"AI çağı" resmen geldi ve işten çıkarma sebepleri arasına ilk kez "yapay zeka" dahil edildi ve belki de AI'nın tetiklediği işten çıkarma dalgası yeni başladı.
14 Haziran'da danışmanlık firması McKinsey, "Üretken Yapay Zekanın Ekonomik Potansiyeli" başlıklı bir araştırma raporu yayınladı.Raporda analistler, 47 ülke ve bölgede 850 mesleği analiz etti (dünyanın %80'i yukarıda belirtilen çalışma üzerine araştırma). nüfus), AI'nın üstel gelişiminin ardındaki küresel ekonomi üzerindeki etkisini, en çok hangi sektörlerin etkilendiğini ve kimlerin işsizlik tehdidiyle karşı karşıya olduğunu araştırıyor?
Raporun ana içeriği şu şekildedir:
Yapay zekanın insan emeğinin yerini alma süresi 10 yıl büyük ölçüde uzadı, **2030 ile 2060 arasında mesleklerin %50'sinin yerini kademeli olarak yapay zeka alacak (orta nokta 2045). **
*AI, küresel ekonomiye her yıl 2,6 trilyon ABD doları ile 4,4 trilyon ABD doları arasında büyüme sağlayabilir ve üretkenliği %0,1 - %0,6 oranında artırabilir, bu da her yıl bir Birleşik Krallık'ın GSYİH'sına katkıda bulunmaya eşdeğerdir. **
Genel olarak, yapay zeka hayatın her kesiminden kişinin gelişimi için faydalıdır, **ancak bireyler için iyi değildir ve en çok etkilenenler yüksek maaşlı, yüksek eğitimli zihinsel çalışanlardır. **
Üretken yapay zekanın getirdiği değer artışı esas olarak (yaklaşık %75) dört alanda yoğunlaşıyor: müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve Ar-Ge, bu da üretken yapay zekadan en çok dört işletmenin etkilendiği anlamına geliyor.
Üretken insan yapay zekası ve diğer teknolojilerin geliştirilmesi, mevcut işlerin %60 ila %70'ini otomatikleştirebilir. Bunlar arasında en çok bankacılık, ileri teknoloji endüstrileri ve yaşam bilimleri gibi sektörler etkilendi.
AI, küresel ekonomiye yılda "bir Birleşik Krallık GSYİH'sına katkıda bulunacak"
Rapor, incelediği 63 uygulamada üretken yapay zeka kullanımının küresel ekonomiye 2,6 trilyon ila 4,4 trilyon dolar yıllık büyüme sağlayacağını ortaya koydu. Ve bu tahmin, üretici yapay zekanın tüm uygulamalarını hesaba katmaz. İncelenmemiş uygulamalar dahil edilirse, üretken yapay zekanın ekonomik etkisi iki katına çıkabilir:
Araştırma temel olarak iki yönü içeriyor: 1. Üretken yapay zeka kullanan 60'tan fazla kuruluşun ekonomik büyüme potansiyeli 2. Dünya çapında yaklaşık 2.100 iş faaliyetinin işgücü verimliliği potansiyeli.
McKinsey raporda araştırmalarının 16 iş unsurunu kapsadığına dikkat çekti ve çeşitli endüstrilerde uygulanması halinde yılda 2,6 trilyon ila 4,4 trilyon ABD doları arasında ekonomik faydaya katkıda bulunacağı sonucuna vardı, özellikle:
Ölçümlerimiz şunları içerir: içerik oluşturma maliyetinin düşürülmesi ve AI kullanımı yoluyla içeriğin kalitesinin büyük ölçekte iyileştirilmesiyle elde edilen gelir. Örneğin, pazarlamada, kişiselleştirilmiş e-postalar gibi yaratıcı içerik oluşturmak için üretici yapay zekayı uygulamak bir kullanım örneğidir.
Bu artış kabaca Birleşik Krallık'ın bir yıllık GSYİH'sına (2021'de 3,1 trilyon dolar) eşdeğerdir.
