Laporan terbaru McKinsey memberi tahu Anda tentang perubahan ini setelah AIGC menjadi populer

McKinsey tidak asing dengan AI generatif: Sekitar setengah dari tenaga kerja raksasa konsultan global itu dikatakan menggunakan teknologi tersebut pada awal musim panas ini.

Tapi itu bukan satu-satunya organisasi yang melihat adopsi AI generatif yang cepat. Faktanya, laporan tahunan baru-baru ini Keadaan AI pada tahun 2023: Tahun pelarian AI generatif oleh QuantumBlack, divisi kecerdasan buatan McKinsey, menemukan bahwa "penggunaan AI generatif sudah tersebar luas". Ini adalah kesimpulan dari survei online yang dilakukan oleh McKinsey di antara 1.684 peserta di seluruh wilayah, industri, dan ukuran perusahaan antara 11-21 April 2023. Mayoritas (79%) responden menunjukkan "beberapa paparan terhadap AI generatif, baik untuk bekerja atau di luar pekerjaan", sementara 22% mengatakan mereka menggunakannya secara teratur di tempat kerja. Temuan ini menggemakan survei informal baru-baru ini oleh outlet teknologi VentureBeat, yang menunjukkan bahwa lebih dari 70 persen perusahaan sudah bereksperimen dengan AI generatif.

Meski masih awal, namun sudah banyak digunakan

Survei McKinsey dimulai pada bulan April tahun ini, saat gelombang kecerdasan buatan generatif mulai melonjak.Meskipun banyak alat baru belum muncul dalam waktu dekat, aplikasi tentatifnya relatif umum. 79% responden mengatakan bahwa mereka setidaknya terpapar kecerdasan buatan generatif, baik di tempat kerja maupun di luar pekerjaan. 22% responden mengatakan mereka secara teratur menggunakannya dalam pekerjaan mereka. Selain individu, organisasi sekarang menggunakan kecerdasan buatan secara luas. Sepertiga responden mengatakan perusahaan sudah menggunakan AI generatif secara teratur setidaknya dalam satu fungsi. Terlebih lagi, laporan tersebut juga mengungkapkan bahwa AI generasi mendatang bukan hanya tren yang berlalu, tetapi prioritas strategis bagi banyak organisasi. Hampir setengah (40%) responden mengatakan bahwa perusahaan mereka berencana untuk meningkatkan keseluruhan investasi AI mereka sebagai hasil dari AI generatif. Selain itu, teknologi tersebut menjadi agenda dewan dari 28% perusahaan. Sekarang perusahaan dan individu sedang bereksperimen dengan generasi baru kecerdasan buatan, siapa yang paling sering menggunakannya dan untuk tujuan apa? Laporan McKinsey yang baru juga menawarkan beberapa wawasan menarik. Responden di Amerika Utara sejauh ini merupakan pemimpin global dalam mengadopsi AI generasi berikutnya di tempat kerja, dengan 28 persen menggunakan teknologi baik di tempat kerja maupun di luar tempat kerja, sementara responden di Eropa dan Asia Pasifik masing-masing 24% dan 22% (hanya 19% di Cina Raya). Ini mungkin hasil yang diharapkan, mengingat peluncuran ChatGPT OpenAI pada November 2022 telah memicu ledakan AI generatif di AS.

Bisnis yang paling banyak menggunakan alat baru ini juga mencerminkan kebutuhan bisnis yang paling sering mengadopsi AI, termasuk pemasaran dan penjualan, pengembangan produk dan layanan, serta operasi layanan. Bahkan, per April 2023, penggunaan AI generatif terbesar adalah pada pemasaran dan penjualan sebesar 14%, diikuti oleh pengembangan produk/jasa sebesar 13%.

Sejauh ini, teknologi yang paling cepat mengadopsi di tempat kerja dan/atau di luar pekerjaan adalah "Teknologi, Media & Telekomunikasi" sebesar 33%, diikuti oleh "Layanan Keuangan" dan "Layanan Bisnis, Hukum & Profesional" masing-masing sebesar 24% dan 23%. Angka-angka tersebut juga sesuai dengan ekspektasi — perusahaan teknologi umumnya dianggap sebagai area di mana kecerdasan buatan diharapkan memiliki dampak terbesar. Sebagai industri padat pengetahuan, perbankan, pendidikan, kesehatan, dan hukum juga dianggap sangat terpengaruh oleh teknologi baru.

