Informe de la encuesta de McKinsey丨El estado de la inteligencia artificial en 2023: el año del estallido de la IA generativa

Fuente: McKinsey

**Autor:**El contenido y el análisis de la encuesta fueron completados por: Michael Chui, socio, McKinsey Global Institute, socio, McKinsey Bay Area Office (de la cual Lareina Yee es socia principal); Bryce Hall, socio asociado en Washington, DC oficina; los socios sénior Alex Singla y Alexander Sukharevsky (director global de QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence, con sede en las oficinas de Chicago y Londres, respectivamente).

Fuente de la imagen: Generada por la herramienta de IA Unbounded

La última encuesta mundial anual de McKinsey sobre el estado de la inteligencia artificial confirma la explosión de herramientas de inteligencia artificial generativa (gen AI). En menos de un año desde que muchas de estas herramientas estuvieron disponibles, un tercio de los encuestados dijo que sus organizaciones están utilizando IA generativa de manera regular en al menos una función comercial. En desarrollos recientes, la IA ha pasado del tema de los empleados técnicos al enfoque de los líderes de la empresa: casi una cuarta parte de los ejecutivos encuestados dijeron que estaban usando personalmente herramientas de IA de generación para su trabajo, y más de una cuarta parte de los encuestados de empresas que usan IA indicaron que gen AI está en la agenda de sus directorios. Además, el 40 por ciento de los encuestados indicó que su organización aumentará su inversión general en IA debido a los avances en la tecnología de IA. Los hallazgos sugieren que la gestión de los riesgos asociados con la IA aún se encuentra en las primeras etapas, y menos de la mitad de los encuestados dijeron que sus organizaciones están reduciendo el riesgo que consideran más relevante: la inexactitud.

Las organizaciones que ya han incorporado capacidades de IA son las primeras en explorar el potencial de la IA, mientras que aquellas organizaciones que ven el mayor valor de las capacidades de IA más tradicionales, lo que llamamos IA de alto rendimiento, ya han avanzado en términos de adopción de herramientas de IA. otras organizaciones

Los encuestados esperan que la IA tenga un impacto significativo en los negocios y cambios significativos en su fuerza laboral. Esperan despidos en algunas áreas y recapacitación masiva en respuesta a las cambiantes necesidades de talento. Sin embargo, si bien el uso de gen AI puede estimular la adopción de otras herramientas de IA, no vemos un aumento significativo en la adopción de estas tecnologías por parte de las empresas. El porcentaje de empresas que adoptan cualquier herramienta de IA se ha mantenido estable desde 2022, y la adopción sigue concentrada en una pequeña cantidad de funciones comerciales.

1. Aunque todavía es pronto, la aplicación de la IA generativa está muy extendida

Los resultados de la encuesta de campo a mediados de abril de 2023 mostraron que, aunque las tecnologías de IA recién están disponibles públicamente, la experimentación con estas herramientas ya es común y los encuestados esperan que las nuevas capacidades transformen sus industrias. La IA de próxima generación es de interés para aquellos en el mundo corporativo: las personas de todas las geografías, industrias y antigüedad están utilizando IA de próxima generación tanto en el trabajo como fuera del trabajo. El setenta y nueve por ciento de los encuestados dijeron que tenían al menos alguna exposición a la IA en el trabajo o fuera del trabajo, y el 22% dijo que usaban la IA regularmente en su trabajo. Si bien se informó que el uso era similar en todos los niveles de antigüedad, el uso fue más alto entre los encuestados que trabajan en la industria de la tecnología y en América del Norte.

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Las organizaciones ahora también están haciendo un uso generalizado de la IA generativa. Un tercio de los encuestados dijo que su organización ya usa IA generativa regularmente en al menos una función, lo que significa que el 60 % de las organizaciones que informan que han adoptado IA están usando IA gen. Además, de las empresas que informaron sobre la adopción de IA, el 40 % dijo que sus empresas esperaban invertir más en IA gracias a gen AI, y el 28 % dijo que el uso de gen AI está en la agenda de la junta. Según el informe, las funciones comerciales que más utilizan estas herramientas más nuevas son las mismas funciones comerciales que más utilizan la IA: marketing y ventas, desarrollo de productos y servicios, y operaciones de servicio, como servicio al cliente y soporte administrativo. Esto sugiere que las empresas están buscando el mayor valor de estas nuevas herramientas. En nuestra investigación anterior, estos tres dominios, junto con la ingeniería de software, representaron el potencial de alrededor del 75 % del valor anual total entregado por los casos de uso de IA generativa.