Üretken olmayan yapay zekanın ekonomik değerinin %15 ila %40 artışla 11.0 trilyon dolardan 17.7 trilyon dolara çıkacağını tahmin ediyoruz. (2017'de yapay zekanın 9,5 trilyon ABD doları olan ekonomik değeri 15,4 trilyon ABD dolarına çıkarabileceğine inandık)
McKinsey'in araştırması, her pozisyon için yaklaşık 850 meslekte 2.100 alt bölüme ayrılmış iş fonksiyonunu kapsıyor.Teknolojinin benimsenme ve uygulanma derecesine göre rapor, *AI'nın dünyadaki mevcut tüm işleri etkileyebileceğini * ve tüm endüstrileri etkileyebileceğini belirtiyor. , önümüzdeki 20 yıl içinde, **üretken yapay zeka işgücü üretkenliğini %0,1 - %0,6 oranında artırabilir. **
En büyük kaybeden"? — Yüksek maaşlı, yüksek eğitimli bilgi çalışanları
McKinsey, üretken yapay zekanın hayatın her kesimini etkileyecek olsa da, en çok ** "önceden otomasyona karşı nispeten bağışık olduğu düşünülen" yüksek maaşlı zihinsel işçilerden etkileneceğini belirtiyor.
McKinsey,** 2030 ile 2060 arasında (orta nokta 2045), mesleklerin %50'sinin kademeli olarak önceki araştırmalarından 10 yıl önce yapay zeka ile değiştirileceğini belirtti. **
** Bilgi çalışanları, özellikle karar verme ve ekip çalışması gerektiren meslekleri içerenler olmak üzere otomasyondan en çok etkilenen kesimdir:**
Otomasyon teknolojisinin önceki nesilleri temel olarak veri toplama ve işlemeyi içeriyordu, bu nedenle bilgi işçileri üzerinde çok az etkisi oldu.Ancak, üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, "bilgi işçileri"nin rollerini ve görevlerini tam da büyük dil modeli (LLM) için uygun hale getirdi. .
Büyük dil modelleri temel olarak bilişsel görevleri tamamlamak için tasarlandığından, büyük dil modellerini mesleki bilgiye uygulama becerimiz 2017'ye kıyasla yüzde 34 artarken, otomatik yönetim ve yetenek eğitimi potansiyeli 2017'de %16'dan arttı. 2023'te %49'a yükselecek.
Bu nedenle McKinsey, iletişim, denetim, kayıt ve insan etkileşimini içeren birçok görevin üretken yapay zeka tarafından otomatikleştirilebileceğine inanıyor ve bu da şüphesiz eğitimcilerin ve yaratıcı emekle uğraşan beyaz yakalı işlerin dönüşümünü hızlandıracak:
Aynı zamanda McKinsey, önceki üretkenlik değişiklikleri arasında, yüksek eğitimli insanlara sahip kişilerin daha az etkilenme eğiliminde olduğuna, ancak AI devriminin yüksek eğitimli yetenekleri daha fazla etkileyeceğini belirtti:
Bunun bir açıklamasının, üretken yapay zekanın, yüksek eğitimli mesleklerde en çok talep görme eğiliminde olan teknolojik otomasyon potansiyelini artırması olduğunu düşünüyoruz.
Alternatif bir açıklama olarak, derece diplomalarının yıllardır bir beceri göstergesi olarak görüldüğünü düşünüyoruz ve daha adil ve daha verimli iş gücü eğitimi oluşturmak için iş gücü gelişimine yönelik daha beceri temelli bir yaklaşımın daha fazla savunucusu ile üretken yapay zeka buna meydan okuyacak. eşleştirme sistemleri. Üretken yapay zeka, yine de becerileri tercih eden, ancak becerilere daha incelikli bir ihtiyaç duyan teknolojik bir değişiklik olarak tanımlanabilir.