Sebaliknya, industri berbasis manufaktur seperti kedirgantaraan, otomotif, dan elektronik canggih cenderung kurang mengganggu. Menurut survei McKinsey, manajemen rantai pasokan (3 persen) dan manufaktur (hanya 2 persen) memiliki peringkat yang sangat rendah.

Hasil ini sangat kontras dengan dampak gelombang teknologi yang memiliki dampak terbesar pada manufaktur di masa lalu (seperti jalur perakitan pabrik, robot industri): Kekuatan AI generatif saat ini terutama untuk kegiatan berbasis bahasa, daripada yang membutuhkan tenaga kerja manual. Yang terakhir bisa lebih menantang dan memakan waktu untuk mengadopsi AI. Beberapa kendala fisik juga membuat industri ini lebih mampu. Tahan pengaruh AI kecerdasan buatan. Namun, untuk AI generatif, manajemen rantai pasokan harus menjadi area di mana ia unggul, yang melibatkan banyak perencanaan, analisis pasar, dan memberikan wawasan berdasarkan data dalam jumlah besar, yang merupakan keahlian AI generatif. Plus, dalam hal apa yang dilakukan orang dengan AI generatif, laporan tersebut menemukan bahwa hampir semua fungsi hingga saat ini berputar di sekitar membuat, meringkas, dan menganalisis dokumen. Prediksi tren mengikuti.

Khususnya, beberapa perusahaan tampaknya cukup siap untuk penggunaan AI secara luas atau risiko bisnis yang mungkin ditimbulkan oleh alat ini. Misalnya, hanya 21 persen responden yang mengatakan bahwa perusahaan mereka memiliki kebijakan untuk menggunakan teknologi AI di tempat kerja. Secara khusus, ketika ditanya tentang risiko penerapan AI, beberapa responden menunjukkan bahwa perusahaan mereka memitigasi risiko AI yang paling sering dikutip: ketidakakuratan. Hanya 32 persen yang mengatakan mereka mengurangi ketidakakuratan, kurang dari 38 persen yang mengatakan mereka mengurangi risiko keamanan siber.

Perusahaan terkemuka juga memimpin di era AI generatif

AI berkinerja tinggi, atau responden yang mengaitkan setidaknya 20 persen EBIT 2022 mereka dengan adopsi AI, menggunakan AI sepenuhnya, termasuk fitur AI generatif dan lebih tradisional. Mereka juga menggunakan AI generatif di lebih banyak bisnis mereka, terutama dalam pengembangan produk dan layanan serta manajemen rantai pasokan dan risiko. Mempertimbangkan semua kemampuan AI—termasuk kemampuan pembelajaran mesin yang lebih tradisional, otomatisasi proses robotik, dan chatbot—bisnis ini juga lebih cenderung menggunakan AI dalam pengembangan produk dan layanan, seperti optimalisasi siklus pengembangan produk, Menambahkan fitur baru ke produk yang sudah ada, serta menciptakan produk baru berbasis AI. Bisnis ini juga lebih sering menggunakan AI dalam pemodelan risiko dan sumber daya manusia, seperti manajemen kinerja, desain organisasi, dan pengoptimalan penyebaran tenaga kerja. Plus, perbedaan lain antara mereka dan rekan mereka: Adopsi AI generatif mereka kurang fokus pada pengurangan biaya, yang merupakan prioritas utama bagi perusahaan lain. Dua kali lebih banyak AI berkinerja tinggi menargetkan penciptaan bisnis baru atau aliran pendapatan sebagai target utama mereka. Namun, tujuan utama sebagian besar AI berkinerja tinggi yang mengadopsi AI generatif adalah untuk menambah nilai pada produk yang sudah ada.