En estas primeras etapas, las expectativas sobre el impacto de la IA son altas: las tres cuartas partes de los encuestados esperan que la IA provoque cambios significativos o disruptivos en la naturaleza de la competencia en sus industrias en los próximos tres años. Los encuestados que trabajaban en las industrias de tecnología y servicios financieros tenían más probabilidades de esperar cambios disruptivos de la IA. Nuestra investigación anterior ha demostrado que, si bien es probable que todas las industrias se vean afectadas hasta cierto punto, la magnitud del impacto puede variar. Es probable que las industrias que más dependen del trabajo del conocimiento experimenten más interrupciones y obtengan más valor. Según nuestras estimaciones, las empresas de tecnología serán las más afectadas por la IA de generación, con un valor agregado equivalente al 9 % de los ingresos de la industria mundial, pero las industrias basadas en el conocimiento, como la banca (hasta un 5 %), los productos farmacéuticos y médicos (también hasta un 5 %). hasta un 5%) y la educación (hasta un 4%) también podría verse significativamente afectada. Por el contrario, es probable que las industrias basadas en la fabricación, como la aeroespacial, la automotriz y la electrónica avanzada, sean menos disruptivas. Esto contrasta marcadamente con las oleadas anteriores de tecnología que han tenido el mayor impacto en la fabricación porque la IA gen tiene una ventaja en las actividades basadas en el lenguaje en lugar de aquellas que requieren trabajo manual.

Alex Singla (Director global de QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence) comentó:

Es sorprendente lo rápido que ha evolucionado la discusión sobre la IA generativa. Hace solo unos meses, la conversación entre ejecutivos era rudimentaria, principalmente tratando de entender qué era y viendo qué era exageración y qué era realidad. Y ahora, en solo seis meses, los líderes empresariales están teniendo conversaciones mucho más complejas. Podemos ver a partir de los resultados de la encuesta que casi un tercio de las empresas utilizan IA generativa en al menos una función comercial. Esto destaca el nivel de comprensión y aceptación entre las empresas de la viabilidad de la inteligencia artificial generativa en los negocios.

La siguiente pregunta es cómo las empresas darán el siguiente paso y si la IA generativa seguirá el patrón de IA más general que hemos observado, que se está estabilizando en torno al 50 % de adopción. Vemos a partir de los datos que casi la mitad de las empresas que ya usan IA planean aumentar sus inversiones en IA, en parte porque reconocen que se necesita un conjunto más amplio de capacidades para aprovechar al máximo la IA.

Para dar el siguiente paso en la transición de la IA de la experimentación al motor comercial y garantizar un sólido retorno de la inversión, las empresas deben abordar un amplio conjunto de problemas. Estas preguntas incluyen: identificar oportunidades específicas para la IA generativa dentro de una organización, cuál debería ser el modelo operativo y de gobierno, cuál es la mejor manera de administrar a terceros (como proveedores de modelos de nube y de lenguaje grande), qué se necesita para administrar los diversos riesgos, comprender El impacto de las pilas de personas y tecnología, y comprender cómo equilibrar los beneficios a corto plazo para los bancos con los fundamentos a largo plazo necesarios para escalar. Estas son preguntas complejas, pero las claves para desbloquear un valor realmente tremendo.

