McKinsey a publié le rapport « Le potentiel économique de l'intelligence artificielle générative » : sur quelles industries l'IA aura-t-elle le plus d'impact ?
"L'ère de l'IA" est officiellement arrivée, et "l'intelligence artificielle" a été incluse dans les raisons des licenciements pour la première fois, et peut-être que la vague de licenciements déclenchée par l'IA vient de commencer.
Le 14 juin, le cabinet de conseil McKinsey a publié un rapport de recherche intitulé "Le potentiel économique de l'intelligence artificielle générative". Dans le rapport, les analystes ont analysé 850 occupations dans 47 pays et régions (80 % de la recherche mondiale sur les domaines de travail susmentionnés). population) explore l'impact sur l'économie mondiale derrière le développement exponentiel de l'IA, quelles industries sont les plus touchées et qui sont confrontés à la menace du chômage ?
Le contenu principal du rapport est le suivant :
Le délai pour que l'IA remplace le travail humain a été grandement avancé de 10 ans, ** 50% des métiers seront progressivement remplacés par l'IA entre 2030 et 2060 (le point médian est 2045). **
L'IA peut apporter une croissance de 2,6 billions de dollars à 4,4 billions de dollars à l'économie mondiale chaque année et augmenter la productivité de 0,1 % à 0,6 %, ce qui équivaut à contribuer au PIB d'un Royaume-Uni par an. **
Dans l'ensemble, l'IA est bénéfique pour le développement de tous les horizons, ** mais elle n'est pas bonne pour les individus, et les travailleurs mentaux hautement rémunérés et hautement qualifiés sont les plus touchés. **
La croissance de valeur apportée par l'IA générative est principalement concentrée (environ 75%) dans quatre domaines : opérations clients, marketing et ventes, ingénierie logicielle et R&D, ce qui signifie également que les quatre métiers sont les plus touchés par l'IA générative.
Le développement de l'IA humaine générative et d'autres technologies pourrait automatiser 60 % à 70 % des emplois actuels. Parmi eux, les industries telles que la banque, les industries de haute technologie et les sciences de la vie ont été les plus touchées.
L'IA "contribuera à un PIB du Royaume-Uni" par an à l'économie mondiale
Le rapport a révélé que l'utilisation de l'IA générative dans les 63 applications étudiées générerait entre 2,6 et 4,4 billions de dollars de croissance annuelle pour l'économie mondiale. Et cette prévision ne prend pas en compte toutes les applications de l'IA générative. Si l'on inclut les applications qui n'ont pas été étudiées, l'impact économique de l'IA générative pourrait doubler :
La recherche comprend principalement deux aspects : 1. Le potentiel de croissance économique de plus de 60 organisations utilisant l'IA générative 2. Le potentiel de productivité du travail d'environ 2 100 activités professionnelles dans le monde.
McKinsey a souligné dans le rapport que leurs recherches couvraient 16 éléments commerciaux et ont conclu que si elles sont appliquées dans diverses industries, contribuent à des avantages économiques entre 2,6 billions et 4,4 billions de dollars américains par an, en particulier :
Nos mesures incluent : la réduction du coût de génération de contenu et les revenus générés par l'amélioration de la qualité du contenu à grande échelle grâce à l'utilisation de l'IA. En marketing, par exemple, un cas d'utilisation consiste à appliquer l'IA générative pour générer du contenu créatif tel que des e-mails personnalisés.
Cette augmentation équivaut à peu près au PIB du Royaume-Uni sur un an (3,1 billions de dollars en 2021).
Nous estimons que la valeur économique de l'IA non générative passera de 11 000 milliards de dollars à 17 700 milliards de dollars, soit une augmentation de 15 % à 40 %. (En 2017, nous pensions que l'intelligence artificielle pourrait apporter une valeur économique de 9,5 billions de dollars américains à 15,4 billions de dollars américains)
Comme pour chaque poste, la recherche de McKinsey couvre 2 100 fonctions professionnelles subdivisées dans environ 850 professions. Selon le degré d'adoption et de mise en œuvre de la technologie, le rapport souligne que ** l'IA peut affecter tous les emplois actuels dans le monde * *, affectant toutes les industries , au cours des 20 prochaines années, **l'IA générative peut augmenter la productivité du travail de 0,1 % à 0,6 %. **
Le plus grand perdant"? — Travailleurs du savoir hautement rémunérés et hautement qualifiés
McKinsey note que si l'IA générative affectera tous les horizons de la vie, elle sera plus affectée ** par ** les travailleurs mentaux bien rémunérés qui étaient "auparavant considérés comme relativement immunisés contre l'automatisation".