McKinsey, önceki nesil otomasyon değişiminin orta ücretli meslekler üzerinde en büyük etkiye sahip olma eğiliminde olduğunun altını çizmeye değer. iyi maaş alan bilgi çalışanlarının işleri üzerindeki en büyük etki**:
Düşük ücretli işler için, düşük işçilik maliyetleri otomasyonun faydalarını yansıtmaz.Ayrıca, narin meyvelerin toplanması gibi emek faaliyetleriyle uğraşan düşük ücretli mesleklerin otomatikleştirilmesi zordur.
Bununla birlikte, üretken yapay zeka teknolojisi otomasyonundaki ilerlemeler nedeniyle daha önce görece daha az otomatikleştirilebilir olduğu düşünülen bu işler en çok etkilenecektir.
AI hayatın her alanını bozar
McKinsey'e göre üretken yapay zekanın etkisi dört alanda yoğunlaşıyor (yaklaşık %75): müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve araştırma ve geliştirme. Üretken yapay zeka ve diğer teknolojilerin geliştirilmesi, mevcut işlerin %60 ila %70'ini otomatikleştirebilir. Bunlar arasında bankacılık, ileri teknoloji endüstrileri ve yaşam bilimleri gibi sektörler en çok etkilendi:
Yeni teknolojiler müşteri memnuniyetini iyileştirdikçe, karar vermeyi kolaylaştırdıkça ve daha iyi izleme yoluyla dolandırıcılığı azalttığından, tek başına bankacılık sektörü ek 200-340 milyar dolarlık verimlilik artışı sağlayabilir. Bu, faaliyet karında %9 ila %15'lik bir artışa eşittir.
Ürün geliştirmede yapay zeka, üretkenliği %10 ila %15 oranında artırabilir. Örneğin, yaşam bilimleri ve kimya mühendisliğinde yapay zeka, potansiyel molekülleri daha hızlı üretebilir, yeni ilaç ve malzeme geliştirme sürecini hızlandırabilir, bu da farmasötik ve tıbbi ürün şirketlerinin karını %25'e kadar artırabilir.
Pazarlama verimliliği üzerindeki etkisi açısından, üretken yapay zeka, pazarlama verimliliğinin ekonomik değerini %5 ila %15 oranında artırabilir. Yapay zekanın pazarlamada potansiyel kullanımına ilişkin analizimiz, üretkenlik üzerindeki ani etkiye ek olarak, satış üretkenliğini %3 ila %5 oranında artıran zincirleme bir etki olacağını buldu.
Üretken yapay zekanın çeşitli uygulamalara entegrasyonu, daha yüksek kaliteli veri içgörüleri sağlayabilir, pazarlama faaliyetlerine yeni fikirler getirebilir ve müşteri gruplarını daha iyi hedefleyebilir. Pazarlama işlevleri, kaynakları sahip olunan kanallar için daha yüksek kaliteli içerik üretmeye kaydırabilir ve potansiyel olarak dış kaynak harcamalarını azaltabilir.
Yazılım mühendisliği açısından, üretken yapay zeka, yıllık yazılım mühendisliği harcamalarının yaklaşık %20 ila %45'ini doğrudan etkiler. Bu değer, öncelikle ilk kod oluşturma, kod düzeltme ve yeniden düzenleme, temel neden analizi ve yeni sistem tasarımlarının oluşturulması gibi belirli görevler için zamanın azaltılmasından gelir. Bir araştırma, Microsoft GitHub Copilot kullanan yazılım** geliştiricilerinin, aracı kullanmayanlara göre görevleri %56 daha hızlı** tamamladığını buldu.
Yazılım mühendisliği ekipleriyle ilgili dahili bir McKinsey ampirik araştırması, yapay zekayı kullanmak üzere eğitilenlerin kod oluşturmak ve yeniden düzenlemek için önemli ölçüde daha az zaman harcadıklarını ve mühendislerin genel olarak iyileştirilmiş bir iş deneyimi bildirdiklerini ve bunun çalışmayı daha mutlu ettiğini söylediğini ortaya çıkardı. bir başarı duygusu elde edin.
