laporan McKinsey AI dirilis, AI generatif telah membuat kemajuan pesat dan manfaat ekonomi yang besar, dan masa depan tidak dapat diremehkan.
Laporan Blockbuster McKinsey Dirilis!
Kesimpulan intinya adalah satu kalimat: AI akan mencapai tingkat manusia lebih cepat dari yang diperkirakan, dan proyeksi median adalah sebelum 2030.
Anda tahu, dibandingkan dengan prediksi orang pada tahun 2017, laporan baru menyoroti optimisme.
Gambar di atas adalah hasil akhir dari laporan, yang akan kita bicarakan satu per satu nanti.
Roundup Laporan
Pada awalnya, laporan ini dimulai dengan ringkasan sempurna tentang seberapa banyak teknologi telah mempengaruhi kehidupan kita saat ini.
Singkatnya, AI telah lama merambah ke semua aspek kehidupan kita.
Ketika DeepMind datang dengan AlphaGo pada tahun 2016 dan mengalahkan juara dunia Lee Sedol, AI pernah memasuki bidang penglihatan kami dengan luar biasa, tetapi karena itu hanya terbatas pada permainan Go, perlahan-lahan memudar segera setelah pusat perhatian berlalu.
Tapi tahun ini berbeda.
Belum lagi ChatGPT, yang telah melampaui langit dalam hal pengguna, hanya produk AI generatif seperti Copilot, Difusi Stabil, dan sebagainya, yang menyapu hidup kita seperti badai.
Yang berbeda kali ini adalah alat AI ini tersedia untuk semua orang. Semua orang dapat berkreasi dengan ChatGPT, menggunakan Midjourney untuk membuat grafik, dan menggunakan Copilot untuk membuat PPT.
ChatGPT dilengkapi dengan GPT-4, semua kinerja langsung lepas landas dari GPT-3.5. Lalu ada Claude Anthropic, yang dapat memproses 100.000 token per menit (sekitar panjang novel), dan generasi Claude pada bulan Maret tahun ini hampir sepersepuluh dari kinerja saat ini.
Laporan ini berfokus pada kecepatan di mana AI berkembang, meningkat hanya dalam beberapa bulan.
Dalam laporan ini, AI generatif didefinisikan sebagai aplikasi yang dibangun dengan model dasar. Model dasar memiliki sejumlah besar fitur baru dalam gambar, video, audio, kode, dll., Dan kinerja fungsi aslinya juga telah sangat ditingkatkan.
Menurut laporan itu, pemahaman kita tentang besarnya kemampuan AI generatif masih dalam tahap awal.
Itu sebabnya McKinsey membuat laporan untuk lebih memahami masa depan AI generatif.
Dampak Ekonomi dan Sosial
Perusahaan bereksperimen dengan AI generatif untuk dengan cepat menyesuaikan alur kerja mereka dengan teknologi baru.
Laporan tersebut menunjukkan bahwa perlu untuk memiliki pemahaman menyeluruh tentang apa yang akan dibawa AI generatif ke pembangunan sosial dan ekonomi kita secara keseluruhan.
Dalam bagan di bawah ini, laporan ini menggunakan dua perspektif yang saling melengkapi untuk menentukan di mana dan berapa banyak nilai yang saat ini dibawa ke kemampuan AI generatif.
Lensa 1 pada gambar di atas adalah pemindaian besar bisnis yang dapat menggunakan AI generatif. Ini disebut "kasus penggunaan".
Katakanlah kasus penggunaan dalam pemasaran adalah: AI generatif diterapkan untuk menghasilkan konten seperti email yang dipersonalisasi, mengukur hasil seperti mengurangi biaya pembuatan konten tersebut dan meningkatkan pendapatan dengan meningkatkan efektivitas konten berkualitas tinggi dalam skala besar.
Akibatnya, laporan ini mengidentifikasi total 63 kasus penggunaan AI generatif yang mencakup 16 fungsi bisnis yang dapat menghasilkan antara $ 2,6 triliun dan $ 4,4 triliun per tahun dalam manfaat ekonomi jika diterapkan di seluruh industri.