Muchas organizaciones aún deben abordar los riesgos potenciales que plantea la IA

Según la encuesta, pocas empresas parecen estar adecuadamente preparadas para la adopción generalizada de tecnologías de IA o los riesgos comerciales que estas herramientas pueden plantear. Solo el 21 por ciento de los encuestados que informaron la adopción de IA dijeron que sus organizaciones tenían políticas vigentes que regían el uso de las tecnologías de IA por parte de los empleados en el trabajo. Cuando preguntamos específicamente sobre los riesgos de adoptar IA, pocos encuestados dijeron que sus empresas estaban reduciendo el riesgo de IA más citado: la inexactitud. Los encuestados mencionaron la inexactitud con más frecuencia que la ciberseguridad y el cumplimiento normativo, que fueron los riesgos más comunes para la IA en encuestas anteriores. Solo el 32 por ciento de los encuestados dice que está reduciendo la imprecisión, que es inferior al 38 por ciento que está reduciendo el riesgo de ciberseguridad. Curiosamente, esta cifra es significativamente más baja que la proporción de encuestados (51 %) que informaron haber mitigado los riesgos de ciberseguridad relacionados con la IA el año pasado. En general, como hemos visto en años anteriores, la mayoría de los encuestados indicaron que sus organizaciones no están abordando los riesgos asociados con la IA.

Alexander Sukharevsky (Director global de QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence) comentó:

Existe una conciencia generalizada de los riesgos asociados con la IA generativa. Pero al mismo tiempo, la ansiedad y el miedo generalizados dificultan que los líderes respondan de manera efectiva al riesgo. Según nuestra última encuesta, poco más del 20 % de las empresas cuentan con políticas de riesgo para la IA generativa. Estas políticas a menudo se centran en proteger la información de propiedad de una empresa, como datos, conocimientos y otra propiedad intelectual. Estos son críticos, pero también encontramos que muchos riesgos pueden abordarse cambiando la arquitectura tecnológica de la empresa, que refleja la política establecida.

Sin embargo, el verdadero escollo es que las empresas tienen una visión demasiado limitada del riesgo. Las empresas también deben prestar atención a una serie de riesgos importantes, como el desarrollo social, humanitario y sostenible. De hecho, es más probable que las consecuencias no deseadas de la IA generativa causen problemas para el mundo que los escenarios del fin del mundo que algunos están promocionando. Aquellas empresas que abordan la IA de la manera más constructiva están experimentando y utilizando la IA, mientras desarrollan un proceso estructurado para identificar y abordar estos riesgos más amplios. Están configurando usuarios de prueba y equipos específicos encargados de pensar en cómo las aplicaciones de IA generativa podrían fallar para predecir mejor algunas de esas consecuencias. También trabajan con las mejores y más creativas personas del negocio para determinar los mejores resultados para el negocio y la sociedad en general. Una comprensión reflexiva, metódica y completa de la naturaleza de los riesgos y oportunidades emergentes es fundamental para el desarrollo responsable y productivo de la IA generativa.

2. Empresas pioneras han tomado la delantera en el campo de la inteligencia artificial

Los resultados de la encuesta muestran que las empresas eficientes en IA, aquellas cuyos encuestados dicen que al menos el 20 por ciento de sus ganancias de 2022 antes de intereses e impuestos se pueden atribuir a las aplicaciones de IA, apuestan por la IA, tanto la inteligencia artificial generativa como la más tradicional. Estas empresas que obtienen un enorme valor de la IA ya están utilizando la IA gen en más funciones comerciales que otras, en particular el desarrollo de productos y servicios y la gestión de riesgos y cadena de suministro. En todas las capacidades de IA (incluidas las capacidades de aprendizaje automático más tradicionales, la automatización de procesos robóticos y los chatbots), las empresas eficientes en IA también tienen más probabilidades que otras de usar IA en el desarrollo de productos y servicios, como optimizar los ciclos de desarrollo de productos, agregar nuevas características a productos existentes y la creación de nuevos productos basados en IA. Estas organizaciones también utilizan la IA más que otras en el modelado de riesgos, así como en áreas de recursos humanos como la gestión del desempeño, el diseño organizacional y la optimización de la implementación de la fuerza laboral.

Otra forma en que se diferencian de sus pares: los esfuerzos de IA de los High Performers están menos orientados hacia la reducción de costos, que es una prioridad principal para otras organizaciones. Los encuestados de empresas con IA eficaz tenían el doble de probabilidades de decir que el principal objetivo de IA de su organización era crear negocios o flujos de ingresos completamente nuevos, y era más probable que mencionaran que la creación de nuevas funciones aumenta el valor de los productos existentes.