Ürün geliştirme perspektifinden, üretken yapay zekanın pazara çıkış süresini hızlandırabileceğine ve şu iki yönden verimlilik iyileştirmeleri ve operasyonel kolaylık sağlayabileceğine inanıyoruz: ürün tasarımını optimize etme ve ürün kalitesini iyileştirme dahil .
AI devrimi üretkenliği önemli ölçüde artıracak
McKinsey, küresel doğum oranındaki düşüşün ve nüfusun yaşlanmasının küresel üretkenliğin gelişmesinin önünde engel olacağı ve yapay zeka ve diğer teknolojilerin gelişiminin çalışan nüfustaki düşüşü telafi edebileceği, üretkenliği büyük ölçüde artırabileceği ve dünyayı hızlandırabileceği sonucuna vardı. küresel ekonomi Gelişmiş ülkeler AI'yı benimsiyor Ayrıca daha hızlı olabilir:
2012'den 2022'ye kadar olan küresel ekonomik büyüme, bize göre kısmen uzun vadeli yapısal zorluklar (düşen doğum oranları ve yaşlanan nüfus dahil) nedeniyle önceki yirmi yılda olduğundan daha yavaş olacaktır.
Birçok büyük ülkede, işgücü popülasyonlarının sayısı yıldan yıla azalmaktadır ve yapay zekanın gerekli çalışma süresini yeniden programlayabileceğine ve üretkenlik artışını destekleyebileceğine inanıyoruz.
View Original
The content is for reference only, not a solicitation or offer. No investment, tax, or legal advice provided. See Disclaimer for more risks disclosure.
McKinsey, "Üretken Yapay Zekanın Ekonomik Potansiyeli" raporunu yayınladı: Yapay zekanın en büyük etkisi hangi sektörler üzerinde olacak?
Yazar: Ge Jiaming
"AI çağı" resmen geldi ve işten çıkarma sebepleri arasına ilk kez "yapay zeka" dahil edildi ve belki de AI'nın tetiklediği işten çıkarma dalgası yeni başladı.
14 Haziran'da danışmanlık firması McKinsey, "Üretken Yapay Zekanın Ekonomik Potansiyeli" başlıklı bir araştırma raporu yayınladı.Raporda analistler, 47 ülke ve bölgede 850 mesleği analiz etti (dünyanın %80'i yukarıda belirtilen çalışma üzerine araştırma). nüfus), AI'nın üstel gelişiminin ardındaki küresel ekonomi üzerindeki etkisini, en çok hangi sektörlerin etkilendiğini ve kimlerin işsizlik tehdidiyle karşı karşıya olduğunu araştırıyor?
AI, küresel ekonomiye yılda "bir Birleşik Krallık GSYİH'sına katkıda bulunacak"
Rapor, incelediği 63 uygulamada üretken yapay zeka kullanımının küresel ekonomiye 2,6 trilyon ila 4,4 trilyon dolar yıllık büyüme sağlayacağını ortaya koydu. Ve bu tahmin, üretici yapay zekanın tüm uygulamalarını hesaba katmaz. İncelenmemiş uygulamalar dahil edilirse, üretken yapay zekanın ekonomik etkisi iki katına çıkabilir: Araştırma temel olarak iki yönü içeriyor: 1. Üretken yapay zeka kullanan 60'tan fazla kuruluşun ekonomik büyüme potansiyeli 2. Dünya çapında yaklaşık 2.100 iş faaliyetinin işgücü verimliliği potansiyeli.
Ölçümlerimiz şunları içerir: içerik oluşturma maliyetinin düşürülmesi ve AI kullanımı yoluyla içeriğin kalitesinin büyük ölçekte iyileştirilmesiyle elde edilen gelir. Örneğin, pazarlamada, kişiselleştirilmiş e-postalar gibi yaratıcı içerik oluşturmak için üretici yapay zekayı uygulamak bir kullanım örneğidir.