Lihat banyak.
Itu adalah peningkatan 15 hingga 40 persen dari perkiraan nilai ekonomi saat ini sebesar $ 11 triliun menjadi $ 17,7 triliun. Yang terakhir adalah perkiraan McKinsey untuk 2017.
Lensa 2 melengkapi Lensa 1, dengan laporan yang menganalisis dampak potensial AI generatif pada sekitar 850 pekerjaan.
Para ahli mensimulasikan berbagai skenario untuk memperkirakan kapan AI generatif akan dapat melakukan masing-masing dari lebih dari 2.100 pekerjaan yang membentuk ekonomi global – yang dapat mencakup tugas-tugas seperti berkomunikasi dengan orang lain tentang rencana atau kegiatan operasional.
Dengan cara ini, kita dapat memperkirakan bagaimana AI generatif akan memengaruhi produktivitas tenaga kerja untuk semua pekerjaan yang saat ini dilakukan oleh semua tenaga kerja global, dengan kemampuan yang ada.
Beberapa dampak ini tumpang tindih dengan pengurangan biaya yang disebutkan dalam Lensa 1, dan oleh karena itu laporan mengasumsikan bahwa pengurangan biaya adalah hasil dari peningkatan produktivitas tenaga kerja.
Tidak termasuk tumpang tindih ini, total ekonomi AI generatif berjumlah $ 6,1 triliun hingga $ 7,9 triliun per tahun, seperti yang ditunjukkan pada grafik di bawah ini.
Potensi Masa Depan
Sementara manfaat ekonomi sudah cukup besar, laporan itu mengatakan mereka jauh melampaui itu.
Mari kita bicara tentang potensi.
AI generatif kemungkinan akan berdampak pada fungsi sebagian besar bisnis. Namun, jika kita mengukur dampak teknis sebagai persentase dari biaya fungsi, beberapa fungsi menonjol, seperti yang ditunjukkan pada bagan di bawah ini.
McKinsey menganalisis 16 fungsi bisnis dan menemukan bahwa hanya empat fungsi — operasi pelanggan, pemasaran dan penjualan, rekayasa perangkat lunak, serta penelitian dan pengembangan — menyumbang sekitar 75 persen dari total nilai tahunan kasus penggunaan AI generatif.
Sederhananya, dari perspektif teknis pekerjaan itu sendiri, tidak semua bisnis mendapat manfaat dari AI untuk sebagian besar.
Laporan tersebut mencatat bahwa nilai potensial AI generatif jauh lebih rendah di beberapa bidang pekerjaan, termasuk manufaktur dan rantai pasokan, ketika mengevaluasi berbagai kasus penggunaan untuk AI.
Alasan utamanya adalah karena sifat AI generatif itu sendiri.
Selain nilai potensial yang dapat dibawa oleh AI generatif dalam kasus penggunaan tertentu, AI generatif juga dapat membawa nilai bagi seluruh perusahaan dengan merevolusi sistem manajemen pengetahuan dalam perusahaan.
Kita semua tahu bahwa AI generatif memiliki kemampuan pemrosesan bahasa alami yang kuat dan dapat membantu karyawan lebih mudah menanyakan dan mengambil pengetahuan internal yang disimpan oleh perusahaan.
Jelas, ini meningkatkan kemampuan tim untuk dengan cepat mengakses informasi yang relevan, memungkinkan mereka untuk dengan cepat membuat keputusan yang lebih tepat dan mengembangkan strategi yang efektif.
Sebelum munculnya AI generatif, pekerjaan yang sama mungkin telah dilakukan pekerja sepanjang hari, dan AI generatif pasti menghasilkan manfaat besar setelah melakukan tugas-tugas ini.
Selain itu, AI generatif dapat meningkatkan nilai dengan bekerja dengan pekerja, mempercepat produktivitas mereka, dan meningkatkan kemampuan mereka untuk melakukan pekerjaan mereka.
