«Епоха штучного інтелекту» офіційно настала, і «штучний інтелект» вперше був включений до причин звільнень, і, можливо, хвиля звільнень, викликана ШІ, тільки почалася.
14 червня консалтингова компанія McKinsey опублікувала звіт під назвою «Економічний потенціал генеративного штучного інтелекту», у якому аналітики проаналізували 850 професій у 47 країнах і регіонах (80% світових досліджень щодо вищезазначених робочих населення) досліджує вплив експоненціального розвитку штучного інтелекту на світову економіку, які галузі зазнають найбільшого впливу та кому загрожує безробіття?
Основний зміст звіту такий:
Час, коли штучний інтелект замінить людську працю, значно просунувся на 10 років, **50% професій буде поступово замінено штучним інтелектом між 2030 і 2060 роками (середня точка – 2045). **
Штучний інтелект може забезпечити зростання світової економіки від 2,6 трлн до 4,4 трлн доларів США щороку та збільшити продуктивність на 0,1%-0,6%, що еквівалентно внеску одного ВВП Великобританії на рік. **
Загалом штучний інтелект корисний для розвитку всіх сфер життя, **але він не корисний для окремих людей, і найбільше страждають високооплачувані високоосвічені працівники розумової праці. **
Зростання вартості завдяки генеративному штучному інтелекту в основному зосереджено (близько 75%) у чотирьох сферах: робота з клієнтами, маркетинг і продажі, розробка програмного забезпечення та дослідження та розробки, що також означає, що генеративний штучний інтелект найбільше впливає на ці чотири підприємства.
Розвиток генеративного ШІ та інших технологій може автоматизувати від 60% до 70% поточних робочих місць. Серед них найбільше постраждали такі галузі, як банківська справа, високотехнологічні галузі та науки про життя.
Штучний інтелект буде «вносити один ВВП Великобританії» на рік у світову економіку
У звіті встановлено, що використання генеративного штучного інтелекту в 63 досліджуваних програмах забезпечить щорічне зростання світової економіки на 2,6-4,4 трлн доларів США. І цей прогноз не враховує всіх застосувань генеративного ШІ.Якщо включити додатки, які не були вивчені, економічний ефект від генеративного ШІ може подвоїтися:
Дослідження в основному включає два аспекти: 1. Потенціал економічного зростання понад 60 організацій, які використовують генеративний штучний інтелект. 2. Потенціал продуктивності праці приблизно 2100 видів діяльності по всьому світу.
McKinsey зазначила у звіті, що їхнє дослідження охопило 16 бізнес-елементів і дійшло висновку, що застосування в різних галузях сприяє економічним вигодам від 2,6 трильйонів до 4,4 трильйонів доларів США на рік, зокрема:
Наші показники включають: зниження вартості генерації вмісту та дохід, отриманий завдяки підвищенню якості вмісту в масштабі за допомогою штучного інтелекту. У маркетингу, наприклад, один із варіантів використання — це застосування генеративного штучного інтелекту для створення креативного контенту, наприклад персоналізованих електронних листів.
Це збільшення приблизно еквівалентно ВВП Великої Британії за один рік (3,1 трильйона доларів у 2021 році).
За нашими оцінками, економічна цінність негенеративного штучного інтелекту зросте з 11,0 трлн доларів США до 17,7 трлн доларів США, що на 15% до 40%. (У 2017 році ми вважали, що штучний інтелект може принести економічну цінність від 9,5 до 15,4 трлн доларів США)
Що стосується кожної посади, дослідження McKinsey охоплює 2100 підрозділів робочих функцій у приблизно 850 професіях. Відповідно до ступеня прийняття та впровадження технологій, у звіті вказується, що *ШІ може вплинути на всі поточні робочі місця у світі *, впливаючи на всі галузі. , у наступні 20 років **генеративний ШІ може підвищити продуктивність праці на 0,1%-0,6%. **
Найбільший "невдаха"? — Високооплачувані, високоосвічені працівники знань
McKinsey зазначає, що хоча генеративний ШІ вплине на всі сфери життя, найбільше на нього постраждають** **високооплачувані працівники розумової праці, які «раніше вважалися відносно несприйнятливими до автоматизації».
