajo fuera más feliz. El proceso es más conveniente y más fácil de obtener una sensación de logro.
Desde la perspectiva del desarrollo de productos, creemos que la IA generativa puede acelerar el tiempo de comercialización y brindar mejoras de productividad y conveniencia operativa desde los siguientes dos aspectos: incluida la optimización del diseño del producto y la mejora de la calidad del producto.
La revolución de la IA aumentará drásticamente la productividad
McKinsey concluyó que la disminución de la tasa de natalidad mundial y el envejecimiento de la población se convertirán en obstáculos para el desarrollo de la productividad global, y el desarrollo de la IA y otras tecnologías pueden compensar la disminución de la población activa, aumentar en gran medida la productividad y acelerar la economía global Los países desarrollados adoptan La IA también podría ser más rápida:
En nuestra opinión, el crecimiento económico mundial de 2012 a 2022 será más lento que en las dos décadas anteriores, en parte debido a los desafíos estructurales a largo plazo, que incluyen la disminución de las tasas de natalidad y el envejecimiento de la población.
En muchos países grandes, la cantidad de población activa ha disminuido año tras año, y creemos que la IA puede reprogramar el tiempo de trabajo requerido y promover el crecimiento de la productividad.
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McKinsey publicó el informe "El potencial económico de la inteligencia artificial generativa": ¿En qué industrias tendrá mayor impacto la IA?
Autor: Ge Jiaming
La "era de la IA" ha llegado oficialmente, y la "inteligencia artificial" se ha incluido por primera vez en los motivos de los despidos, y quizás la ola de despidos provocada por la IA acaba de comenzar.
El 14 de junio, la consultora McKinsey publicó un informe de investigación titulado "El potencial económico de la inteligencia artificial generativa". En el informe, los analistas analizaron 850 ocupaciones en 47 países y regiones (el 80 % del mundo). población) explora el impacto en la economía global detrás del desarrollo exponencial de la IA, qué industrias se ven más afectadas y quiénes enfrentan la amenaza del desempleo.
AI "aportará un PIB del Reino Unido" por año a la economía mundial
El informe encontró que el uso de IA generativa en las 63 aplicaciones que estudió generaría entre $2,6 billones y $4,4 billones en crecimiento anual para la economía global. Y esta previsión no tiene en cuenta todas las aplicaciones de la IA generativa, si se incluyen las aplicaciones que no han sido estudiadas, el impacto económico de la IA generativa puede duplicarse: La investigación incluye principalmente dos aspectos: 1. El potencial de crecimiento económico de más de 60 organizaciones que utilizan IA generativa 2. El potencial de productividad laboral de unas 2.100 actividades laborales en todo el mundo.
Nuestras métricas incluyen: reducir el costo de generar contenido y los ingresos generados al mejorar la calidad del contenido a escala mediante el uso de IA. En marketing, por ejemplo, un caso de uso es aplicar IA generativa para generar contenido creativo, como correos electrónicos personalizados.
Este aumento equivale aproximadamente al PIB del Reino Unido durante un año (3,1 billones de dólares en 2021).
Estimamos que el valor económico de la IA no generativa aumentará de 11,0 billones de dólares a 17,7 billones de dólares, un aumento del 15 % al 40 %. (En 2017, creíamos que la inteligencia artificial podría aportar un valor económico de 9,5 billones de dólares estadounidenses a 15,4 billones de dólares estadounidenses)
El perdedor más grande"? — Trabajadores del conocimiento altamente calificados y bien pagados
McKinsey señala que, si bien la IA generativa afectará a todos los ámbitos de la vida, se verá más afectada** por **trabajadores mentales bien pagados que “anteriormente se consideraban relativamente inmunes a la automatización”.
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Si bien los trabajadores del conocimiento son los más propensos a verse afectados por la automatización, especialmente aquellos relacionados con ocupaciones que requieren toma de decisiones y trabajo en equipo:**
Las generaciones anteriores de tecnología de automatización implicaban principalmente la recopilación y el procesamiento de datos, por lo que tenían poco impacto en los trabajadores del conocimiento. Sin embargo, la aparición de la IA generativa hizo que los roles y las tareas de los "trabajadores del conocimiento" fueran perfectos para el modelo de lenguaje grande (LLM). . Debido a que los modelos de lenguaje grande están diseñados fundamentalmente para completar tareas cognitivas, nuestra capacidad para aplicar modelos de lenguaje grande al conocimiento profesional ha aumentado en 34 puntos porcentuales en comparación con 2017, mientras que el potencial para la gestión automatizada y la formación de talentos ha aumentado del 16 % en 2017. % aumentará al 49% en 2023.
Creemos que una explicación de esto es que la IA generativa aumenta el potencial para la automatización tecnológica, que tiende a ser más demandada en ocupaciones de alto nivel educativo.