Saya tidak mengatakan DNA siapa yang bergerak, bahkan artikel ini dihasilkan oleh editor dengan AI (tidak).
Dari 63 kasus penggunaan yang dianalisis dalam laporan tersebut, AI generatif memiliki potensi untuk menciptakan nilai total $ 2,6 triliun hingga $ 4,4 triliun di seluruh industri.
Tentu saja, dampak pastinya tergantung pada berbagai faktor, seperti kombinasi fungsi yang berbeda, pentingnya masing-masing, dan yang lebih penting - skala pendapatan industri itu sendiri, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Misalnya, AI generatif dilaporkan dapat menghasilkan sekitar $ 310 miliar dalam nilai tambahan untuk industri ritel, termasuk dealer mobil, dengan meningkatkan kemampuan seperti pemasaran dan operasi pelanggan.
Sebaliknya, banyak nilai potensial dalam teknologi tinggi berasal dari kemampuan AI generatif untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi pengembangan perangkat lunak, seperti yang ditunjukkan pada bagan di bawah ini.
Laporan tersebut memperkirakan bahwa jumlah ini akan menjadi semakin spektakuler di masa depan – karena kemampuan AI maju dengan pesat.
Sejak 2017, McKinsey Global Institute telah menganalisis dampak otomatisasi pada berbagai aktivitas kerja, dan mereka juga telah memodelkan berbagai skenario untuk adopsi teknologi.
Pada saat itu, mereka memperkirakan bahwa pekerja menghabiskan setidaknya setengah dari waktu mereka untuk mengadaptasi dan mengotomatisasi teknologi yang ada, apa yang kita sebut potensi otomatisasi teknologi.
Para ahli juga mensimulasikan berbagai skenario yang mungkin untuk menentukan tingkat adopsi teknologi ini dan dampaknya terhadap aktivitas kerja dalam ekonomi global.
Pertama, adopsi teknologi skala besar tidak akan terjadi dalam semalam. Butuh waktu bagi teknologi di laboratorium untuk diterjemahkan ke dalam otomatisasi aktivitas kerja tertentu.
Pada saat yang sama, jika biaya otomatisasi lebih tinggi dari biaya tenaga kerja, itu jelas tidak layak.
Akhirnya, bahkan jika itu terjadi, akan membutuhkan waktu untuk meluncurkannya dalam skala yang lebih besar.
Itulah yang menjadi fokus laporan ini. Berapa banyak potensi AI generatif untuk otomatisasi dalam produksi dan kehidupan, dan seberapa besar efisiensi kerja dapat ditingkatkan.
Laporan tersebut memprediksi bahwa, berdasarkan kinerja AI generatif saat ini, kemampuannya di semua aspek akan mencapai kinerja manusia lebih cepat dari perkiraan sebelumnya, seperti yang ditunjukkan pada bagan di bawah ini.
Lembaga ini sebelumnya berpikir bahwa 2027 adalah tahun paling awal bahwa teknologi dapat mencapai tingkat menengah pemahaman bahasa alami manusia, tetapi dalam laporan terbaru, kali ini telah dimajukan ke 2023.
Secara teoritis, dengan mengintegrasikan teknologi yang ada, proporsi total otomatisasi pada tahap ini telah meningkat dari sekitar 50% menjadi 60-70%.
Selain itu, karena pesatnya perkembangan kemampuan bahasa alami AI generatif, kurva potensi pengembangan teknologi cukup curam.
Grafik di bawah ini menunjukkan perkiraan 2017 dan perkiraan terbaru, dan dari kurva kita dapat dengan mudah melihat bagaimana kata "optimis" ditulis.
Prakiraan terbaru
Prakiraan untuk 2017
Bagan di bawah ini menunjukkan seberapa banyak aktivitas yang dilakukan pekerja setiap hari akan berubah dalam laporan, dengan perkiraan terbaru di bagian atas dan perkiraan untuk 2017 di bawah ini.