McKinsey зазначив, що** між 2030 і 2060 роками (середня точка – 2045) 50% професій буде поступово замінено ШІ, що на 10 років раніше, ніж їхні попередні дослідження. **
** Хоча автоматизація найімовірніше постраждає від інтелектуальних працівників, особливо тих, які пов’язані з професіями, які вимагають прийняття рішень і командної роботи:**
Попередні покоління технологій автоматизації в основному включали збір і обробку даних, тому вони мали незначний вплив на працівників інтелектуальних технологій. Проте поява генеративного штучного інтелекту зробила ролі та завдання «працівників інтелектуальних технологій» ідеальними для великої мовної моделі (LLM). .
Оскільки великі мовні моделі в основному розроблені для виконання когнітивних завдань, наша здатність застосовувати великі мовні моделі до професійних знань зросла на 34 відсоткові пункти порівняно з 2017 роком, тоді як потенціал для автоматизованого управління та навчання талантів зріс з 16% у 2017 році. % зросте до 49% у 2023 році.
Таким чином, McKinsey вважає, що багато завдань, пов’язаних із спілкуванням, наглядом, записом і взаємодією людей, ймовірно, будуть автоматизовані за допомогою генеративного штучного інтелекту, який, безсумнівно, прискорить трансформацію педагогів і білих комірців, зайнятих у творчій праці:
У той же час McKinsey зазначив, що серед багатьох попередніх змін продуктивності люди з високоосвіченими людьми, як правило, менше постраждали, але революція штучного інтелекту посилить вплив на високоосвічених талантів:
Ми вважаємо, що одним із пояснень цьому є те, що генеративний ШІ збільшує потенціал для технологічної автоматизації, яка, як правило, користується найбільшим попитом у високоосвічених професіях.
Ми вважаємо, що альтернативним поясненням є те, що кваліфікаційні дипломи протягом багатьох років розглядалися як індикатор навичок, і це буде оскаржено генеративним штучним інтелектом, де більше прихильників підходу до розвитку робочої сили, що більшою мірою базується на навичках, для створення більш справедливого та ефективнішого навчання робочої сили та відповідні системи. Генеративний ШІ все ще можна описати як технологічну зміну з перевагою навичок, але з більш тонкою потребою в навичках.
McKinsey наголошує, що варто зазначити, що попередні покоління змін автоматизації, як правило, мали найбільший вплив на професії із середньою оплатою праці, явище, яке деякі економісти порівнюють із: «видливання середини», але тепер ШІ. Поява, ймовірно, матиме найбільший вплив на робочі місця добре оплачуваних працівників знань**:
Для низькооплачуваних робіт низькі витрати на оплату праці не відображають переваг автоматизації.Крім того, низькооплачувані професії, пов’язані з трудовою діяльністю, важко автоматизувати, наприклад збір ніжних фруктів.
Однак саме ці роботи, які раніше вважалися відносно менш автоматизованими, зазнають найбільшого впливу завдяки прогресу автоматизації технології генеративного штучного інтелекту.
ШІ руйнує всі сфери життя
За словами McKinsey, вплив генеративного штучного інтелекту зосереджено в чотирьох сферах (близько 75%): операції з клієнтами, маркетинг і продажі, розробка програмного забезпечення та дослідження і розробки. Розвиток генеративного ШІ та інших технологій може автоматизувати від 60% до 70% поточних робочих місць. Серед них найбільше постраждали такі галузі, як банківська справа, високотехнологічні галузі та науки про життя:
Лише банківська галузь може додатково підвищити продуктивність на 200-340 мільярдів доларів, оскільки нові технології підвищать задоволеність клієнтів, полегшать прийняття рішень і зменшать шахрайство завдяки кращому моніторингу. Це означає збільшення операційного прибутку на 9-15%.
