A "era da IA" chegou oficialmente e a "inteligência artificial" foi incluída nos motivos das demissões pela primeira vez, e talvez a onda de demissões desencadeada pela IA tenha apenas começado.
Em 14 de junho, a consultoria McKinsey divulgou um relatório de pesquisa intitulado "O potencial econômico da inteligência artificial generativa". população) explora o impacto na economia global por trás do desenvolvimento exponencial da IA, quais setores são mais afetados e quem enfrenta a ameaça de desemprego?
O conteúdo principal do relatório é o seguinte:
O tempo para a IA substituir o trabalho humano avançou bastante em 10 anos, **50% das ocupações serão gradualmente substituídas pela IA entre 2030 e 2060 (o ponto médio é 2045). **
*A IA pode trazer um crescimento de US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões para a economia global todos os anos e aumentar a produtividade em 0,1% a 0,6%, o que equivale a contribuir com o PIB do Reino Unido por ano. **
No geral, a IA é benéfica para o desenvolvimento de todas as esferas da vida, ** mas não é boa para os indivíduos, e trabalhadores mentais altamente qualificados e com altos salários são os mais afetados. **
O crescimento de valor trazido pela IA generativa está concentrado principalmente (cerca de 75%) em quatro áreas: operações do cliente, marketing e vendas, engenharia de software e P&D, o que também significa que os quatro negócios são mais afetados pela IA generativa.
O desenvolvimento de IA humana generativa e outras tecnologias podem automatizar de 60% a 70% dos empregos atuais. Entre eles, setores como bancos, indústrias de alta tecnologia e ciências da vida foram os mais afetados.
A IA "contribuirá com um PIB do Reino Unido" por ano para a economia global
O relatório descobriu que o uso de IA generativa nas 63 aplicações estudadas geraria US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões em crescimento anual para a economia global. E esta previsão não leva em conta todas as aplicações de IA generativa. Se forem incluídas as aplicações que não foram estudadas, o impacto econômico da IA generativa pode dobrar:
A pesquisa inclui principalmente dois aspectos: 1. O potencial de crescimento econômico de mais de 60 organizações que usam IA generativa 2. O potencial de produtividade do trabalho de cerca de 2.100 atividades de trabalho em todo o mundo.
A McKinsey apontou no relatório que sua pesquisa abrangeu 16 elementos de negócios e concluiu que, se aplicada em vários setores, contribui para benefícios econômicos entre 2,6 trilhões e 4,4 trilhões de dólares americanos por ano, especificamente:
Nossas métricas incluem: reduzir o custo de geração de conteúdo e a receita gerada pela melhoria da qualidade do conteúdo em escala por meio do uso de IA. No marketing, por exemplo, um caso de uso é a aplicação de IA generativa para gerar conteúdo criativo, como e-mails personalizados.
Esse aumento é aproximadamente equivalente ao PIB do Reino Unido por um ano (US$ 3,1 trilhões em 2021).
Estimamos que o valor econômico da IA não generativa aumentará de US$ 11,0 trilhões para US$ 17,7 trilhões, um aumento de 15% a 40%. (Em 2017, acreditávamos que a inteligência artificial poderia trazer um valor econômico de US$ 9,5 trilhões para US$ 15,4 trilhões)
Quanto a cada cargo, a pesquisa da McKinsey abrange 2.100 cargos subdivididos em cerca de 850 ocupações. De acordo com o grau de adoção e implementação da tecnologia, o relatório aponta que *IA pode afetar todos os empregos atuais no mundo *, afetando todos os setores , nos próximos 20 anos, **IA generativa pode aumentar a produtividade do trabalho em 0,1%-0,6%. **
Maior perdedor"? — Trabalhadores altamente qualificados e bem pagos
A McKinsey observa que, embora a IA generativa afete todas as esferas da vida, ela será mais afetada** por **trabalhadores mentais bem pagos que “anteriormente eram considerados relativamente imunes à automação”.
A McKinsey apontou que** entre 2030 e 2060 (o ponto médio é 2045), 50% das ocupações serão gradualmente substituídas por IA, o que é 10 anos antes da pesquisa anterior. **
** Embora os trabalhadores do conhecimento sejam os mais afetados pela automação, especialmente aqueles que envolvem ocupações que exigem tomada de decisão e trabalho em equipe:**
Gerações anteriores de tecnologia de automação envolviam principalmente coleta e processamento de dados, portanto, tiveram pouco impacto sobre os trabalhadores do conhecimento. No entanto, o surgimento da IA generativa tornou as funções e tarefas dos "trabalhadores do conhecimento" perfeitas para o modelo de linguagem grande (LLM). .