McKinsey a souligné que ** entre 2030 et 2060 (le point médian est 2045), 50% des professions seront progressivement remplacées par l'IA, soit 10 ans plus tôt que leurs recherches précédentes. **
** Alors que les travailleurs du savoir sont les plus susceptibles d'être affectés par l'automatisation, en particulier ceux qui impliquent des professions qui nécessitent une prise de décision et un travail d'équipe :**
Les générations précédentes de technologies d'automatisation impliquaient principalement la collecte et le traitement de données, de sorte qu'elles avaient peu d'impact sur les travailleurs du savoir.Cependant, l'émergence de l'IA générative a rendu les rôles et les tâches des "travailleurs du savoir" parfaitement adaptés au grand modèle linguistique (LLM). .
Parce que les grands modèles linguistiques sont fondamentalement conçus pour accomplir des tâches cognitives, notre capacité à appliquer de grands modèles linguistiques aux connaissances professionnelles a augmenté de 34 points de pourcentage par rapport à 2017, tandis que le potentiel de gestion automatisée et de formation des talents est passé de 16 % en 2017. % passer à 49 % en 2023.
Par conséquent, McKinsey pense que de nombreuses tâches impliquant la communication, la supervision, l'enregistrement et l'interaction humaine sont susceptibles d'être automatisées par l'IA générative, ce qui sans aucun doute accélérera la transformation des éducateurs et des cols blancs engagés dans un travail créatif :
Dans le même temps, McKinsey a souligné que parmi les nombreux changements de productivité antérieurs, les personnes hautement qualifiées ont tendance à être moins affectées, mais la révolution de l'IA affectera davantage les talents hautement qualifiés :
Nous pensons qu'une explication à cela est que l'IA générative augmente le potentiel d'automatisation technologique, qui a tendance à être la plus demandée dans les professions hautement qualifiées.
Nous pensons qu'une autre explication est que les diplômes ont été considérés comme un indicateur de compétences pendant des années, et cela sera remis en question par l'IA générative, avec plus de défenseurs d'une approche plus basée sur les compétences pour le développement de la main-d'œuvre afin de créer une formation et une formation de la main-d'œuvre plus justes et plus efficaces. systèmes d'appariement. L'IA générative peut encore être décrite comme un changement technologique avec une préférence pour les compétences, mais avec un besoin de compétences plus nuancé.
McKinsey souligne qu'il convient de noter que les générations précédentes de changement d'automatisation avaient tendance à avoir le plus grand impact sur les professions à salaire moyen, un phénomène que certains économistes assimilent à : "l'évidement du milieu", mais maintenant l'émergence de l'IA est susceptible d'avoir le plus grand impact sur les emplois des travailleurs du savoir bien rémunérés** :
Pour les emplois à bas salaire, les faibles coûts de main-d'œuvre ne reflètent pas les avantages de l'automatisation. De plus, les emplois à bas salaire engagés dans des activités de travail sont difficiles à automatiser, comme la cueillette de fruits délicats.
Cependant, ce sont ces emplois qui étaient auparavant considérés comme relativement moins automatisables qui seront les plus touchés en raison des progrès de l'automatisation de la technologie IA générative.