У розробці продукту штучний інтелект може підвищити продуктивність на 10-15%. У науках про життя та хімічній інженерії, наприклад, штучний інтелект може швидше генерувати потенційні молекули, прискорюючи процес розробки нових ліків і матеріалів, що може збільшити прибутки фармацевтичних і медичних компаній на цілих 25%.
З точки зору впливу на продуктивність маркетингу, генеративний ШІ може підвищити економічну цінність продуктивності маркетингу на 5–15%. Наш аналіз потенційного використання штучного інтелекту в маркетингу виявив, що, окрім безпосереднього впливу на продуктивність, буде спостерігатися додатковий ефект, який підвищить ефективність продажів на 3–5%.
Інтеграція генеративного штучного інтелекту в різні додатки може забезпечити більш якісні дані, внести нові ідеї в маркетингову діяльність і краще націлити групи клієнтів. Маркетингові функції можуть перенаправляти ресурси на створення високоякісного контенту для каналів, що належать, потенційно зменшуючи витрати на аутсорсинг.
З точки зору розробки програмного забезпечення, генеративний ШІ безпосередньо впливає приблизно на 20–45% щорічних витрат на розробку програмного забезпечення. Ця цінність насамперед пов’язана зі скороченням часу для певних завдань, таких як початкова генерація коду, виправлення та рефакторинг коду, аналіз першопричин і створення нових проектів системи. Дослідження показало, що розробники програмного забезпечення**, які використовують Microsoft GitHub Copilot, виконують завдання на 56% швидше**, ніж ті, хто не використовує цей інструмент.
Внутрішнє емпіричне дослідження команди розробників програмного забезпечення McKinsey показало, що ті, хто навчений використовувати штучний інтелект, витрачали значно менше часу на створення та рефакторинг коду, а інженери загалом повідомляли про покращення досвіду роботи, кажучи, що це робить роботу щасливішою. Цей процес зручніший і легше отримати відчуття виконаного обов’язку.
З точки зору розробки продукту, ми вважаємо, що генеративний штучний інтелект може прискорити час виходу продуктів на ринок і забезпечити підвищення продуктивності та зручності роботи з наступних двох аспектів: включно з оптимізацією дизайну продукту та покращенням якості продукту .
Революція ШІ значно підвищить продуктивність
McKinsey дійшов висновку, що зниження глобальної народжуваності та старіння населення стануть перешкодами для розвитку глобальної продуктивності, а розвиток ШІ та інших технологій може компенсувати зниження зайнятості населення, значно підвищити продуктивність і прискорити розвиток Глобальна економіка Розвинені країни запроваджують ШІ також може бути швидшим:
Глобальне економічне зростання з 2012 по 2022 роки буде повільнішим, ніж у попередні два десятиліття, частково через довгострокові структурні проблеми, зокрема зниження народжуваності та старіння населення.
У багатьох великих країнах кількість робочої сили з року в рік зменшується, і ми вважаємо, що ШІ може перепрограмувати необхідний робочий час і сприяти зростанню продуктивності.
Переглянути оригінал
Контент має виключно довідковий характер і не є запрошенням до участі або пропозицією. Інвестиційні, податкові чи юридичні консультації не надаються. Перегляньте Відмову від відповідальності , щоб дізнатися більше про ризики.
McKinsey випустила звіт «Економічний потенціал генеративного штучного інтелекту»: на які галузі штучний інтелект матиме найбільший вплив?
Автор: Ге Цзямін
«Епоха штучного інтелекту» офіційно настала, і «штучний інтелект» вперше був включений до причин звільнень, і, можливо, хвиля звільнень, викликана ШІ, тільки почалася.