Como hemos visto en años anteriores, estas organizaciones altamente efectivas están gastando mucho más que otras organizaciones en IA: los encuestados en organizaciones eficientes en IA dicen que tienen un 20 % más de probabilidades de gastar su presupuesto digital en IA. otras organizaciones Además, están utilizando la IA de manera más amplia en toda la organización. Es más probable que los encuestados de Empresas eficaces de IA digan que sus organizaciones han adoptado IA en cuatro o más funciones comerciales y han incorporado más capacidades de IA. Por ejemplo, además de la IA de generación y las capacidades de lenguaje natural relacionadas, los encuestados de alto rendimiento informaron con mayor frecuencia que tenían un gráfico de conocimiento integrado en al menos un producto o proceso funcional comercial.

Si bien las empresas eficientes en IA no son inmunes al desafío de extraer valor de la IA, los resultados sugieren que las dificultades que enfrentan reflejan su relativa madurez en IA, mientras que otras luchan con elementos estratégicos fundamentales. Los principales desafíos citados con mayor frecuencia por los encuestados de negocios eficientes en IA son los modelos y las herramientas, como monitorear el rendimiento del modelo en producción y volver a capacitar a los modelos según sea necesario a lo largo del tiempo. Por el contrario, otros encuestados mencionaron cuestiones estratégicas, como desarrollar una visión de IA bien definida vinculada al valor empresarial o encontrar los recursos adecuados.

Los hallazgos brindan evidencia adicional de que incluso las empresas eficientes en IA no dominan las mejores prácticas para adoptar IA, como los enfoques de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), aunque es más probable que lo hagan. Por ejemplo, solo el 35 % de los encuestados en AI-Efficient Enterprises dijo que su organización ensambla los componentes existentes, en lugar de reinventarlos, cuando es posible, pero esto es mucho más alto que el 19 % de otras organizaciones encuestadas por.

La adopción de algunos de los casos de uso más transformadores que pueden proporcionar las aplicaciones de gen AI probablemente requerirá muchas técnicas y prácticas especializadas de MLOps, y hacerlo de la manera más segura posible. Las operaciones de modelos en tiempo real son una de esas áreas donde los sistemas de monitoreo y la configuración de alertas instantáneas para resolver problemas rápidamente pueden mantener los sistemas de IA bajo control. Aquí, las empresas con mejor desempeño se destacan, pero aún tienen espacio para crecer: una cuarta parte de los encuestados de estas empresas dijo que todos sus sistemas estaban monitoreados y equipados con alertas instantáneas, mientras que solo el 12 %.

Bryce Hall (socio asociado de McKinsey) comentó:

Uno de los hallazgos consistentes de nuestro estudio global de IA realizado cada año durante los últimos seis años es que las personas de alto desempeño tienen una visión amplia de lo que se necesita para tener éxito. Son especialmente buenos para centrarse en el valor y luego rediseñar la organización para capturar ese valor. Este patrón también es evidente cuando se estudia cómo los empleados de alto rendimiento utilizan la inteligencia artificial generativa.

Por ejemplo, en términos de estrategia, los líderes que analizamos están planificando oportunidades de alto valor para la IA en sus áreas comerciales. Vale la pena señalar que no están haciendo este trabajo exclusivamente en IA generativa. Si bien todos estamos entusiasmados con la vertiginosa variedad de aplicaciones de IA de generación, más de la mitad del valor potencial para las empresas proviene de aplicaciones de IA que no utilizan IA de generación. Estas empresas mantienen un enfoque disciplinado al ver todas las oportunidades de IA en función del valor potencial.

Este enfoque se aplica a todas las áreas de competencia. Por ejemplo, cuando se trata de tecnología y datos, las empresas de alto rendimiento se centran en las capacidades que necesitan para capturar el valor que identifican. Esto incluye la capacidad de permitir que los modelos de lenguaje grandes se entrenen en datos específicos de la empresa y la industria. Están evaluando y probando las eficiencias y velocidades logradas mediante el uso de los servicios de IA existentes (lo que llamamos el enfoque "tomador") y desarrollando capacidades que crean una ventaja competitiva, por ejemplo, ajustando modelos y capacitándolos para usar sus propios datos patentados ( llamamos a esto el enfoque "modelador").