Bu artış kabaca Birleşik Krallık'ın bir yıllık GSYİH'sına (2021'de 3,1 trilyon dolar) eşdeğerdir.
Üretken olmayan yapay zekanın ekonomik değerinin %15 ila %40 artışla 11.0 trilyon dolardan 17.7 trilyon dolara çıkacağını tahmin ediyoruz. (2017'de yapay zekanın 9,5 trilyon ABD doları olan ekonomik değeri 15,4 trilyon ABD dolarına çıkarabileceğine inandık)
En büyük kaybeden"? — Yüksek maaşlı, yüksek eğitimli bilgi çalışanları
McKinsey, üretken yapay zekanın hayatın her kesimini etkileyecek olsa da, en çok ** "önceden otomasyona karşı nispeten bağışık olduğu düşünülen" yüksek maaşlı zihinsel işçilerden etkileneceğini belirtiyor.
**
Bilgi çalışanları, özellikle karar verme ve ekip çalışması gerektiren meslekleri içerenler olmak üzere otomasyondan en çok etkilenen kesimdir:**
Otomasyon teknolojisinin önceki nesilleri temel olarak veri toplama ve işlemeyi içeriyordu, bu nedenle bilgi işçileri üzerinde çok az etkisi oldu.Ancak, üretken yapay zekanın ortaya çıkışı, "bilgi işçileri"nin rollerini ve görevlerini tam da büyük dil modeli (LLM) için uygun hale getirdi. . Büyük dil modelleri temel olarak bilişsel görevleri tamamlamak için tasarlandığından, büyük dil modellerini mesleki bilgiye uygulama becerimiz 2017'ye kıyasla yüzde 34 artarken, otomatik yönetim ve yetenek eğitimi potansiyeli 2017'de %16'dan arttı. 2023'te %49'a yükselecek.
Bunun bir açıklamasının, üretken yapay zekanın, yüksek eğitimli mesleklerde en çok talep görme eğiliminde olan teknolojik otomasyon potansiyelini artırması olduğunu düşünüyoruz.
Alternatif bir açıklama olarak, derece diplomalarının yıllardır bir beceri göstergesi olarak görüldüğünü düşünüyoruz ve daha adil ve daha verimli iş gücü eğitimi oluşturmak için iş gücü gelişimine yönelik daha beceri temelli bir yaklaşımın daha fazla savunucusu ile üretken yapay zeka buna meydan okuyacak. eşleştirme sistemleri. Üretken yapay zeka, yine de becerileri tercih eden, ancak becerilere daha incelikli bir ihtiyaç duyan teknolojik bir değişiklik olarak tanımlanabilir.
Düşük ücretli işler için, düşük işçilik maliyetleri otomasyonun faydalarını yansıtmaz.Ayrıca, narin meyvelerin toplanması gibi emek faaliyetleriyle uğraşan düşük ücretli mesleklerin otomatikleştirilmesi zordur.
Bununla birlikte, üretken yapay zeka teknolojisi otomasyonundaki ilerlemeler nedeniyle daha önce görece daha az otomatikleştirilebilir olduğu düşünülen bu işler en çok etkilenecektir.
AI hayatın her alanını bozar
McKinsey'e göre üretken yapay zekanın etkisi dört alanda yoğunlaşıyor (yaklaşık %75): müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve araştırma ve geliştirme. Üretken yapay zeka ve diğer teknolojilerin geliştirilmesi, mevcut işlerin %60 ila %70'ini otomatikleştirebilir. Bunlar arasında bankacılık, ileri teknoloji endüstrileri ve yaşam bilimleri gibi sektörler en çok etkilendi:
Yeni teknolojiler müşteri memnuniyetini iyileştirdikçe, karar vermeyi kolaylaştırdıkça ve daha iyi izleme yoluyla dolandırıcılığı azalttığından, tek başına bankacılık sektörü ek 200-340 milyar dolarlık verimlilik artışı sağlayabilir. Bu, faaliyet karında %9 ila %15'lik bir artışa eşittir.