14 червня консалтингова компанія McKinsey опублікувала звіт під назвою «Економічний потенціал генеративного штучного інтелекту», у якому аналітики проаналізували 850 професій у 47 країнах і регіонах (80% світових досліджень щодо вищезазначених робочих населення) досліджує вплив експоненціального розвитку штучного інтелекту на світову економіку, які галузі зазнають найбільшого впливу та кому загрожує безробіття?
Штучний інтелект буде «вносити один ВВП Великобританії» на рік у світову економіку
У звіті встановлено, що використання генеративного штучного інтелекту в 63 досліджуваних програмах забезпечить щорічне зростання світової економіки на 2,6-4,4 трлн доларів США. І цей прогноз не враховує всіх застосувань генеративного ШІ.Якщо включити додатки, які не були вивчені, економічний ефект від генеративного ШІ може подвоїтися: Дослідження в основному включає два аспекти: 1. Потенціал економічного зростання понад 60 організацій, які використовують генеративний штучний інтелект. 2. Потенціал продуктивності праці приблизно 2100 видів діяльності по всьому світу.
Наші показники включають: зниження вартості генерації вмісту та дохід, отриманий завдяки підвищенню якості вмісту в масштабі за допомогою штучного інтелекту. У маркетингу, наприклад, один із варіантів використання — це застосування генеративного штучного інтелекту для створення креативного контенту, наприклад персоналізованих електронних листів.
Це збільшення приблизно еквівалентно ВВП Великої Британії за один рік (3,1 трильйона доларів у 2021 році).
За нашими оцінками, економічна цінність негенеративного штучного інтелекту зросте з 11,0 трлн доларів США до 17,7 трлн доларів США, що на 15% до 40%. (У 2017 році ми вважали, що штучний інтелект може принести економічну цінність від 9,5 до 15,4 трлн доларів США)
Найбільший "невдаха"? — Високооплачувані, високоосвічені працівники знань
McKinsey зазначає, що хоча генеративний ШІ вплине на всі сфери життя, найбільше на нього постраждають** **високооплачувані працівники розумової праці, які «раніше вважалися відносно несприйнятливими до автоматизації».
**
Хоча автоматизація найімовірніше постраждає від інтелектуальних працівників, особливо тих, які пов’язані з професіями, які вимагають прийняття рішень і командної роботи:**
Попередні покоління технологій автоматизації в основному включали збір і обробку даних, тому вони мали незначний вплив на працівників інтелектуальних технологій. Проте поява генеративного штучного інтелекту зробила ролі та завдання «працівників інтелектуальних технологій» ідеальними для великої мовної моделі (LLM). . Оскільки великі мовні моделі в основному розроблені для виконання когнітивних завдань, наша здатність застосовувати великі мовні моделі до професійних знань зросла на 34 відсоткові пункти порівняно з 2017 роком, тоді як потенціал для автоматизованого управління та навчання талантів зріс з 16% у 2017 році. % зросте до 49% у 2023 році.
Ми вважаємо, що одним із пояснень цьому є те, що генеративний ШІ збільшує потенціал для технологічної автоматизації, яка, як правило, користується найбільшим попитом у високоосвічених професіях.
Ми вважаємо, що альтернативним поясненням є те, що кваліфікаційні дипломи протягом багатьох років розглядалися як індикатор навичок, і це буде оскаржено генеративним штучним інтелектом, де більше прихильників підходу до розвитку робочої сили, що більшою мірою базується на навичках, для створення більш справедливого та ефективнішого навчання робочої сили та відповідні системи. Генеративний ШІ все ще можна описати як технологічну зміну з перевагою навичок, але з більш тонкою потребою в навичках.
Для низькооплачуваних робіт низькі витрати на оплату праці не відображають переваг автоматизації.Крім того, низькооплачувані професії, пов’язані з трудовою діяльністю, важко автоматизувати, наприклад збір ніжних фруктів.
