«Эра ИИ» официально наступила, и «искусственный интеллект» впервые был включен в число причин увольнений, и, возможно, волна увольнений, спровоцированная ИИ, только началась.
14 июня консалтинговая компания McKinsey выпустила исследовательский отчет «Экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта», в котором аналитики проанализировали 850 профессий в 47 странах и регионах (80% мирового рынка). население) исследует влияние экспоненциального развития ИИ на мировую экономику, какие отрасли пострадали больше всего и кто сталкивается с угрозой безработицы?
Основное содержание доклада следующее:
Время, когда ИИ заменит человеческий труд, значительно увеличилось на 10 лет, ** 50% профессий будут постепенно заменены ИИ в период с 2030 по 2060 год (средняя точка — 2045 год). **
ИИ может обеспечить рост мировой экономики от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США каждый год и повысить производительность на 0,1–0,6 %, что эквивалентно вкладу одного ВВП Великобритании в год. **
В целом, ИИ полезен для развития всех слоев общества, ** но он вреден для отдельных лиц, и больше всего страдают высокооплачиваемые, высокообразованные работники умственного труда. **
Рост стоимости, вызванный генеративным ИИ, в основном сконцентрирован (около 75%) в четырех областях: работа с клиентами, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и исследования и разработки, что также означает, что генеративный ИИ больше всего влияет на эти четыре бизнеса.
Развитие генеративного человеческого ИИ и других технологий может автоматизировать от 60% до 70% текущих рабочих мест. Среди них больше всего пострадали такие отрасли, как банковское дело, высокотехнологичные отрасли и науки о жизни.
ИИ будет «вносить один ВВП Великобритании» в год в мировую экономику
В отчете говорится, что использование генеративного ИИ в 63 изученных приложениях будет приносить $2,6–4,4 трлн ежегодного роста мировой экономике. И этот прогноз не учитывает все применения генеративного ИИ, если включить не изученные приложения, экономический эффект от генеративного ИИ может удвоиться:
Исследование в основном включает два аспекта: 1. Потенциал экономического роста более 60 организаций, использующих генеративный ИИ. 2. Потенциал производительности труда около 2100 видов деятельности по всему миру.
McKinsey указала в отчете, что их исследование охватило 16 бизнес-элементов и пришло к выводу, что, если их применять в различных отраслях, вносят вклад в экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США в год, в частности:
Наши показатели включают в себя: снижение затрат на создание контента и доход, полученный за счет повышения качества контента в масштабе за счет использования ИИ. Например, в маркетинге одним из вариантов использования является применение генеративного ИИ для создания творческого контента, такого как персонализированные электронные письма.
Это увеличение примерно эквивалентно годовому ВВП Великобритании (3,1 триллиона долларов в 2021 году).
По нашим оценкам, экономическая ценность негенеративного ИИ увеличится с 11,0 трлн долларов до 17,7 трлн долларов, т. е. с 15% до 40%. (В 2017 году мы считали, что искусственный интеллект может увеличить экономическую стоимость от 9,5 до 15,4 трлн долларов США.)
Что касается каждой должности, исследование McKinsey охватывает 2100 подразделенных должностных функций в примерно 850 профессиях.В зависимости от степени принятия и внедрения технологий в отчете указывается, что *ИИ может повлиять на все текущие рабочие места в мире *, затрагивая все отрасли. , в ближайшие 20 лет **генеративный ИИ может увеличить производительность труда на 0,1%-0,6%. **
Самый большой неудачник"? — Высокооплачиваемые, высокообразованные работники умственного труда
McKinsey отмечает, что, хотя генеративный ИИ повлияет на все сферы жизни, больше всего на него повлияют** высокооплачиваемые работники умственного труда, которые «ранее считались относительно невосприимчивыми к автоматизации».
McKinsey указал, что** между 2030 и 2060 годами (средняя точка — 2045 год) 50% профессий будут постепенно заменены ИИ, что на 10 лет раньше, чем их предыдущее исследование. **
** В то время как работники умственного труда больше всего пострадают от автоматизации, особенно те, которые связаны с профессиями, требующими принятия решений и командной работы:**
Предыдущие поколения технологий автоматизации в основном включали сбор и обработку данных, поэтому они мало влияли на работников умственного труда.Однако появление генеративного ИИ сделало роли и задачи «работников умственного труда» как раз подходящими для большой языковой модели (LLM). .