L'IA perturbe tous les horizons
Selon McKinsey, l'impact de l'IA générative est concentré dans quatre domaines (environ 75 %) : opérations client, marketing et ventes, ingénierie logicielle et recherche et développement. Le développement de l'IA générative et d'autres technologies pourrait automatiser 60 à 70 % des emplois actuels. Parmi eux, les industries telles que la banque, les industries de haute technologie et les sciences de la vie ont été les plus touchées :
Le secteur bancaire à lui seul pourrait générer des gains de productivité supplémentaires de 200 à 340 milliards de dollars, car les nouvelles technologies améliorent la satisfaction des clients, facilitent la prise de décision et réduisent la fraude grâce à un meilleur suivi. Cela équivaut à une augmentation de 9 à 15 % du bénéfice d'exploitation.
Dans le développement de produits, l'IA peut augmenter la productivité de 10 % à 15 %. Dans les sciences de la vie et le génie chimique, par exemple, l'IA peut générer des molécules potentielles plus rapidement, accélérant le processus de développement de nouveaux médicaments et matériaux, ce qui pourrait augmenter les bénéfices des entreprises pharmaceutiques et de produits médicaux jusqu'à 25 %.
En termes d'impact sur la productivité marketing, l'IA générative peut augmenter la valeur économique de la productivité marketing de 5 à 15 %. Notre analyse de l'utilisation potentielle de l'IA dans le marketing a révélé qu'en plus de l'impact immédiat sur la productivité, il y aura un effet d'entraînement, augmentant la productivité des ventes de 3 % à 5 %.
L'intégration de l'IA générative dans diverses applications peut fournir des informations de meilleure qualité sur les données, apporter de nouvelles idées aux activités marketing et mieux cibler les groupes de clients. Les fonctions marketing peuvent réorienter les ressources vers la production de contenu de meilleure qualité pour les chaînes détenues, réduisant potentiellement les dépenses d'externalisation.
Du point de vue du génie logiciel, l'IA générative affecte directement environ 20 à 45 % des dépenses annuelles en génie logiciel. Cette valeur provient principalement de la réduction du temps pour certaines tâches telles que la génération initiale de code, la correction et la refactorisation de code, l'analyse des causes profondes et la génération de nouvelles conceptions de système. Une étude a révélé que les développeurs de logiciels** qui utilisent Microsoft GitHub Copilot effectuent des tâches 56 % plus rapidement** que ceux qui n'utilisent pas l'outil.
Une étude empirique interne de McKinsey sur les équipes d'ingénierie logicielle a révélé que les personnes formées à l'utilisation de l'IA passaient beaucoup moins de temps à générer et à refactoriser du code, et les ingénieurs ont généralement signalé une expérience de travail améliorée, affirmant que cela rendait le travail plus agréable. Le processus est plus pratique et il est plus facile de obtenir un sentiment d'accomplissement.
Du point de vue du développement de produits, nous pensons que l'IA générative peut accélérer le délai de mise sur le marché et apporter des améliorations de productivité et une commodité opérationnelle sous les deux aspects suivants : y compris l'optimisation de la conception des produits et l'amélioration de la qualité des produits .
La révolution de l'IA augmentera considérablement la productivité
McKinsey a conclu que la baisse du taux de natalité mondial et le vieillissement de la population deviendront des obstacles au développement de la productivité mondiale, et que le développement de l'IA et d'autres technologies peut compenser le déclin de la population active, augmenter considérablement la productivité et accélérer la Les pays développés adoptent L'IA pourrait aussi être plus rapide :
La croissance économique mondiale de 2012 à 2022 sera plus lente qu'au cours des deux décennies précédentes, en partie en raison de défis structurels à long terme - notamment la baisse des taux de natalité et le vieillissement de la population - selon nous.
Dans de nombreux grands pays, le nombre de populations actives diminue d'année en année, et nous pensons que l'IA peut reprogrammer le temps de travail requis et favoriser la croissance de la productivité.
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McKinsey a publié le rapport « Le potentiel économique de l'intelligence artificielle générative » : sur quelles industries l'IA aura-t-elle le plus d'impact ?
Auteur : Ge Jiaming
"L'ère de l'IA" est officiellement arrivée, et "l'intelligence artificielle" a été incluse dans les raisons des licenciements pour la première fois, et peut-être que la vague de licenciements déclenchée par l'IA vient de commencer.