Creemos que una explicación alternativa es que las credenciales de grado se han visto como un indicador de habilidades durante años, y esto se verá desafiado por la IA generativa, con más defensores de un enfoque más basado en habilidades para el desarrollo de la fuerza laboral para crear una capacitación y capacitación de la fuerza laboral más justa y eficiente. sistemas de emparejamiento. La IA generativa todavía puede describirse como un cambio tecnológico con preferencia por las habilidades, pero con una necesidad de habilidades más matizada.
Para los trabajos de bajos salarios, los bajos costos laborales no reflejan los beneficios de la automatización.Además, las ocupaciones de bajos salarios que se dedican a actividades laborales son difíciles de automatizar, como la recolección de frutas delicadas.
Sin embargo, son estos trabajos que antes se consideraban relativamente menos automatizables los que se verán más afectados debido a los avances en la automatización de la tecnología de IA generativa.
AI interrumpe todos los ámbitos de la vida
Según McKinsey, el impacto de la IA generativa se concentra en cuatro áreas (alrededor del 75 %): operaciones de clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e investigación y desarrollo. El desarrollo de IA generativa y otras tecnologías puede automatizar entre el 60 % y el 70 % de los trabajos actuales. Entre ellos, industrias como la banca, las industrias de alta tecnología y las ciencias de la vida han sido las más afectadas:
Solo la industria bancaria podría generar $200-340 mil millones adicionales en ganancias de productividad a medida que las nuevas tecnologías mejoren la satisfacción del cliente, faciliten la toma de decisiones y reduzcan el fraude a través de un mejor monitoreo. Esto equivale a un aumento del 9% al 15% en la utilidad operativa.
En el desarrollo de productos, la IA puede aumentar la productividad entre un 10 % y un 15 %. En las ciencias de la vida y la ingeniería química, por ejemplo, la IA puede generar moléculas potenciales más rápido, acelerando el proceso de desarrollo de nuevos medicamentos y materiales, lo que podría aumentar las ganancias de las empresas farmacéuticas y de productos médicos hasta en un 25 %.
En términos de impacto en la productividad del marketing, la IA generativa puede aumentar el valor económico de la productividad del marketing entre un 5 % y un 15 %. Nuestro análisis del uso potencial de la IA en marketing encontró que, además del impacto inmediato en la productividad, habrá un efecto colateral, aumentando la productividad de ventas entre un 3 % y un 5 %.
La integración de la IA generativa en varias aplicaciones puede proporcionar información de datos de mayor calidad, aportar nuevas ideas a las actividades de marketing y orientarse mejor a los grupos de clientes. Las funciones de marketing pueden cambiar los recursos para producir contenido de mayor calidad para los canales propios, lo que podría reducir el gasto en subcontratación.
Desde la perspectiva de la ingeniería de software, la IA generativa afecta directamente entre el 20 % y el 45 % de los gastos anuales de ingeniería de software. Este valor proviene principalmente de la reducción del tiempo para ciertas tareas, como la generación de código inicial, la corrección y refactorización de código, el análisis de causa raíz y la generación de nuevos diseños de sistemas. Un estudio encontró que los desarrolladores de software** que usan Microsoft GitHub Copilot completan las tareas un 56 % más rápido** que aquellos que no usan la herramienta.
Un estudio empírico interno de McKinsey de equipos de ingeniería de software encontró que aquellos capacitados para usar IA dedicaron significativamente menos tiempo a generar y refactorizar código, y los ingenieros generalmente informaron una experiencia laboral mejorada, diciendo que hizo que el trabajo fuera más feliz. El proceso es más conveniente y más fácil de obtener una sensación de logro.
Desde la perspectiva del desarrollo de productos, creemos que la IA generativa puede acelerar el tiempo de comercialización y brindar mejoras de productividad y conveniencia operativa desde los siguientes dos aspectos: incluida la optimización del diseño del producto y la mejora de la calidad del producto.
La revolución de la IA aumentará drásticamente la productividad
McKinsey concluyó que la disminución de la tasa de natalidad mundial y el envejecimiento de la población se convertirán en obstáculos para el desarrollo de la productividad global, y el desarrollo de la IA y otras tecnologías pueden compensar la disminución de la población activa, aumentar en gran medida la productividad y acelerar la economía global Los países desarrollados adoptan La IA también podría ser más rápida:
En nuestra opinión, el crecimiento económico mundial de 2012 a 2022 será más lento que en las dos décadas anteriores, en parte debido a los desafíos estructurales a largo plazo, que incluyen la disminución de las tasas de natalidad y el envejecimiento de la población.
En muchos países grandes, la cantidad de población activa ha disminuido año tras año, y creemos que la IA puede reprogramar el tiempo de trabajo requerido y promover el crecimiento de la productividad.