Поскольку большие языковые модели в основном предназначены для выполнения когнитивных задач, наша способность применять большие языковые модели к профессиональным знаниям увеличилась на 34 процентных пункта по сравнению с 2017 годом, а потенциал для автоматизированного управления и обучения талантов увеличился с 16 % в 2017 году. вырастет до 49% в 2023 г.
Таким образом, McKinsey считает, что многие задачи, связанные с коммуникацией, контролем, записью и взаимодействием с людьми, скорее всего, будут автоматизированы с помощью генеративного ИИ, что, несомненно, ускорит преобразование педагогических и белых воротничков, занятых творческим трудом:
В то же время McKinsey отметила, что среди многих предыдущих изменений производительности люди с высшим образованием, как правило, менее затронуты, но революция ИИ больше затронет высокообразованные таланты:
Мы считаем, что одно из объяснений этого заключается в том, что генеративный ИИ увеличивает потенциал технологической автоматизации, которая, как правило, наиболее востребована в высокообразованных профессиях.
Мы думаем, что альтернативное объяснение заключается в том, что ученая степень в течение многих лет рассматривалась как показатель навыков, и это будет оспорено генеративным ИИ, с большим количеством сторонников более основанного на навыках подхода к развитию рабочей силы для создания более справедливого и более эффективного обучения рабочей силы и системы согласования. Генеративный ИИ по-прежнему можно охарактеризовать как технологическое изменение с предпочтением навыков, но с более тонкой потребностью в навыках.
McKinsey подчеркивает, что стоит отметить, что предыдущие поколения изменений в области автоматизации, как правило, оказывали наибольшее влияние на профессии со средней заработной платой, явление, которое некоторые экономисты сравнивают: «опустошение середины», но теперь появление ИИ, вероятно, окажет наибольшее влияние на рабочие места хорошо оплачиваемых работников умственного труда**:
Для низкооплачиваемых работ низкие затраты на рабочую силу не отражают преимущества автоматизации.Кроме того, низкооплачиваемые профессии, связанные с трудовой деятельностью, трудно автоматизировать, например сбор нежных фруктов.
Однако именно эти рабочие места, которые ранее считались относительно менее поддающимися автоматизации, больше всего пострадают из-за достижений в автоматизации технологий генеративного искусственного интеллекта.
ИИ меняет все сферы жизни
По данным McKinsey, влияние генеративного ИИ сосредоточено в четырех областях (около 75%): операции с клиентами, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения, исследования и разработки. Развитие генеративного ИИ и других технологий может автоматизировать от 60% до 70% текущих рабочих мест. Среди них больше всего пострадали такие отрасли, как банковское дело, высокотехнологичные отрасли и науки о жизни:
Одна только банковская отрасль может обеспечить дополнительный прирост производительности на 200-340 миллиардов долларов, поскольку новые технологии повышают удовлетворенность клиентов, облегчают процесс принятия решений и снижают уровень мошенничества за счет улучшения мониторинга. Это соответствует увеличению операционной прибыли на 9-15%.
При разработке продуктов ИИ может повысить производительность на 10-15%. Например, в науках о жизни и химической инженерии ИИ может быстрее генерировать потенциальные молекулы, ускоряя процесс разработки новых лекарств и материалов, что может увеличить прибыль фармацевтических и медицинских компаний на целых 25%.
Что касается влияния на эффективность маркетинга, генеративный ИИ может увеличить экономическую ценность эффективности маркетинга на 5-15%. Наш анализ потенциального использования ИИ в маркетинге показал, что, помимо непосредственного влияния на производительность, будет иметь место эффект домино, повышающий производительность продаж на 3-5%.
Интеграция генеративного ИИ в различные приложения может обеспечить более качественное понимание данных, привнести новые идеи в маркетинговую деятельность и лучше ориентироваться на группы клиентов. Маркетинговые функции могут перенаправить ресурсы на создание более качественного контента для собственных каналов, что может сократить расходы на аутсорсинг.
С точки зрения разработки программного обеспечения, генеративный ИИ напрямую влияет на от 20% до 45% ежегодных расходов на разработку программного обеспечения. Эта ценность в первую очередь связана с сокращением времени для определенных задач, таких как генерация исходного кода, исправление кода и рефакторинг, анализ первопричин и создание новых системных проектов. Исследование показало, что разработчики программного обеспечения**, использующие Microsoft GitHub Copilot, выполняют задачи на 56 % быстрее**, чем те, кто не использует этот инструмент.