Однак саме ці роботи, які раніше вважалися відносно менш автоматизованими, зазнають найбільшого впливу завдяки прогресу автоматизації технології генеративного штучного інтелекту.
ШІ руйнує всі сфери життя
За словами McKinsey, вплив генеративного штучного інтелекту зосереджено в чотирьох сферах (близько 75%): операції з клієнтами, маркетинг і продажі, розробка програмного забезпечення та дослідження і розробки. Розвиток генеративного ШІ та інших технологій може автоматизувати від 60% до 70% поточних робочих місць. Серед них найбільше постраждали такі галузі, як банківська справа, високотехнологічні галузі та науки про життя:
Лише банківська галузь може додатково підвищити продуктивність на 200-340 мільярдів доларів, оскільки нові технології підвищать задоволеність клієнтів, полегшать прийняття рішень і зменшать шахрайство завдяки кращому моніторингу. Це означає збільшення операційного прибутку на 9-15%.
У розробці продукту штучний інтелект може підвищити продуктивність на 10-15%. У науках про життя та хімічній інженерії, наприклад, штучний інтелект може швидше генерувати потенційні молекули, прискорюючи процес розробки нових ліків і матеріалів, що може збільшити прибутки фармацевтичних і медичних компаній на цілих 25%.
З точки зору впливу на продуктивність маркетингу, генеративний ШІ може підвищити економічну цінність продуктивності маркетингу на 5–15%. Наш аналіз потенційного використання штучного інтелекту в маркетингу виявив, що, окрім безпосереднього впливу на продуктивність, буде спостерігатися додатковий ефект, який підвищить ефективність продажів на 3–5%.
Інтеграція генеративного штучного інтелекту в різні додатки може забезпечити більш якісні дані, внести нові ідеї в маркетингову діяльність і краще націлити групи клієнтів. Маркетингові функції можуть перенаправляти ресурси на створення високоякісного контенту для каналів, що належать, потенційно зменшуючи витрати на аутсорсинг.
З точки зору розробки програмного забезпечення, генеративний ШІ безпосередньо впливає приблизно на 20–45% щорічних витрат на розробку програмного забезпечення. Ця цінність насамперед пов’язана зі скороченням часу для певних завдань, таких як початкова генерація коду, виправлення та рефакторинг коду, аналіз першопричин і створення нових проектів системи. Дослідження показало, що розробники програмного забезпечення**, які використовують Microsoft GitHub Copilot, виконують завдання на 56% швидше**, ніж ті, хто не використовує цей інструмент.
Внутрішнє емпіричне дослідження команди розробників програмного забезпечення McKinsey показало, що ті, хто навчений використовувати штучний інтелект, витрачали значно менше часу на створення та рефакторинг коду, а інженери загалом повідомляли про покращення досвіду роботи, кажучи, що це робить роботу щасливішою. Цей процес зручніший і легше отримати відчуття виконаного обов’язку.
З точки зору розробки продукту, ми вважаємо, що генеративний штучний інтелект може прискорити час виходу продуктів на ринок і забезпечити підвищення продуктивності та зручності роботи з наступних двох аспектів: включно з оптимізацією дизайну продукту та покращенням якості продукту .
Революція ШІ значно підвищить продуктивність
McKinsey дійшов висновку, що зниження глобальної народжуваності та старіння населення стануть перешкодами для розвитку глобальної продуктивності, а розвиток ШІ та інших технологій може компенсувати зниження зайнятості населення, значно підвищити продуктивність і прискорити розвиток Глобальна економіка Розвинені країни запроваджують ШІ також може бути швидшим:
Глобальне економічне зростання з 2012 по 2022 роки буде повільнішим, ніж у попередні два десятиліття, частково через довгострокові структурні проблеми, зокрема зниження народжуваності та старіння населення.
У багатьох великих країнах кількість робочої сили з року в рік зменшується, і ми вважаємо, що ШІ може перепрограмувати необхідний робочий час і сприяти зростанню продуктивності.