Dalam hal investasi, perusahaan berkinerja tinggi ini juga berinvestasi lebih banyak dalam kecerdasan buatan dibandingkan organisasi lain. Misalnya, organisasi lima kali lebih mungkin membelanjakan lebih dari 20 persen anggaran digital mereka untuk kecerdasan buatan. Mereka juga mengadopsi AI secara lebih luas di organisasi perusahaan. Mereka juga cenderung mengatakan bahwa mereka telah mengadopsi AI di empat atau lebih fungsi bisnis perusahaan mereka, dengan lebih banyak kemampuan AI yang disematkan. Misalnya, menyematkan grafik pengetahuan ke dalam setidaknya satu produk atau proses fungsi bisnis selain kecerdasan buatan dan kemampuan bahasa alami terkait. AI berkinerja tinggi juga berbeda dari perusahaan lain dalam tantangan yang mereka hadapi. Yang pertama terutama menghadapi tantangan transisi algoritme ke bisnis, seperti cara menerapkan dan memelihara model dalam produksi secara andal dan efisien. Banyak teknik dan praktik MLOps khusus mungkin diperlukan untuk mengimplementasikan kasus penggunaan di mana AI generatif dapat memainkan peran transformatif. Sebaliknya, perusahaan lain bergumul dengan masalah strategis seperti menetapkan visi AI yang jelas.

Perubahan permintaan bakat

Selama setahun terakhir, perekrutan teratas oleh perusahaan yang mengadopsi AI termasuk insinyur data, insinyur pembelajaran mesin, dan ilmuwan data AI. Laporan terbaru menemukan bahwa insinyur perangkat lunak, yang merupakan kategori paling laris tahun lalu, melihat permintaan mereka turun tajam tahun ini, dari 39 persen menjadi 28 persen. Juga, ada lowongan pekerjaan baru - Engineer. Secara keseluruhan, meskipun perekrutan untuk peran terkait AI tetap menjadi tantangan, ini menjadi agak lebih mudah selama setahun terakhir, yang mencerminkan lebih sedikit kesulitan dalam merekrut ilmuwan data AI, insinyur data, dan spesialis visualisasi data. Ini mungkin terkait dengan banyaknya PHK di perusahaan teknologi dari akhir tahun 2022 hingga paruh pertama tahun 2023.

Responden memperkirakan bahwa AI akan mengubah banyak pekerjaan selama tiga tahun ke depan. Namun, secara umum, mereka mengharapkan lebih banyak karyawan untuk berlatih kembali daripada berhenti. Hampir empat dari 10 responden memperkirakan bahwa lebih dari 20 persen tenaga kerja perusahaan mereka akan dilatih ulang untuk memperoleh keterampilan baru, sementara 8 persen mengatakan tenaga kerja mereka akan berkurang lebih dari 20 persen.

Selain itu, operasi layanan adalah satu-satunya pekerjaan yang mayoritas responden harapkan akan digantikan oleh pemotongan skala besar.

Dalam hal pelatihan ulang karyawan, AI berkinerja tinggi tiga kali lebih mungkin dibandingkan perusahaan lain untuk melatih ulang lebih dari 30% tenaga kerja mereka selama tiga tahun ke depan.

Adopsi dan dampak AI pada industri akan tetap stabil

Sementara AI generatif dengan cepat mendapatkan popularitas, data survei tidak menunjukkan bahwa alat baru ini mendorong adopsi AI di seluruh perusahaan. Setidaknya untuk saat ini, persentase perusahaan yang mengadopsi AI tetap stabil secara keseluruhan, dengan 55 persen responden mengatakan bahwa organisasi mereka telah mengadopsi AI. Kurang dari sepertiga responden melanjutkan dengan mengatakan bahwa organisasi mereka telah mengadopsi AI di berbagai fungsi bisnis, menunjukkan bahwa penggunaan AI tetap terbatas. Pengembangan produk dan layanan serta operasi layanan tetap menjadi dua bisnis yang paling sering mengadopsi AI oleh responden. Secara keseluruhan, hanya 23 persen responden yang mengatakan setidaknya 5 persen EBIT perusahaan mereka disebabkan oleh penggunaan AI tahun lalu. Ini menunjukkan bahwa masih ada lebih banyak ruang untuk naik.

Mayoritas responden mengindikasikan bahwa setiap fungsi bisnis yang menggunakan AI telah mengalami pertumbuhan pendapatan terkait. Ke depan, lebih dari dua pertiga mengharapkan perusahaan untuk meningkatkan investasi di AI selama tiga tahun ke depan.