Внутреннее эмпирическое исследование McKinsey групп разработчиков программного обеспечения показало, что те, кто обучен использованию ИИ, тратят значительно меньше времени на создание и рефакторинг кода, а инженеры в целом сообщают об улучшении условий работы, говоря, что это делает работу более счастливой. получить чувство выполненного долга.
С точки зрения разработки продуктов мы считаем, что генеративный ИИ может ускорить время вывода продуктов на рынок и повысить производительность и удобство эксплуатации благодаря следующим двум аспектам: включая оптимизацию дизайна продукта и улучшение качества продукта. .
Революция в области искусственного интеллекта резко повысит производительность
McKinsey пришел к выводу, что снижение глобальной рождаемости и старение населения станут препятствиями для развития глобальной производительности, а развитие ИИ и других технологий может компенсировать снижение занятости населения, значительно повысить производительность и ускорить темпы роста. глобальная экономика.Развитые страны внедряют ИИ также может быть быстрее:
По нашему мнению, глобальный экономический рост с 2012 по 2022 год будет медленнее, чем в предыдущие два десятилетия, отчасти из-за долгосрочных структурных проблем, включая снижение рождаемости и старение населения.
Во многих крупных странах количество рабочей силы сокращается из года в год, и мы считаем, что ИИ может перепрограммировать необходимое рабочее время и способствовать росту производительности.
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
McKinsey выпустила отчет «Экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта»: на какие отрасли ИИ окажет наибольшее влияние?
Автор: Гэ Цзямин
«Эра ИИ» официально наступила, и «искусственный интеллект» впервые был включен в число причин увольнений, и, возможно, волна увольнений, спровоцированная ИИ, только началась.
14 июня консалтинговая компания McKinsey выпустила исследовательский отчет «Экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта», в котором аналитики проанализировали 850 профессий в 47 странах и регионах (80% мирового рынка). население) исследует влияние экспоненциального развития ИИ на мировую экономику, какие отрасли пострадали больше всего и кто сталкивается с угрозой безработицы?
ИИ будет «вносить один ВВП Великобритании» в год в мировую экономику
В отчете говорится, что использование генеративного ИИ в 63 изученных приложениях будет приносить $2,6–4,4 трлн ежегодного роста мировой экономике. И этот прогноз не учитывает все применения генеративного ИИ, если включить не изученные приложения, экономический эффект от генеративного ИИ может удвоиться: Исследование в основном включает два аспекта: 1. Потенциал экономического роста более 60 организаций, использующих генеративный ИИ. 2. Потенциал производительности труда около 2100 видов деятельности по всему миру.
Наши показатели включают в себя: снижение затрат на создание контента и доход, полученный за счет повышения качества контента в масштабе за счет использования ИИ. Например, в маркетинге одним из вариантов использования является применение генеративного ИИ для создания творческого контента, такого как персонализированные электронные письма.
Это увеличение примерно эквивалентно годовому ВВП Великобритании (3,1 триллиона долларов в 2021 году).
По нашим оценкам, экономическая ценность негенеративного ИИ увеличится с 11,0 трлн долларов до 17,7 трлн долларов, т. е. с 15% до 40%. (В 2017 году мы считали, что искусственный интеллект может увеличить экономическую стоимость от 9,5 до 15,4 трлн долларов США.)
Самый большой неудачник"? — Высокооплачиваемые, высокообразованные работники умственного труда
McKinsey отмечает, что, хотя генеративный ИИ повлияет на все сферы жизни, больше всего на него повлияют** высокооплачиваемые работники умственного труда, которые «ранее считались относительно невосприимчивыми к автоматизации».
**
В то время как работники умственного труда больше всего пострадают от автоматизации, особенно те, которые связаны с профессиями, требующими принятия решений и командной работы:**
Предыдущие поколения технологий автоматизации в основном включали сбор и обработку данных, поэтому они мало влияли на работников умственного труда.Однако появление генеративного ИИ сделало роли и задачи «работников умственного труда» как раз подходящими для большой языковой модели (LLM). . Поскольку большие языковые модели в основном предназначены для выполнения когнитивных задач, наша способность применять большие языковые модели к профессиональным знаниям увеличилась на 34 процентных пункта по сравнению с 2017 годом, а потенциал для автоматизированного управления и обучения талантов увеличился с 16 % в 2017 году. вырастет до 49% в 2023 г.
Мы считаем, что одно из объяснений этого заключается в том, что генеративный ИИ увеличивает потенциал технологической автоматизации, которая, как правило, наиболее востребована в высокообразованных профессиях.