Como os grandes modelos de linguagem são projetados fundamentalmente para concluir tarefas cognitivas, nossa capacidade de aplicar grandes modelos de linguagem ao conhecimento profissional aumentou 34 pontos percentuais em comparação com 2017, enquanto o potencial para gerenciamento automatizado e treinamento de talentos aumentou de 16% em 2017. % aumentar para 49% em 2023.
Portanto, a McKinsey acredita que muitas tarefas envolvendo comunicação, supervisão, gravação e interação humana provavelmente serão automatizadas pela IA generativa, o que, sem dúvida, acelerará a transformação de educadores e empregos de colarinho branco envolvidos em trabalho criativo:
Ao mesmo tempo, a McKinsey apontou que, entre as muitas mudanças de produtividade anteriores, as pessoas com alto nível educacional tendem a ser menos afetadas, mas a revolução da IA fará com que os talentos altamente qualificados sejam mais afetados:
Acreditamos que uma explicação para isso é que a IA generativa aumenta o potencial de automação tecnológica, que tende a ser mais procurado em ocupações altamente qualificadas.
Acreditamos que uma explicação alternativa é que as credenciais de graduação têm sido vistas como um indicador de habilidade há anos, e isso será desafiado pela IA generativa, com mais defensores de uma abordagem mais baseada em habilidades para o desenvolvimento da força de trabalho para criar treinamento de força de trabalho mais justo e eficiente e sistemas correspondentes. A IA generativa ainda pode ser descrita como uma mudança tecnológica com preferência por habilidades, mas com uma necessidade mais sutil de habilidades.
A McKinsey enfatiza que vale a pena notar que as gerações anteriores de mudança de automação tendiam a ter o maior impacto nas ocupações de salário médio, um fenômeno que alguns economistas comparam a: “o esvaziamento do meio”, mas agora o surgimento de IA provavelmente terá o maior impacto nos empregos de trabalhadores do conhecimento bem pagos**:
Para empregos de baixa remuneração, baixos custos trabalhistas não refletem os benefícios da automação.Além disso, ocupações de baixa remuneração envolvidas em atividades laborais são difíceis de automatizar, como colher frutas delicadas.
No entanto, são esses trabalhos que antes eram considerados relativamente menos automatizáveis que serão os mais afetados devido aos avanços na automação generativa da tecnologia de IA.
AI perturba todas as esferas da vida
De acordo com a McKinsey, o impacto da IA generativa está concentrado em quatro áreas (cerca de 75%): operações do cliente, marketing e vendas, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento. O desenvolvimento de IA generativa e outras tecnologias podem automatizar de 60% a 70% dos empregos atuais. Entre eles, setores como bancos, indústrias de alta tecnologia e ciências da vida foram os mais afetados:
Somente o setor bancário poderia gerar US$ 200-340 bilhões adicionais em ganhos de produtividade, à medida que novas tecnologias melhoram a satisfação do cliente, facilitam a tomada de decisões e reduzem a fraude por meio de um melhor monitoramento. Isso equivale a um aumento de 9% a 15% no lucro operacional.
No desenvolvimento de produtos, a IA pode aumentar a produtividade em 10% a 15%. Nas ciências da vida e na engenharia química, por exemplo, a IA pode gerar moléculas potenciais mais rapidamente, acelerando o processo de desenvolvimento de novos medicamentos e materiais, o que pode aumentar os lucros das empresas farmacêuticas e de produtos médicos em até 25%.
Em termos de impacto na produtividade de marketing, a IA generativa pode aumentar o valor econômico da produtividade de marketing em 5% a 15%. Nossa análise do uso potencial da IA em marketing constatou que, além do impacto imediato na produtividade, haverá um efeito indireto, aumentando a produtividade de vendas em 3% a 5%.
A integração da IA generativa em vários aplicativos pode fornecer insights de dados de alta qualidade, trazer novas ideias para atividades de marketing e direcionar melhor os grupos de clientes. As funções de marketing podem transferir recursos para a produção de conteúdo de maior qualidade para canais próprios, reduzindo potencialmente os gastos com terceirização.
Do ponto de vista da engenharia de software, a IA generativa afeta diretamente cerca de 20% a 45% dos gastos anuais com engenharia de software. Esse valor vem principalmente da redução do tempo para determinadas tarefas, como geração inicial de código, correção e refatoração de código, análise de causa raiz e geração de novos designs de sistema. Um estudo descobriu que os desenvolvedores de software** que usam o Microsoft GitHub Copilot concluem tarefas 56% mais rápido** do que aqueles que não usam a ferramenta.