Prakiraan terbaru
Prakiraan untuk 2017
Para ahli memperkirakan bahwa AI generatif cenderung memiliki dampak terbesar pada pekerjaan pengetahuan, terutama kegiatan yang melibatkan pengambilan keputusan dan kolaborasi, yang sebelumnya memiliki potensi terendah untuk otomatisasi, seperti yang ditunjukkan pada bagan di bawah ini.
Laporan tersebut memperkirakan bahwa potensi otomatisasi keahlian melonjak sebesar 34 poin persentase, sementara potensi otomatisasi manajemen dan pengembangan bakat meningkat dari 16% pada 2017 menjadi 49% pada 2023.
Selain itu, AI generatif juga mampu memahami bahasa alami dan menggunakannya untuk berbagai kegiatan dan tugas, yang sangat menjelaskan mengapa otomatisasi memiliki begitu banyak potensi.
Di bidang ekonomi, sekitar 40 persen dari kegiatan yang dilakukan oleh pekerja perlu mencapai setidaknya tingkat median pemahaman manusia tentang bahasa alami.
Akibatnya, banyak aktivitas kerja yang melibatkan komunikasi, pengawasan, pencatatan, dan interaksi manusia memiliki potensi untuk diotomatisasi melalui AI generatif, mempercepat transformasi pekerjaan dalam pekerjaan seperti pendidikan dan teknologi, di mana potensi otomatisasi sebelumnya diharapkan muncul kemudian, seperti yang ditunjukkan pada grafik di bawah ini.
Selain hal di atas, laporan McKinsey juga menganalisis dari dimensi lain.
Karena keterbatasan ruang, saya tidak akan mencantumkan semuanya.
**Ke mana harus pergi dari sini? **
Analisis di atas dapat dikatakan berfokus pada penampilan industri secara keseluruhan.
Untuk mencerminkan landasan laporan, bagian terakhir adalah dampak AI generatif pada individu dan bagaimana kita masing-masing harus menghadapinya.
Ketika teknologi baru berkembang, para pemangku kepentingan harus bertindak untuk mempersiapkan peluang dan risiko, kata laporan itu.
Perhatian utama juga klise, seperti masalah halusinasi, masalah hak cipta intelektual dari data yang digunakan dalam pelatihan, dan sebagainya.
Laporan tersebut memperkirakan bahwa setidaknya seperempat hingga sepertiga pekerjaan akan berubah selama dekade berikutnya di bawah proyeksi median. Untuk peran yang berbeda pada orang yang berbeda, kita harus merespons dengan sangat berbeda.
Untuk perusahaan dan pemimpin bisnis, bagaimana mereka dapat memanfaatkan nilai potensial AI generatif sambil mengelola risiko yang ditimbulkannya.
Bagaimana AI generatif dan teknologi AI lainnya mengubah pekerjaan dan keahlian yang dibutuhkan tenaga kerja perusahaan di tahun-tahun mendatang? Bagaimana perusahaan akan menerapkan perubahan ini dalam program perekrutan, program penahanan, dan aspek SDM lainnya?
Dapatkah perusahaan berperan dalam memastikan bahwa teknologi tidak digunakan dengan cara negatif yang dapat membahayakan masyarakat?
Bagaimana perusahaan dapat berbagi pengalaman mereka dalam mempromosikan penggunaan AI generatif di dalam dan di seluruh industri dengan pemerintah dan masyarakat secara transparan?
Ini adalah pertanyaan yang perlu dieksplorasi oleh manajer.
Apa arti AI generatif untuk perencanaan tenaga kerja masa depan bagi para pengambil keputusan di pemerintahan?
Bagaimana pekerja dapat diberikan dukungan kebijakan yang diperlukan ketika kegiatan mereka berubah dari waktu ke waktu?
Dapatkah kebijakan baru dirumuskan atau yang sudah ada direvisi untuk membuat AI lebih bernilai secara sosial?