Мы думаем, что альтернативное объяснение заключается в том, что ученая степень в течение многих лет рассматривалась как показатель навыков, и это будет оспорено генеративным ИИ, с большим количеством сторонников более основанного на навыках подхода к развитию рабочей силы для создания более справедливого и более эффективного обучения рабочей силы и системы согласования. Генеративный ИИ по-прежнему можно охарактеризовать как технологическое изменение с предпочтением навыков, но с более тонкой потребностью в навыках.
Для низкооплачиваемых работ низкие затраты на рабочую силу не отражают преимущества автоматизации.Кроме того, низкооплачиваемые профессии, связанные с трудовой деятельностью, трудно автоматизировать, например сбор нежных фруктов.
Однако именно эти рабочие места, которые ранее считались относительно менее поддающимися автоматизации, больше всего пострадают из-за достижений в автоматизации технологий генеративного искусственного интеллекта.
ИИ меняет все сферы жизни
По данным McKinsey, влияние генеративного ИИ сосредоточено в четырех областях (около 75%): операции с клиентами, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения, исследования и разработки. Развитие генеративного ИИ и других технологий может автоматизировать от 60% до 70% текущих рабочих мест. Среди них больше всего пострадали такие отрасли, как банковское дело, высокотехнологичные отрасли и науки о жизни:
Одна только банковская отрасль может обеспечить дополнительный прирост производительности на 200-340 миллиардов долларов, поскольку новые технологии повышают удовлетворенность клиентов, облегчают процесс принятия решений и снижают уровень мошенничества за счет улучшения мониторинга. Это соответствует увеличению операционной прибыли на 9-15%.
При разработке продуктов ИИ может повысить производительность на 10-15%. Например, в науках о жизни и химической инженерии ИИ может быстрее генерировать потенциальные молекулы, ускоряя процесс разработки новых лекарств и материалов, что может увеличить прибыль фармацевтических и медицинских компаний на целых 25%.
Что касается влияния на эффективность маркетинга, генеративный ИИ может увеличить экономическую ценность эффективности маркетинга на 5-15%. Наш анализ потенциального использования ИИ в маркетинге показал, что, помимо непосредственного влияния на производительность, будет иметь место эффект домино, повышающий производительность продаж на 3-5%.
Интеграция генеративного ИИ в различные приложения может обеспечить более качественное понимание данных, привнести новые идеи в маркетинговую деятельность и лучше ориентироваться на группы клиентов. Маркетинговые функции могут перенаправить ресурсы на создание более качественного контента для собственных каналов, что может сократить расходы на аутсорсинг.
С точки зрения разработки программного обеспечения, генеративный ИИ напрямую влияет на от 20% до 45% ежегодных расходов на разработку программного обеспечения. Эта ценность в первую очередь связана с сокращением времени для определенных задач, таких как генерация исходного кода, исправление кода и рефакторинг, анализ первопричин и создание новых системных проектов. Исследование показало, что разработчики программного обеспечения**, использующие Microsoft GitHub Copilot, выполняют задачи на 56 % быстрее**, чем те, кто не использует этот инструмент.
Внутреннее эмпирическое исследование McKinsey групп разработчиков программного обеспечения показало, что те, кто обучен использованию ИИ, тратят значительно меньше времени на создание и рефакторинг кода, а инженеры в целом сообщают об улучшении условий работы, говоря, что это делает работу более счастливой. получить чувство выполненного долга.
С точки зрения разработки продуктов мы считаем, что генеративный ИИ может ускорить время вывода продуктов на рынок и повысить производительность и удобство эксплуатации благодаря следующим двум аспектам: включая оптимизацию дизайна продукта и улучшение качества продукта. .
Революция в области искусственного интеллекта резко повысит производительность
McKinsey пришел к выводу, что снижение глобальной рождаемости и старение населения станут препятствиями для развития глобальной производительности, а развитие ИИ и других технологий может компенсировать снижение занятости населения, значительно повысить производительность и ускорить темпы роста. глобальная экономика.Развитые страны внедряют ИИ также может быть быстрее:
По нашему мнению, глобальный экономический рост с 2012 по 2022 год будет медленнее, чем в предыдущие два десятилетия, отчасти из-за долгосрочных структурных проблем, включая снижение рождаемости и старение населения.
Во многих крупных странах количество рабочей силы сокращается из года в год, и мы считаем, что ИИ может перепрограммировать необходимое рабочее время и способствовать росту производительности.