Um estudo empírico interno da McKinsey sobre equipes de engenharia de software descobriu que aqueles treinados para usar IA gastaram significativamente menos tempo gerando e refatorando código, e os engenheiros geralmente relataram uma experiência de trabalho aprimorada, dizendo que isso tornou o trabalho mais feliz. obter uma sensação de realização.
Do ponto de vista do desenvolvimento de produtos, acreditamos que a IA generativa pode acelerar o tempo de lançamento no mercado e trazer melhorias de produtividade e conveniência operacional de dois aspectos a seguir: incluindo otimização do design do produto e melhoria da qualidade do produto.
A revolução da IA aumentará drasticamente a produtividade
A McKinsey concluiu que o declínio na taxa de natalidade global e o envelhecimento da população se tornarão obstáculos para o desenvolvimento da produtividade global, e o desenvolvimento da IA e outras tecnologias podem compensar o declínio da população empregada, aumentar muito a produtividade e acelerar o economia global. Os países desenvolvidos adotam A IA também poderia ser mais rápida:
O crescimento econômico global de 2012 a 2022 será mais lento do que nas duas décadas anteriores, em parte devido a desafios estruturais de longo prazo – incluindo o declínio das taxas de natalidade e o envelhecimento da população – em nossa opinião.
Em muitos países grandes, o número de populações da força de trabalho diminui ano a ano, e acreditamos que a IA pode reprogramar o tempo de trabalho necessário e promover o crescimento da produtividade.
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A McKinsey divulgou o relatório "O potencial econômico da inteligência artificial generativa": em quais setores a IA terá maior impacto?
Autor: Ge Jiming
A "era da IA" chegou oficialmente e a "inteligência artificial" foi incluída nos motivos das demissões pela primeira vez, e talvez a onda de demissões desencadeada pela IA tenha apenas começado.
Em 14 de junho, a consultoria McKinsey divulgou um relatório de pesquisa intitulado "O potencial econômico da inteligência artificial generativa". população) explora o impacto na economia global por trás do desenvolvimento exponencial da IA, quais setores são mais afetados e quem enfrenta a ameaça de desemprego?
A IA "contribuirá com um PIB do Reino Unido" por ano para a economia global
O relatório descobriu que o uso de IA generativa nas 63 aplicações estudadas geraria US$ 2,6 trilhões a US$ 4,4 trilhões em crescimento anual para a economia global. E esta previsão não leva em conta todas as aplicações de IA generativa. Se forem incluídas as aplicações que não foram estudadas, o impacto econômico da IA generativa pode dobrar: A pesquisa inclui principalmente dois aspectos: 1. O potencial de crescimento econômico de mais de 60 organizações que usam IA generativa 2. O potencial de produtividade do trabalho de cerca de 2.100 atividades de trabalho em todo o mundo.
Nossas métricas incluem: reduzir o custo de geração de conteúdo e a receita gerada pela melhoria da qualidade do conteúdo em escala por meio do uso de IA. No marketing, por exemplo, um caso de uso é a aplicação de IA generativa para gerar conteúdo criativo, como e-mails personalizados.
Esse aumento é aproximadamente equivalente ao PIB do Reino Unido por um ano (US$ 3,1 trilhões em 2021).
Estimamos que o valor econômico da IA não generativa aumentará de US$ 11,0 trilhões para US$ 17,7 trilhões, um aumento de 15% a 40%. (Em 2017, acreditávamos que a inteligência artificial poderia trazer um valor econômico de US$ 9,5 trilhões para US$ 15,4 trilhões)
Maior perdedor"? — Trabalhadores altamente qualificados e bem pagos
A McKinsey observa que, embora a IA generativa afete todas as esferas da vida, ela será mais afetada** por **trabalhadores mentais bem pagos que “anteriormente eram considerados relativamente imunes à automação”.
**
Embora os trabalhadores do conhecimento sejam os mais afetados pela automação, especialmente aqueles que envolvem ocupações que exigem tomada de decisão e trabalho em equipe:**
Gerações anteriores de tecnologia de automação envolviam principalmente coleta e processamento de dados, portanto, tiveram pouco impacto sobre os trabalhadores do conhecimento. No entanto, o surgimento da IA generativa tornou as funções e tarefas dos "trabalhadores do conhecimento" perfeitas para o modelo de linguagem grande (LLM). . Como os grandes modelos de linguagem são projetados fundamentalmente para concluir tarefas cognitivas, nossa capacidade de aplicar grandes modelos de linguagem ao conhecimento profissional aumentou 34 pontos percentuais em comparação com 2017, enquanto o potencial para gerenciamento automatizado e treinamento de talentos aumentou de 16% em 2017. % aumentar para 49% em 2023.
Acreditamos que uma explicação para isso é que a IA generativa aumenta o potencial de automação tecnológica, que tende a ser mais procurado em ocupações altamente qualificadas.