Akhirnya, sebagai setiap pekerja, konsumen, dan warga negara, bagaimana kita harus memperhatikan perkembangan teknologi baru? Dari mana kita mendapatkan informasi yang benar dan adil?
Bagaimana individu dapat menyeimbangkan kenyamanan dan dampak AI generatif?
Bagaimana kita, sebagai individu, mengekspresikan tuntutan kita dalam proses pengambilan keputusan?
Banyak masalah yang sangat membutuhkan pertimbangan mendalam kami.
Singkatnya, laporan ini memberikan pandangan komprehensif tentang dampak signifikan dari ledakan AI generatif pada masyarakat kita, terutama pada ekonomi.
Sumber daya:
Lihat Asli
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
McKinsey merilis laporan AI generatif yang memprediksi tingkat manusia pada tahun 2030
Sumber: Shin Zhiyuan
Laporan Blockbuster McKinsey Dirilis!
Kesimpulan intinya adalah satu kalimat: AI akan mencapai tingkat manusia lebih cepat dari yang diperkirakan, dan proyeksi median adalah sebelum 2030.
Anda tahu, dibandingkan dengan prediksi orang pada tahun 2017, laporan baru menyoroti optimisme.
Roundup Laporan
Pada awalnya, laporan ini dimulai dengan ringkasan sempurna tentang seberapa banyak teknologi telah mempengaruhi kehidupan kita saat ini.
Singkatnya, AI telah lama merambah ke semua aspek kehidupan kita.
Ketika DeepMind datang dengan AlphaGo pada tahun 2016 dan mengalahkan juara dunia Lee Sedol, AI pernah memasuki bidang penglihatan kami dengan luar biasa, tetapi karena itu hanya terbatas pada permainan Go, perlahan-lahan memudar segera setelah pusat perhatian berlalu.
Tapi tahun ini berbeda.
Belum lagi ChatGPT, yang telah melampaui langit dalam hal pengguna, hanya produk AI generatif seperti Copilot, Difusi Stabil, dan sebagainya, yang menyapu hidup kita seperti badai.
Yang berbeda kali ini adalah alat AI ini tersedia untuk semua orang. Semua orang dapat berkreasi dengan ChatGPT, menggunakan Midjourney untuk membuat grafik, dan menggunakan Copilot untuk membuat PPT.
ChatGPT dilengkapi dengan GPT-4, semua kinerja langsung lepas landas dari GPT-3.5. Lalu ada Claude Anthropic, yang dapat memproses 100.000 token per menit (sekitar panjang novel), dan generasi Claude pada bulan Maret tahun ini hampir sepersepuluh dari kinerja saat ini.
Laporan ini berfokus pada kecepatan di mana AI berkembang, meningkat hanya dalam beberapa bulan.
Dalam laporan ini, AI generatif didefinisikan sebagai aplikasi yang dibangun dengan model dasar. Model dasar memiliki sejumlah besar fitur baru dalam gambar, video, audio, kode, dll., Dan kinerja fungsi aslinya juga telah sangat ditingkatkan.
Menurut laporan itu, pemahaman kita tentang besarnya kemampuan AI generatif masih dalam tahap awal.
Itu sebabnya McKinsey membuat laporan untuk lebih memahami masa depan AI generatif.
Dampak Ekonomi dan Sosial
Perusahaan bereksperimen dengan AI generatif untuk dengan cepat menyesuaikan alur kerja mereka dengan teknologi baru.
Laporan tersebut menunjukkan bahwa perlu untuk memiliki pemahaman menyeluruh tentang apa yang akan dibawa AI generatif ke pembangunan sosial dan ekonomi kita secara keseluruhan.
Dalam bagan di bawah ini, laporan ini menggunakan dua perspektif yang saling melengkapi untuk menentukan di mana dan berapa banyak nilai yang saat ini dibawa ke kemampuan AI generatif.