Le 14 juin, le cabinet de conseil McKinsey a publié un rapport de recherche intitulé "Le potentiel économique de l'intelligence artificielle générative". Dans le rapport, les analystes ont analysé 850 occupations dans 47 pays et régions (80 % de la recherche mondiale sur les domaines de travail susmentionnés). population) explore l'impact sur l'économie mondiale derrière le développement exponentiel de l'IA, quelles industries sont les plus touchées et qui sont confrontés à la menace du chômage ?
L'IA "contribuera à un PIB du Royaume-Uni" par an à l'économie mondiale
Le rapport a révélé que l'utilisation de l'IA générative dans les 63 applications étudiées générerait entre 2,6 et 4,4 billions de dollars de croissance annuelle pour l'économie mondiale. Et cette prévision ne prend pas en compte toutes les applications de l'IA générative. Si l'on inclut les applications qui n'ont pas été étudiées, l'impact économique de l'IA générative pourrait doubler : La recherche comprend principalement deux aspects : 1. Le potentiel de croissance économique de plus de 60 organisations utilisant l'IA générative 2. Le potentiel de productivité du travail d'environ 2 100 activités professionnelles dans le monde.
Nos mesures incluent : la réduction du coût de génération de contenu et les revenus générés par l'amélioration de la qualité du contenu à grande échelle grâce à l'utilisation de l'IA. En marketing, par exemple, un cas d'utilisation consiste à appliquer l'IA générative pour générer du contenu créatif tel que des e-mails personnalisés.
Cette augmentation équivaut à peu près au PIB du Royaume-Uni sur un an (3,1 billions de dollars en 2021).
Nous estimons que la valeur économique de l'IA non générative passera de 11 000 milliards de dollars à 17 700 milliards de dollars, soit une augmentation de 15 % à 40 %. (En 2017, nous pensions que l'intelligence artificielle pourrait apporter une valeur économique de 9,5 billions de dollars américains à 15,4 billions de dollars américains)
Le plus grand perdant"? — Travailleurs du savoir hautement rémunérés et hautement qualifiés
McKinsey note que si l'IA générative affectera tous les horizons de la vie, elle sera plus affectée ** par ** les travailleurs mentaux bien rémunérés qui étaient "auparavant considérés comme relativement immunisés contre l'automatisation".
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Alors que les travailleurs du savoir sont les plus susceptibles d'être affectés par l'automatisation, en particulier ceux qui impliquent des professions qui nécessitent une prise de décision et un travail d'équipe :**
Les générations précédentes de technologies d'automatisation impliquaient principalement la collecte et le traitement de données, de sorte qu'elles avaient peu d'impact sur les travailleurs du savoir.Cependant, l'émergence de l'IA générative a rendu les rôles et les tâches des "travailleurs du savoir" parfaitement adaptés au grand modèle linguistique (LLM). . Parce que les grands modèles linguistiques sont fondamentalement conçus pour accomplir des tâches cognitives, notre capacité à appliquer de grands modèles linguistiques aux connaissances professionnelles a augmenté de 34 points de pourcentage par rapport à 2017, tandis que le potentiel de gestion automatisée et de formation des talents est passé de 16 % en 2017. % passer à 49 % en 2023.
Nous pensons qu'une explication à cela est que l'IA générative augmente le potentiel d'automatisation technologique, qui a tendance à être la plus demandée dans les professions hautement qualifiées.
Nous pensons qu'une autre explication est que les diplômes ont été considérés comme un indicateur de compétences pendant des années, et cela sera remis en question par l'IA générative, avec plus de défenseurs d'une approche plus basée sur les compétences pour le développement de la main-d'œuvre afin de créer une formation et une formation de la main-d'œuvre plus justes et plus efficaces. systèmes d'appariement. L'IA générative peut encore être décrite comme un changement technologique avec une préférence pour les compétences, mais avec un besoin de compétences plus nuancé.
Pour les emplois à bas salaire, les faibles coûts de main-d'œuvre ne reflètent pas les avantages de l'automatisation. De plus, les emplois à bas salaire engagés dans des activités de travail sont difficiles à automatiser, comme la cueillette de fruits délicats.