Acreditamos que uma explicação alternativa é que as credenciais de graduação têm sido vistas como um indicador de habilidade há anos, e isso será desafiado pela IA generativa, com mais defensores de uma abordagem mais baseada em habilidades para o desenvolvimento da força de trabalho para criar treinamento de força de trabalho mais justo e eficiente e sistemas correspondentes. A IA generativa ainda pode ser descrita como uma mudança tecnológica com preferência por habilidades, mas com uma necessidade mais sutil de habilidades.
Para empregos de baixa remuneração, baixos custos trabalhistas não refletem os benefícios da automação.Além disso, ocupações de baixa remuneração envolvidas em atividades laborais são difíceis de automatizar, como colher frutas delicadas.
No entanto, são esses trabalhos que antes eram considerados relativamente menos automatizáveis que serão os mais afetados devido aos avanços na automação generativa da tecnologia de IA.
AI perturba todas as esferas da vida
De acordo com a McKinsey, o impacto da IA generativa está concentrado em quatro áreas (cerca de 75%): operações do cliente, marketing e vendas, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento. O desenvolvimento de IA generativa e outras tecnologias podem automatizar de 60% a 70% dos empregos atuais. Entre eles, setores como bancos, indústrias de alta tecnologia e ciências da vida foram os mais afetados:
Somente o setor bancário poderia gerar US$ 200-340 bilhões adicionais em ganhos de produtividade, à medida que novas tecnologias melhoram a satisfação do cliente, facilitam a tomada de decisões e reduzem a fraude por meio de um melhor monitoramento. Isso equivale a um aumento de 9% a 15% no lucro operacional.
No desenvolvimento de produtos, a IA pode aumentar a produtividade em 10% a 15%. Nas ciências da vida e na engenharia química, por exemplo, a IA pode gerar moléculas potenciais mais rapidamente, acelerando o processo de desenvolvimento de novos medicamentos e materiais, o que pode aumentar os lucros das empresas farmacêuticas e de produtos médicos em até 25%.
Em termos de impacto na produtividade de marketing, a IA generativa pode aumentar o valor econômico da produtividade de marketing em 5% a 15%. Nossa análise do uso potencial da IA em marketing constatou que, além do impacto imediato na produtividade, haverá um efeito indireto, aumentando a produtividade de vendas em 3% a 5%.
A integração da IA generativa em vários aplicativos pode fornecer insights de dados de alta qualidade, trazer novas ideias para atividades de marketing e direcionar melhor os grupos de clientes. As funções de marketing podem transferir recursos para a produção de conteúdo de maior qualidade para canais próprios, reduzindo potencialmente os gastos com terceirização.
Do ponto de vista da engenharia de software, a IA generativa afeta diretamente cerca de 20% a 45% dos gastos anuais com engenharia de software. Esse valor vem principalmente da redução do tempo para determinadas tarefas, como geração inicial de código, correção e refatoração de código, análise de causa raiz e geração de novos designs de sistema. Um estudo descobriu que os desenvolvedores de software** que usam o Microsoft GitHub Copilot concluem tarefas 56% mais rápido** do que aqueles que não usam a ferramenta.
Um estudo empírico interno da McKinsey sobre equipes de engenharia de software descobriu que aqueles treinados para usar IA gastaram significativamente menos tempo gerando e refatorando código, e os engenheiros geralmente relataram uma experiência de trabalho aprimorada, dizendo que isso tornou o trabalho mais feliz. obter uma sensação de realização.
Do ponto de vista do desenvolvimento de produtos, acreditamos que a IA generativa pode acelerar o tempo de lançamento no mercado e trazer melhorias de produtividade e conveniência operacional de dois aspectos a seguir: incluindo otimização do design do produto e melhoria da qualidade do produto.
A revolução da IA aumentará drasticamente a produtividade
A McKinsey concluiu que o declínio na taxa de natalidade global e o envelhecimento da população se tornarão obstáculos para o desenvolvimento da produtividade global, e o desenvolvimento da IA e outras tecnologias podem compensar o declínio da população empregada, aumentar muito a produtividade e acelerar o economia global. Os países desenvolvidos adotam A IA também poderia ser mais rápida:
O crescimento econômico global de 2012 a 2022 será mais lento do que nas duas décadas anteriores, em parte devido a desafios estruturais de longo prazo – incluindo o declínio das taxas de natalidade e o envelhecimento da população – em nossa opinião.
Em muitos países grandes, o número de populações da força de trabalho diminui ano a ano, e acreditamos que a IA pode reprogramar o tempo de trabalho necessário e promover o crescimento da produtividade.