Katakanlah kasus penggunaan dalam pemasaran adalah: AI generatif diterapkan untuk menghasilkan konten seperti email yang dipersonalisasi, mengukur hasil seperti mengurangi biaya pembuatan konten tersebut dan meningkatkan pendapatan dengan meningkatkan efektivitas konten berkualitas tinggi dalam skala besar.
Akibatnya, laporan ini mengidentifikasi total 63 kasus penggunaan AI generatif yang mencakup 16 fungsi bisnis yang dapat menghasilkan antara $ 2,6 triliun dan $ 4,4 triliun per tahun dalam manfaat ekonomi jika diterapkan di seluruh industri.
Lihat banyak.
Itu adalah peningkatan 15 hingga 40 persen dari perkiraan nilai ekonomi saat ini sebesar $ 11 triliun menjadi $ 17,7 triliun. Yang terakhir adalah perkiraan McKinsey untuk 2017.
Lensa 2 melengkapi Lensa 1, dengan laporan yang menganalisis dampak potensial AI generatif pada sekitar 850 pekerjaan.
Para ahli mensimulasikan berbagai skenario untuk memperkirakan kapan AI generatif akan dapat melakukan masing-masing dari lebih dari 2.100 pekerjaan yang membentuk ekonomi global – yang dapat mencakup tugas-tugas seperti berkomunikasi dengan orang lain tentang rencana atau kegiatan operasional.
Dengan cara ini, kita dapat memperkirakan bagaimana AI generatif akan memengaruhi produktivitas tenaga kerja untuk semua pekerjaan yang saat ini dilakukan oleh semua tenaga kerja global, dengan kemampuan yang ada.
Beberapa dampak ini tumpang tindih dengan pengurangan biaya yang disebutkan dalam Lensa 1, dan oleh karena itu laporan mengasumsikan bahwa pengurangan biaya adalah hasil dari peningkatan produktivitas tenaga kerja.
Tidak termasuk tumpang tindih ini, total ekonomi AI generatif berjumlah $ 6,1 triliun hingga $ 7,9 triliun per tahun, seperti yang ditunjukkan pada grafik di bawah ini.
Potensi Masa Depan
Sementara manfaat ekonomi sudah cukup besar, laporan itu mengatakan mereka jauh melampaui itu.
Mari kita bicara tentang potensi.
AI generatif kemungkinan akan berdampak pada fungsi sebagian besar bisnis. Namun, jika kita mengukur dampak teknis sebagai persentase dari biaya fungsi, beberapa fungsi menonjol, seperti yang ditunjukkan pada bagan di bawah ini.
McKinsey menganalisis 16 fungsi bisnis dan menemukan bahwa hanya empat fungsi — operasi pelanggan, pemasaran dan penjualan, rekayasa perangkat lunak, serta penelitian dan pengembangan — menyumbang sekitar 75 persen dari total nilai tahunan kasus penggunaan AI generatif.
Sederhananya, dari perspektif teknis pekerjaan itu sendiri, tidak semua bisnis mendapat manfaat dari AI untuk sebagian besar.
Alasan utamanya adalah karena sifat AI generatif itu sendiri.
Selain nilai potensial yang dapat dibawa oleh AI generatif dalam kasus penggunaan tertentu, AI generatif juga dapat membawa nilai bagi seluruh perusahaan dengan merevolusi sistem manajemen pengetahuan dalam perusahaan.
Kita semua tahu bahwa AI generatif memiliki kemampuan pemrosesan bahasa alami yang kuat dan dapat membantu karyawan lebih mudah menanyakan dan mengambil pengetahuan internal yang disimpan oleh perusahaan.
Jelas, ini meningkatkan kemampuan tim untuk dengan cepat mengakses informasi yang relevan, memungkinkan mereka untuk dengan cepat membuat keputusan yang lebih tepat dan mengembangkan strategi yang efektif.
Sebelum munculnya AI generatif, pekerjaan yang sama mungkin telah dilakukan pekerja sepanjang hari, dan AI generatif pasti menghasilkan manfaat besar setelah melakukan tugas-tugas ini.