3. A medida que cambian las necesidades de talento relacionadas con la IA, se espera que el impacto de la IA en la fuerza laboral sea significativo

Los resultados de nuestra última encuesta revelan un cambio en los roles que las empresas están contratando para respaldar sus ambiciones de IA. Durante el año pasado, las empresas que utilizan IA contrataron con mayor frecuencia ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos de IA, todos los puestos que los encuestados informaron como comunes en la encuesta anterior. Sin embargo, en comparación con la encuesta anterior, una proporción mucho menor de encuestados informó el título de trabajo más contratado del año pasado, ingenieros de software relacionados con IA (28 % en la última encuesta, por debajo del 39 %). Más recientemente, con la proliferación de la tecnología de inteligencia artificial, la demanda de esta habilidad también ha aumentado, por lo que han surgido puestos de trabajo en ingeniería rápida, y el 7 % de los encuestados que adoptaron la tecnología de inteligencia artificial dijo que en el último año Estos puestos se llenan a mitad de camino. -año.

Los hallazgos sugieren que la contratación para roles relacionados con la IA sigue siendo un desafío, pero se ha vuelto más fácil durante el último año, lo que probablemente refleja una ola de despidos en empresas de tecnología desde fines de 2022 hasta la primera mitad de 2023. En comparación con la encuesta anterior, una proporción menor de encuestados informó dificultades para contratar científicos de datos de inteligencia artificial, ingenieros de datos y expertos en visualización de datos, pero las respuestas de los encuestados indicaron que la contratación de ingenieros de aprendizaje automático y líderes humanos de productos inteligentes sigue siendo tan desafiante como el año pasado.

De cara a tres años, los encuestados predicen que la aplicación de la IA remodelará muchos roles en la fuerza laboral. En general, esperan que más trabajadores se vuelvan a capacitar de los que se van. Casi el 40 por ciento de los encuestados informaron que esperan que sus empresas tengan más del 20 por ciento de su fuerza laboral capacitada luego de la adopción de la IA, mientras que el 8 por ciento dijo que su fuerza laboral se reduciría en más del 20 por ciento.

Específicamente para el impacto esperado de la IA, las operaciones de servicio son la única función en la que la mayoría de los encuestados espera que disminuya el número de empleados de su organización. Este hallazgo es ampliamente consistente con nuestra investigación reciente: si bien el advenimiento de la IA ha aumentado nuestras estimaciones de la proporción de actividades de los empleados que se pueden automatizar (del 50 % al 60 % al 70 %), esto no se traduce necesariamente en la automatización. de todo el rol.

Se espera que las empresas eficientes en IA asuman niveles más altos de capacitación que otras empresas. Los encuestados de estas organizaciones tienen más del triple de probabilidades de decir que su organización volverá a capacitar a más del 30 por ciento de su fuerza laboral en los próximos tres años como resultado de la adopción de IA.

Lareina Yee (Socia Senior de McKinsey; Presidenta del Consejo de Tecnología de McKinsey) comentó:

Estamos en las primeras etapas de la inteligencia artificial generativa, y las empresas ya anticipan el impacto significativo que tendrá en el talento, desde la apertura de nuevas oportunidades laborales, cambiando la forma en que se realiza el trabajo, hasta la introducción de categorías de trabajo completamente nuevas (como ingeniería justo a tiempo). Una de las fortalezas de la IA generativa, que es su mayor desafío, es que puede ayudar a casi todos a hacer su trabajo.

Esta escala es diferente de la IA tradicional, que afecta a una fuerza laboral bastante pequeña, aunque no menos importante, con habilidades profundas en campos técnicos como el aprendizaje automático, la ciencia de datos o la robótica. Dadas las capacidades altamente especializadas requeridas, siempre parece haber escasez de talento en IA. Nuestra encuesta muestra que la contratación para estos roles sigue siendo un desafío. La IA generativa, por el contrario, aún requiere personas altamente capacitadas para construir grandes modelos de lenguaje y entrenar modelos generativos, pero los usuarios pueden ser casi cualquier persona y no necesitan un título en ciencia de datos o experiencia en aprendizaje automático para trabajar de manera efectiva. La metáfora es similar a la transición de mainframes (grandes computadoras operadas por especialistas altamente calificados) a computadoras personales (disponibles para cualquiera). Es un cambio revolucionario que cambia la forma en que las personas usan la tecnología como una herramienta poderosa.

