O último relatório da McKinsey informa sobre essas mudanças depois que o AIGC se tornou popular

A McKinsey não é estranha à IA generativa: cerca de metade da força de trabalho da gigante global de consultoria estava usando a tecnologia no início deste verão.

Mas não é a única organização vendo a rápida adoção da IA generativa. De fato, um relatório anual recente The state of AI in 2023: Generative AI's breakout year da QuantumBlack, a divisão de inteligência artificial da McKinsey, descobriu que "o uso de IA generativa já é generalizado". Esta é a conclusão de uma pesquisa online conduzida pela McKinsey entre 1.684 participantes em todas as regiões, setores e tamanhos de empresas entre 11 e 21 de abril de 2023. A maioria (79%) dos entrevistados indicou "alguma exposição à IA generativa, seja no trabalho ou fora do trabalho", enquanto 22% disseram que a usam regularmente no trabalho. Essas descobertas ecoam uma pesquisa informal recente da VentureBeat, que mostrou que mais de 70% das empresas já estão experimentando IA generativa.

Apesar de ser incipiente, já é amplamente utilizado

A pesquisa da McKinsey começou em abril deste ano, quando a onda de inteligência artificial generativa começou a surgir.Embora muitas novas ferramentas não tenham aparecido em um futuro próximo, suas tentativas de aplicação têm sido relativamente comuns. 79% dos entrevistados disseram que tiveram pelo menos alguma exposição à inteligência artificial generativa, seja no trabalho ou fora dele. 22% dos entrevistados disseram que o usam regularmente em seu trabalho. Além dos indivíduos, as organizações agora estão usando inteligência artificial de forma generalizada. Um terço dos entrevistados disse que as empresas já usam IA generativa regularmente em pelo menos uma função. Além disso, o relatório também revela que a IA de próxima geração não é apenas uma tendência passageira, mas uma prioridade estratégica para muitas organizações. Quase metade (40%) dos entrevistados disse que suas empresas planejam aumentar seus investimentos gerais em IA como resultado da IA generativa. Além disso, a tecnologia está na agenda do conselho de 28% das empresas. Agora que empresas e indivíduos estão experimentando uma nova geração de inteligência artificial, quem a está usando mais e com que propósito? O novo relatório da McKinsey também oferece alguns insights interessantes. Os entrevistados na América do Norte são de longe os líderes globais na adoção de IA de última geração no trabalho, com 28% usando a tecnologia no trabalho e fora dele, enquanto os entrevistados na Europa e Ásia-Pacífico 24% e 22%, respectivamente (apenas 19% na Grande China). Este é talvez um resultado esperado, dado que o lançamento do ChatGPT pela OpenAI em novembro de 2022 provocou um boom generativo de IA nos EUA.

As empresas que mais utilizam essas novas ferramentas também refletem as necessidades de negócios que adotam IA com mais frequência, incluindo marketing e vendas, desenvolvimento de produtos e serviços e operações de serviço. Na verdade, em abril de 2023, o maior uso de IA generativa foi em marketing e vendas com 14%, seguido pelo desenvolvimento de produtos/serviços com 13%.

De longe, a tecnologia de adoção mais rápida no trabalho e/ou fora do trabalho é "Tecnologia, Mídia e Telecomunicações" com 33%, seguida por "Serviços Financeiros" e "Serviços Comerciais, Jurídicos e Profissionais" com 24% cada e 23%. Os números também estão de acordo com as expectativas – as empresas de tecnologia são geralmente consideradas as áreas onde se espera que a inteligência artificial tenha o maior impacto. Como setores intensivos em conhecimento, bancos, educação, saúde e direito também são considerados significativamente impactados pelas novas tecnologias.

Por outro lado, indústrias baseadas em manufatura, como aeroespacial, automotiva e eletrônica avançada, provavelmente serão menos disruptivas. De acordo com a pesquisa da McKinsey, o gerenciamento da cadeia de suprimentos (3%) e a manufatura (apenas 2%) têm uma classificação muito baixa.

Esse resultado contrasta fortemente com o impacto das ondas tecnológicas que tiveram maior impacto na manufatura no passado (como linhas de montagem de fábricas, robôs industriais): Os pontos fortes atuais da IA generativa são principalmente para atividades baseadas em linguagem, em vez daquelas que exigem trabalho manual. O último pode ser mais desafiador e demorado para adotar a IA. Algumas restrições físicas também tornam essas indústrias mais capazes. Resista à influência de inteligência artificial. Para IA generativa, no entanto, o gerenciamento da cadeia de suprimentos deve ser uma área em que ela se destaca, o que envolve muito planejamento, análise de mercados e fornecimento de insights com base em grandes quantidades de dados, que é o que a IA generativa faz bem. Além disso, em termos do que as pessoas estão fazendo com IA generativa, o relatório descobriu que quase todas as funções até o momento giram em torno da criação, resumo e análise de documentos. As previsões de tendências seguem.

Notavelmente, poucas empresas parecem estar adequadamente preparadas para o uso generalizado de IA ou para os riscos comerciais que essas ferramentas podem representar. Por exemplo, apenas 21% dos entrevistados disseram que suas empresas possuem políticas para o uso de tecnologias de IA no trabalho. Em particular, quando questionados sobre os riscos da adoção da IA, poucos entrevistados indicaram que suas empresas estão mitigando o risco mais citado da IA: a imprecisão. Apenas 32% disseram que estavam reduzindo as imprecisões, o que é menos do que os 38% que disseram estar reduzindo os riscos de segurança cibernética.