Selain itu, AI generatif dapat meningkatkan nilai dengan bekerja dengan pekerja, mempercepat produktivitas mereka, dan meningkatkan kemampuan mereka untuk melakukan pekerjaan mereka.
Saya tidak mengatakan DNA siapa yang bergerak, bahkan artikel ini dihasilkan oleh editor dengan AI (tidak).
Dari 63 kasus penggunaan yang dianalisis dalam laporan tersebut, AI generatif memiliki potensi untuk menciptakan nilai total $ 2,6 triliun hingga $ 4,4 triliun di seluruh industri.
Tentu saja, dampak pastinya tergantung pada berbagai faktor, seperti kombinasi fungsi yang berbeda, pentingnya masing-masing, dan yang lebih penting - skala pendapatan industri itu sendiri, seperti yang ditunjukkan pada gambar di bawah ini.
Sebaliknya, banyak nilai potensial dalam teknologi tinggi berasal dari kemampuan AI generatif untuk meningkatkan kecepatan dan efisiensi pengembangan perangkat lunak, seperti yang ditunjukkan pada bagan di bawah ini.
Sejak 2017, McKinsey Global Institute telah menganalisis dampak otomatisasi pada berbagai aktivitas kerja, dan mereka juga telah memodelkan berbagai skenario untuk adopsi teknologi.
Pada saat itu, mereka memperkirakan bahwa pekerja menghabiskan setidaknya setengah dari waktu mereka untuk mengadaptasi dan mengotomatisasi teknologi yang ada, apa yang kita sebut potensi otomatisasi teknologi.
Para ahli juga mensimulasikan berbagai skenario yang mungkin untuk menentukan tingkat adopsi teknologi ini dan dampaknya terhadap aktivitas kerja dalam ekonomi global.
Pertama, adopsi teknologi skala besar tidak akan terjadi dalam semalam. Butuh waktu bagi teknologi di laboratorium untuk diterjemahkan ke dalam otomatisasi aktivitas kerja tertentu.
Pada saat yang sama, jika biaya otomatisasi lebih tinggi dari biaya tenaga kerja, itu jelas tidak layak.
Akhirnya, bahkan jika itu terjadi, akan membutuhkan waktu untuk meluncurkannya dalam skala yang lebih besar.
Itulah yang menjadi fokus laporan ini. Berapa banyak potensi AI generatif untuk otomatisasi dalam produksi dan kehidupan, dan seberapa besar efisiensi kerja dapat ditingkatkan.
Laporan tersebut memprediksi bahwa, berdasarkan kinerja AI generatif saat ini, kemampuannya di semua aspek akan mencapai kinerja manusia lebih cepat dari perkiraan sebelumnya, seperti yang ditunjukkan pada bagan di bawah ini.
Lembaga ini sebelumnya berpikir bahwa 2027 adalah tahun paling awal bahwa teknologi dapat mencapai tingkat menengah pemahaman bahasa alami manusia, tetapi dalam laporan terbaru, kali ini telah dimajukan ke 2023.
Selain itu, karena pesatnya perkembangan kemampuan bahasa alami AI generatif, kurva potensi pengembangan teknologi cukup curam.
Grafik di bawah ini menunjukkan perkiraan 2017 dan perkiraan terbaru, dan dari kurva kita dapat dengan mudah melihat bagaimana kata "optimis" ditulis.
Bagan di bawah ini menunjukkan seberapa banyak aktivitas yang dilakukan pekerja setiap hari akan berubah dalam laporan, dengan perkiraan terbaru di bagian atas dan perkiraan untuk 2017 di bawah ini.
Para ahli memperkirakan bahwa AI generatif cenderung memiliki dampak terbesar pada pekerjaan pengetahuan, terutama kegiatan yang melibatkan pengambilan keputusan dan kolaborasi, yang sebelumnya memiliki potensi terendah untuk otomatisasi, seperti yang ditunjukkan pada bagan di bawah ini.