Cependant, ce sont ces emplois qui étaient auparavant considérés comme relativement moins automatisables qui seront les plus touchés en raison des progrès de l'automatisation de la technologie IA générative.
L'IA perturbe tous les horizons
Selon McKinsey, l'impact de l'IA générative est concentré dans quatre domaines (environ 75 %) : opérations client, marketing et ventes, ingénierie logicielle et recherche et développement. Le développement de l'IA générative et d'autres technologies pourrait automatiser 60 à 70 % des emplois actuels. Parmi eux, les industries telles que la banque, les industries de haute technologie et les sciences de la vie ont été les plus touchées :
Le secteur bancaire à lui seul pourrait générer des gains de productivité supplémentaires de 200 à 340 milliards de dollars, car les nouvelles technologies améliorent la satisfaction des clients, facilitent la prise de décision et réduisent la fraude grâce à un meilleur suivi. Cela équivaut à une augmentation de 9 à 15 % du bénéfice d'exploitation.
Dans le développement de produits, l'IA peut augmenter la productivité de 10 % à 15 %. Dans les sciences de la vie et le génie chimique, par exemple, l'IA peut générer des molécules potentielles plus rapidement, accélérant le processus de développement de nouveaux médicaments et matériaux, ce qui pourrait augmenter les bénéfices des entreprises pharmaceutiques et de produits médicaux jusqu'à 25 %.
En termes d'impact sur la productivité marketing, l'IA générative peut augmenter la valeur économique de la productivité marketing de 5 à 15 %. Notre analyse de l'utilisation potentielle de l'IA dans le marketing a révélé qu'en plus de l'impact immédiat sur la productivité, il y aura un effet d'entraînement, augmentant la productivité des ventes de 3 % à 5 %.
L'intégration de l'IA générative dans diverses applications peut fournir des informations de meilleure qualité sur les données, apporter de nouvelles idées aux activités marketing et mieux cibler les groupes de clients. Les fonctions marketing peuvent réorienter les ressources vers la production de contenu de meilleure qualité pour les chaînes détenues, réduisant potentiellement les dépenses d'externalisation.
Du point de vue du génie logiciel, l'IA générative affecte directement environ 20 à 45 % des dépenses annuelles en génie logiciel. Cette valeur provient principalement de la réduction du temps pour certaines tâches telles que la génération initiale de code, la correction et la refactorisation de code, l'analyse des causes profondes et la génération de nouvelles conceptions de système. Une étude a révélé que les développeurs de logiciels** qui utilisent Microsoft GitHub Copilot effectuent des tâches 56 % plus rapidement** que ceux qui n'utilisent pas l'outil.
Une étude empirique interne de McKinsey sur les équipes d'ingénierie logicielle a révélé que les personnes formées à l'utilisation de l'IA passaient beaucoup moins de temps à générer et à refactoriser du code, et les ingénieurs ont généralement signalé une expérience de travail améliorée, affirmant que cela rendait le travail plus agréable. Le processus est plus pratique et il est plus facile de obtenir un sentiment d'accomplissement.
Du point de vue du développement de produits, nous pensons que l'IA générative peut accélérer le délai de mise sur le marché et apporter des améliorations de productivité et une commodité opérationnelle sous les deux aspects suivants : y compris l'optimisation de la conception des produits et l'amélioration de la qualité des produits .
La révolution de l'IA augmentera considérablement la productivité
McKinsey a conclu que la baisse du taux de natalité mondial et le vieillissement de la population deviendront des obstacles au développement de la productivité mondiale, et que le développement de l'IA et d'autres technologies peut compenser le déclin de la population active, augmenter considérablement la productivité et accélérer la Les pays développés adoptent L'IA pourrait aussi être plus rapide :
La croissance économique mondiale de 2012 à 2022 sera plus lente qu'au cours des deux décennies précédentes, en partie en raison de défis structurels à long terme - notamment la baisse des taux de natalité et le vieillissement de la population - selon nous.
Dans de nombreux grands pays, le nombre de populations actives diminue d'année en année, et nous pensons que l'IA peut reprogrammer le temps de travail requis et favoriser la croissance de la productivité.