Empresas líderes também estão liderando na era da IA generativa

IA de alto desempenho, ou entrevistados que atribuem pelo menos 20% de seu EBIT de 2022 à adoção de IA, estão investindo tudo em IA, incluindo recursos de IA generativos e mais tradicionais. Eles também estão usando IA generativa em mais de seus negócios, especialmente no desenvolvimento de produtos e serviços e no gerenciamento de riscos e da cadeia de suprimentos. Considerando todos os recursos de IA - incluindo recursos de aprendizado de máquina mais tradicionais, automação de processos robóticos e chatbots - essas empresas também são mais propensas do que outras a usar IA no desenvolvimento de produtos e serviços, como otimização do ciclo de desenvolvimento de produtos, adicionar novos recursos a produtos existentes, bem como criar novos produtos baseados em IA. Essas empresas também estão usando a IA com mais frequência na modelagem de riscos e em recursos humanos, como gerenciamento de desempenho, design organizacional e otimização da implantação da força de trabalho. Além disso, outra diferença entre eles e seus pares: a adoção de IA generativa é menos focada na redução de custos, que é uma prioridade para outras empresas. O dobro de empresas de alto desempenho em IA tem como meta principal a criação de novos negócios ou fluxos de receita. No entanto, o principal objetivo da maioria dos IA de alto desempenho que adotam IA generativa é agregar valor aos produtos existentes.

Em termos de investimento, essas empresas de alto desempenho também investem muito mais em inteligência artificial do que outras organizações. Por exemplo, as organizações têm mais de cinco vezes mais chances de gastar mais de 20% de seu orçamento digital em inteligência artificial. Eles também estão adotando a IA de forma mais ampla em organizações empresariais. Eles também eram mais propensos a dizer que já haviam adotado IA em quatro ou mais funções de negócios de sua empresa, com mais recursos de IA incorporados. Por exemplo, incorporar um gráfico de conhecimento em pelo menos um produto ou processo de função de negócios, além de inteligência artificial e recursos de linguagem natural relacionados. As empresas de alto desempenho em IA também diferem de outras empresas nos desafios que enfrentam. O primeiro enfrenta principalmente os desafios da transição do algoritmo para os negócios, como implantar e manter modelos em produção de maneira confiável e eficiente. Muitas técnicas e práticas especializadas de MLOps provavelmente serão necessárias para implementar casos de uso em que a IA generativa pode desempenhar um papel transformador. Por outro lado, outras empresas lutam com questões estratégicas, como definir uma visão clara de IA.

Mudança na demanda de talentos

No ano passado, as principais contratações de empresas que adotaram IA incluíram engenheiros de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados de IA. O último relatório descobriu que os engenheiros de software, que foram a categoria mais procurada no ano passado, viram sua demanda cair drasticamente este ano, de 39% para 28%. Além disso, há uma nova vaga - Engenheiro. No geral, embora o recrutamento para funções relacionadas à IA continue sendo um desafio, tornou-se um pouco mais fácil no ano passado, refletindo a dificuldade de recrutar cientistas de dados de IA, engenheiros de dados e especialistas em visualização de dados entre os entrevistados. Isso pode estar relacionado ao grande número de demissões em empresas de tecnologia do final de 2022 ao primeiro semestre de 2023.

Os entrevistados prevêem que a IA remodelará muitos empregos nos próximos três anos. Em geral, porém, eles esperam que mais funcionários retreinem do que saiam. Quase quatro em cada 10 entrevistados esperam que mais de 20% da força de trabalho de sua empresa seja retreinada para adquirir novas habilidades, enquanto 8% disseram que sua força de trabalho será reduzida em mais de 20%.

Além disso, as operações de serviço são o único trabalho para o qual a maioria dos entrevistados espera ser substituído por cortes em grande escala.

Quando se trata de retreinamento de funcionários, as empresas de alto desempenho em IA têm três vezes mais chances do que outras empresas de retreinar mais de 30% de sua força de trabalho nos próximos três anos.

A adoção e o impacto da IA na indústria permanecerão estáveis

Embora a IA generativa esteja ganhando popularidade rapidamente, os dados da pesquisa não mostram que essas novas ferramentas estão impulsionando a adoção da IA nas empresas. Por enquanto, pelo menos, a porcentagem de empresas que adotam a IA permaneceu estável no geral, com 55% dos entrevistados dizendo que sua organização já adotou a IA. Menos de um terço dos entrevistados disse que sua organização adotou a IA em várias funções de negócios, sugerindo que o uso da IA permanece limitado. O desenvolvimento de produtos e serviços e as operações de serviço continuam sendo os dois negócios que adotam IA com mais frequência pelos entrevistados. No geral, apenas 23% dos entrevistados disseram que pelo menos 5% do EBIT de sua empresa era atribuível ao uso de IA no ano passado. Isso sugere que ainda há mais espaço para alta.

A maioria dos entrevistados indicou que todas as funções de negócios que usam IA tiveram um crescimento de receita associado. Olhando para o futuro, mais de dois terços esperam que as empresas aumentem o investimento em IA nos próximos três anos.