Nuestra encuesta también refleja la visión de la IA generativa como herramienta. En su mayor parte, las empresas ven a la IA como una herramienta para aumentar la actividad humana, no necesariamente para reemplazarla. Hasta ahora, hemos visto principalmente empresas que se inclinan hacia el uso de IA generativa, centrándose en áreas de servicios públicos donde el camino para mejorar el crecimiento del rendimiento o la productividad es más claro. Por ejemplo, el uso de herramientas de inteligencia artificial generativa para ayudar a modernizar el código heredado o acelerar el tiempo de investigación y descubrimiento científico. Solo estamos rascando la superficie de estas mejoras y podemos esperar que su adopción se acelere.

4. Todos los ojos puestos en la IA generativa, pero la adopción y el impacto más amplios de la IA se mantienen constantes

Si bien el uso de herramientas de IA generativa está ganando popularidad rápidamente, los datos de las encuestas no muestran que estas herramientas más nuevas estén impulsando la adopción general de la IA en las empresas. Al menos por ahora, el porcentaje general de organizaciones que adoptan IA se mantiene estable, con el 55 por ciento de los encuestados diciendo que su organización ha adoptado IA. Aún así, menos de un tercio de los encuestados dijo que su organización ha adoptado la IA en más de una función comercial, lo que sugiere que la adopción de la IA sigue siendo limitada. Al igual que en las cuatro encuestas anteriores, el desarrollo de productos y servicios y las operaciones de servicios siguieron siendo las dos funciones comerciales citadas con mayor frecuencia por los encuestados para adoptar la IA. En general, solo el 23 % de los encuestados dijo que su negocio tuvo al menos el 5 % de su EBIT el año pasado atribuible al uso de inteligencia artificial (prácticamente sin cambios con respecto a la encuesta anterior), lo que sugiere que todavía hay mucho más espacio por venir para capturar valor.

Las organizaciones continúan viendo retornos en áreas del negocio que usan inteligencia artificial y planean aumentar sus inversiones en los próximos años. Vimos que la mayoría de los encuestados informaron un aumento en los ingresos relacionados con la IA en cada función comercial que usa IA. De cara al futuro, más de dos tercios de los encuestados esperan que sus organizaciones aumenten las inversiones en IA durante los próximos tres años.

Michael Chui (socio de McKinsey Global Institute) comentó:

Hemos estado enfatizando la importancia de la IA generativa, y por una buena razón, dado su potencial transformador, pero esta encuesta es un buen recordatorio de que, en el mundo más amplio de la IA, hay mucho valor. De hecho, algunas de nuestras otras investigaciones sugieren que la IA no generativa tiene un potencial aún más valioso que la IA generativa. Los casos de uso en áreas como la mejora de la precisión de los pronósticos, la optimización de las redes logísticas y el suministro de recomendaciones de compra del próximo producto crean valor para las empresas que pueden aprovechar la promesa más amplia de la inteligencia artificial.

Si bien la tasa general de adopción de IA se mantiene estable en alrededor del 55 %, más de dos tercios de los encuestados informaron que sus empresas planean aumentar la inversión en IA. Seguiremos viendo una ola de empresas eficaces en IA que están construyendo los cimientos y las capacidades para crear valor. Una explicación es que "los ricos se vuelven más ricos" cuando se trata de extraer valor de la IA. Tenemos curiosidad por saber si el mayor interés en la inteligencia artificial generativa abrirá la puerta para la adopción general de la inteligencia artificial en el futuro.

Acerca de la encuesta

La encuesta en línea se realizó del 11 al 21 de abril de 2023 y recibió respuestas de 1684 participantes de todas las regiones, industrias, tamaños de empresas, especialidades funcionales y antigüedad. De estos encuestados, 913 dijeron que su organización ha adoptado la IA en al menos una función y se les preguntó sobre el uso de la IA en su organización. Para ajustar las diferencias en las tasas de respuesta, los datos se ponderan según la contribución de cada país encuestado al PIB mundial.