Ürün geliştirmede yapay zeka, üretkenliği %10 ila %15 oranında artırabilir. Örneğin, yaşam bilimleri ve kimya mühendisliğinde yapay zeka, potansiyel molekülleri daha hızlı üretebilir, yeni ilaç ve malzeme geliştirme sürecini hızlandırabilir, bu da farmasötik ve tıbbi ürün şirketlerinin karını %25'e kadar artırabilir.
Pazarlama verimliliği üzerindeki etkisi açısından, üretken yapay zeka, pazarlama verimliliğinin ekonomik değerini %5 ila %15 oranında artırabilir. Yapay zekanın pazarlamada potansiyel kullanımına ilişkin analizimiz, üretkenlik üzerindeki ani etkiye ek olarak, satış üretkenliğini %3 ila %5 oranında artıran zincirleme bir etki olacağını buldu.
Üretken yapay zekanın çeşitli uygulamalara entegrasyonu, daha yüksek kaliteli veri içgörüleri sağlayabilir, pazarlama faaliyetlerine yeni fikirler getirebilir ve müşteri gruplarını daha iyi hedefleyebilir. Pazarlama işlevleri, kaynakları sahip olunan kanallar için daha yüksek kaliteli içerik üretmeye kaydırabilir ve potansiyel olarak dış kaynak harcamalarını azaltabilir.
Yazılım mühendisliği açısından, üretken yapay zeka, yıllık yazılım mühendisliği harcamalarının yaklaşık %20 ila %45'ini doğrudan etkiler. Bu değer, öncelikle ilk kod oluşturma, kod düzeltme ve yeniden düzenleme, temel neden analizi ve yeni sistem tasarımlarının oluşturulması gibi belirli görevler için zamanın azaltılmasından gelir. Bir araştırma, Microsoft GitHub Copilot kullanan yazılım** geliştiricilerinin, aracı kullanmayanlara göre görevleri %56 daha hızlı** tamamladığını buldu.
Yazılım mühendisliği ekipleriyle ilgili dahili bir McKinsey ampirik araştırması, yapay zekayı kullanmak üzere eğitilenlerin kod oluşturmak ve yeniden düzenlemek için önemli ölçüde daha az zaman harcadıklarını ve mühendislerin genel olarak iyileştirilmiş bir iş deneyimi bildirdiklerini ve bunun çalışmayı daha mutlu ettiğini söylediğini ortaya çıkardı. bir başarı duygusu elde edin.
Ürün geliştirme perspektifinden, üretken yapay zekanın pazara çıkış süresini hızlandırabileceğine ve şu iki yönden verimlilik iyileştirmeleri ve operasyonel kolaylık sağlayabileceğine inanıyoruz: ürün tasarımını optimize etme ve ürün kalitesini iyileştirme dahil .
AI devrimi üretkenliği önemli ölçüde artıracak
McKinsey, küresel doğum oranındaki düşüşün ve nüfusun yaşlanmasının küresel üretkenliğin gelişmesinin önünde engel olacağı ve yapay zeka ve diğer teknolojilerin gelişiminin çalışan nüfustaki düşüşü telafi edebileceği, üretkenliği büyük ölçüde artırabileceği ve dünyayı hızlandırabileceği sonucuna vardı. küresel ekonomi Gelişmiş ülkeler AI'yı benimsiyor Ayrıca daha hızlı olabilir:
2012'den 2022'ye kadar olan küresel ekonomik büyüme, bize göre kısmen uzun vadeli yapısal zorluklar (düşen doğum oranları ve yaşlanan nüfus dahil) nedeniyle önceki yirmi yılda olduğundan daha yavaş olacaktır.
Birçok büyük ülkede, işgücü popülasyonlarının sayısı yıldan yıla azalmaktadır ve yapay zekanın gerekli çalışma süresini yeniden programlayabileceğine ve üretkenlik artışını destekleyebileceğine inanıyoruz.