Laporan tersebut memperkirakan bahwa potensi otomatisasi keahlian melonjak sebesar 34 poin persentase, sementara potensi otomatisasi manajemen dan pengembangan bakat meningkat dari 16% pada 2017 menjadi 49% pada 2023.
Di bidang ekonomi, sekitar 40 persen dari kegiatan yang dilakukan oleh pekerja perlu mencapai setidaknya tingkat median pemahaman manusia tentang bahasa alami.
Akibatnya, banyak aktivitas kerja yang melibatkan komunikasi, pengawasan, pencatatan, dan interaksi manusia memiliki potensi untuk diotomatisasi melalui AI generatif, mempercepat transformasi pekerjaan dalam pekerjaan seperti pendidikan dan teknologi, di mana potensi otomatisasi sebelumnya diharapkan muncul kemudian, seperti yang ditunjukkan pada grafik di bawah ini.
Karena keterbatasan ruang, saya tidak akan mencantumkan semuanya.
**Ke mana harus pergi dari sini? **
Analisis di atas dapat dikatakan berfokus pada penampilan industri secara keseluruhan.
Untuk mencerminkan landasan laporan, bagian terakhir adalah dampak AI generatif pada individu dan bagaimana kita masing-masing harus menghadapinya.
Ketika teknologi baru berkembang, para pemangku kepentingan harus bertindak untuk mempersiapkan peluang dan risiko, kata laporan itu.
Perhatian utama juga klise, seperti masalah halusinasi, masalah hak cipta intelektual dari data yang digunakan dalam pelatihan, dan sebagainya.
Laporan tersebut memperkirakan bahwa setidaknya seperempat hingga sepertiga pekerjaan akan berubah selama dekade berikutnya di bawah proyeksi median. Untuk peran yang berbeda pada orang yang berbeda, kita harus merespons dengan sangat berbeda.
Untuk perusahaan dan pemimpin bisnis, bagaimana mereka dapat memanfaatkan nilai potensial AI generatif sambil mengelola risiko yang ditimbulkannya.
Bagaimana AI generatif dan teknologi AI lainnya mengubah pekerjaan dan keahlian yang dibutuhkan tenaga kerja perusahaan di tahun-tahun mendatang? Bagaimana perusahaan akan menerapkan perubahan ini dalam program perekrutan, program penahanan, dan aspek SDM lainnya?
Dapatkah perusahaan berperan dalam memastikan bahwa teknologi tidak digunakan dengan cara negatif yang dapat membahayakan masyarakat?
Bagaimana perusahaan dapat berbagi pengalaman mereka dalam mempromosikan penggunaan AI generatif di dalam dan di seluruh industri dengan pemerintah dan masyarakat secara transparan?
Ini adalah pertanyaan yang perlu dieksplorasi oleh manajer.
Apa arti AI generatif untuk perencanaan tenaga kerja masa depan bagi para pengambil keputusan di pemerintahan?
Bagaimana pekerja dapat diberikan dukungan kebijakan yang diperlukan ketika kegiatan mereka berubah dari waktu ke waktu?
Dapatkah kebijakan baru dirumuskan atau yang sudah ada direvisi untuk membuat AI lebih bernilai secara sosial?
Akhirnya, sebagai setiap pekerja, konsumen, dan warga negara, bagaimana kita harus memperhatikan perkembangan teknologi baru? Dari mana kita mendapatkan informasi yang benar dan adil?
Bagaimana individu dapat menyeimbangkan kenyamanan dan dampak AI generatif?
Bagaimana kita, sebagai individu, mengekspresikan tuntutan kita dalam proses pengambilan keputusan?
Banyak masalah yang sangat membutuhkan pertimbangan mendalam kami.
Singkatnya, laporan ini memberikan pandangan komprehensif tentang dampak signifikan dari ledakan AI generatif pada masyarakat kita, terutama pada ekonomi.
Sumber daya: