Relatório de pesquisa da McKinsey丨O estado da inteligência artificial em 2023: o ano do surto de IA generativa

Fonte: McKinsey

**Autor:**O conteúdo e a análise da pesquisa foram concluídos por: Michael Chui, Sócio, McKinsey Global Institute, Sócio, McKinsey Bay Area Office (do qual Lareina Yee é Sócia Sênior); Bryce Hall, Sócio Associado em Washington, DC escritório; Sócios seniores Alex Singla e Alexander Sukharevsky (Chefe Global da QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence, com sede nos escritórios de Chicago e Londres, respectivamente).

Fonte da imagem: Gerada pela ferramenta Unbounded AI

A mais recente pesquisa global anual da McKinsey sobre o estado da inteligência artificial confirma a explosão de ferramentas de inteligência artificial generativa (gen AI). Em menos de um ano desde que muitas dessas ferramentas foram disponibilizadas, um terço dos entrevistados disse que suas organizações estão usando IA generativa regularmente em pelo menos uma função de negócios. Em desenvolvimentos recentes, a IA passou do tópico de funcionários técnicos para o foco dos líderes da empresa: quase um quarto dos executivos entrevistados disseram que estavam usando ferramentas de IA de geração em seu trabalho, e mais de um quarto Os entrevistados de empresas que usam IA indicaram que gen AI está na agenda de seus conselhos. Além disso, 40% dos entrevistados indicaram que sua organização aumentará seu investimento geral em IA devido aos avanços na tecnologia de IA. As descobertas sugerem que o gerenciamento dos riscos associados à IA ainda está nos estágios iniciais, com menos da metade dos entrevistados afirmando que suas organizações estão reduzindo o risco que consideram mais relevante: a imprecisão.

As organizações que já incorporaram recursos de IA são as primeiras a explorar o potencial da IA, enquanto as organizações que veem mais valor nos recursos de IA mais tradicionais - o que chamamos de IA de alto desempenho - já avançaram em termos de adoção de ferramentas de IA. outras organizações.

Os entrevistados esperam que a IA tenha um impacto significativo nos negócios e mudanças significativas em sua força de trabalho. Eles esperam demissões em algumas áreas e requalificação massiva em resposta às mudanças nas necessidades de talentos. No entanto, embora o uso de IA de geração possa estimular a adoção de outras ferramentas de IA, não vemos um aumento significativo na adoção dessas tecnologias pelas empresas. A porcentagem de empresas que adotam qualquer ferramenta de IA permaneceu estável desde 2022 e a adoção permanece concentrada em um pequeno número de funções de negócios.

1. Embora ainda seja cedo, a aplicação da IA generativa é muito difundida

Os resultados da pesquisa de campo em meados de abril de 2023 mostraram que, embora as tecnologias de IA estejam apenas se tornando disponíveis ao público, a experimentação com essas ferramentas já é comum e os entrevistados esperam que os novos recursos transformem seus setores. A IA de próxima geração é de interesse para o mundo corporativo: indivíduos em todas as áreas geográficas, setores e senioridade estão usando a IA de próxima geração no trabalho e fora dele. Setenta e nove por cento dos entrevistados disseram que tiveram pelo menos alguma exposição à IA no trabalho ou fora dele, e 22% disseram que usam IA regularmente em seu trabalho. Embora o uso tenha sido semelhante em todos os níveis de senioridade, o uso foi maior entre os entrevistados que trabalham no setor de tecnologia e na América do Norte.

Nota: Clique no texto original para ver mais dados da pesquisa

As organizações também estão fazendo uso generalizado de IA generativa. Um terço dos entrevistados disse que sua organização já usa IA generativa regularmente em pelo menos uma função, o que significa que 60% das organizações que relatam a adoção de IA estão usando IA gen. Além disso, das empresas que relataram a adoção de IA, 40% disseram que suas empresas esperavam investir mais em IA graças à IA de geração, e 28% disseram que o uso da IA de geração está na agenda do conselho. De acordo com o relatório, as funções de negócios que mais usam essas ferramentas mais novas são as mesmas funções de negócios que mais usam IA: marketing e vendas, desenvolvimento de produtos e serviços e operações de serviço, como atendimento ao cliente e suporte de back-office. Isso sugere que as empresas estão buscando o máximo valor dessas novas ferramentas. Em nossa pesquisa anterior, esses três domínios, juntamente com a engenharia de software, representavam o potencial de cerca de 75% do valor anual total fornecido pelos casos de uso de IA generativa.

Nesses estágios iniciais, as expectativas para o impacto da IA são altas: três quartos dos entrevistados esperam que a IA cause mudanças significativas ou perturbadoras na natureza da concorrência em seus setores nos próximos três anos. Os entrevistados que trabalham nos setores de tecnologia e serviços financeiros eram mais propensos a esperar mudanças disruptivas da IA. Nossa pesquisa anterior mostrou que, embora todas as indústrias provavelmente sofram algum tipo de disrupção, a magnitude do impacto pode variar. As indústrias mais dependentes do trabalho do conhecimento provavelmente sofrerão mais interrupções e provavelmente colherão mais valor. De acordo com nossas estimativas, as empresas de tecnologia serão mais impactadas pela IA de geração, com um valor agregado equivalente a 9% das receitas globais da indústria, mas indústrias baseadas em conhecimento, como bancos (até 5%), produtos farmacêuticos e médicos (também até a 5%) e educação (até 4%) também podem ser significativamente afetados. Em contraste, indústrias baseadas em manufatura, como aeroespacial, automotiva e eletrônica avançada, provavelmente serão menos disruptivas. Isso contrasta fortemente com as ondas anteriores de tecnologia que tiveram o maior impacto na fabricação porque a IA de geração tem uma vantagem em atividades baseadas em linguagem em vez daquelas que exigem trabalho manual.

Alex Singla (Diretor Global da QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence) comentou:

É incrível a rapidez com que a discussão sobre IA generativa evoluiu. Há poucos meses, a conversa entre os executivos era rudimentar, principalmente tentando entender o que era, ver o que era exagero e o que era realidade. E agora, em apenas seis meses, os líderes empresariais estão tendo conversas muito mais complexas. Podemos ver pelos resultados da pesquisa que quase um terço das empresas está usando IA generativa em pelo menos uma função de negócios. Isso destaca o nível de compreensão e aceitação entre as empresas da viabilidade da inteligência artificial generativa nos negócios.

A próxima pergunta é como as empresas darão o próximo passo e se a IA generativa seguirá o padrão de IA mais geral que observamos, que está estabilizando em torno de 50% de adoção. Vemos pelos dados que quase metade das empresas que já usam IA planejam aumentar seus investimentos em IA, em parte porque reconhecem que é necessário um conjunto mais amplo de recursos para alavancar totalmente a IA.

Para dar o próximo passo na mudança da IA da experimentação para o mecanismo de negócios e garantir um forte retorno sobre o investimento, as empresas devem abordar um amplo conjunto de problemas. Essas questões incluem: identificar oportunidades específicas para IA generativa dentro de uma organização, qual deve ser o modelo operacional e de governança, qual a melhor forma de gerenciar terceiros (como provedores de modelo de linguagem em nuvem e grandes), o que é necessário para gerenciar os vários riscos, entender o O impacto das pilhas de pessoas e tecnologia e entender como equilibrar os benefícios de curto prazo para os bancos com os fundamentos de longo prazo necessários para escalar. Essas são questões complexas, mas são as chaves para revelar um valor verdadeiramente enorme.

Muitas organizações ainda precisam lidar com os riscos potenciais apresentados pela IA

De acordo com a pesquisa, poucas empresas parecem estar adequadamente preparadas para a adoção generalizada de tecnologias de IA ou para os riscos comerciais que essas ferramentas podem representar. Apenas 21% dos entrevistados que relataram a adoção de IA disseram que suas organizações têm políticas que regem o uso de tecnologias de IA pelos funcionários no trabalho. Quando perguntamos especificamente sobre os riscos de adotar IA, poucos entrevistados disseram que suas empresas estavam reduzindo o risco de IA mais citado: a imprecisão. Os entrevistados mencionaram a imprecisão com mais frequência do que a segurança cibernética e a conformidade regulatória, que foram os riscos mais comuns para a IA em pesquisas anteriores. Apenas 32% dos entrevistados dizem que estão reduzindo a imprecisão, o que é menor do que os 38% que estão reduzindo o risco de segurança cibernética. Curiosamente, esse número é significativamente menor do que a proporção de entrevistados (51%) que relataram mitigar os riscos de segurança cibernética relacionados à IA no ano passado. No geral, como vimos nos anos anteriores, a maioria dos entrevistados indicou que suas organizações não estão abordando os riscos associados à IA.

Alexander Sukharevsky (Diretor Global da QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence) comentou:

Há uma conscientização generalizada sobre os riscos associados à IA generativa. Mas, ao mesmo tempo, a ansiedade e o medo generalizados tornam desafiador para os líderes responder de forma eficaz ao risco. De acordo com nossa pesquisa mais recente, pouco mais de 20% das empresas possuem políticas de risco para IA generativa. Essas políticas geralmente se concentram na proteção das informações proprietárias de uma empresa, como dados, conhecimento e outras propriedades intelectuais. Estes são críticos, mas também descobrimos que muitos riscos podem ser resolvidos alterando a arquitetura de tecnologia da empresa, o que reflete a política estabelecida.

No entanto, a verdadeira armadilha é que as empresas têm uma visão muito estreita do risco. As empresas também precisam estar atentas a uma série de riscos importantes, como o desenvolvimento social, humanitário e sustentável. Na verdade, é mais provável que as consequências não intencionais da IA generativa causem problemas para o mundo do que os cenários apocalípticos que alguns estão divulgando. As empresas que abordam a IA da maneira mais construtiva estão experimentando e usando IA, enquanto desenvolvem um processo estruturado para identificar e abordar esses riscos mais amplos. Eles estão configurando usuários de teste e equipes específicas encarregadas de pensar em como os aplicativos de IA generativos podem dar errado para prever melhor algumas dessas consequências. Eles também trabalham com as melhores e mais criativas pessoas do setor para determinar os melhores resultados para o negócio e para a sociedade como um todo. Uma compreensão cuidadosa, metódica e abrangente da natureza dos riscos e oportunidades emergentes é fundamental para o desenvolvimento responsável e produtivo da IA generativa.

2. Empresas pioneiras assumiram a liderança no campo da inteligência artificial

Os resultados da pesquisa mostram que as empresas com eficiência de IA – aquelas cujos entrevistados dizem que pelo menos 20% de seus ganhos em 2022 antes de juros e impostos podem ser atribuídos a aplicativos de IA – estão investindo tudo na IA, tanto na inteligência artificial generativa quanto na mais tradicional. Essas empresas que obtêm um enorme valor da IA já estão usando IA de geração em mais funções de negócios do que outras, principalmente desenvolvimento de produtos e serviços e gerenciamento de risco e cadeia de suprimentos. Em todos os recursos de IA (incluindo recursos de aprendizado de máquina mais tradicionais, automação de processos robóticos e chatbots), as empresas com eficiência de IA também são mais propensas do que outras a usar IA no desenvolvimento de produtos e serviços, como otimizar ciclos de desenvolvimento de produtos, adicionar novos recursos a produtos existentes e criando novos produtos baseados em IA. Essas organizações também usam a IA mais do que outras na modelagem de riscos, bem como em áreas de RH, como gerenciamento de desempenho, design organizacional e otimização da implantação da força de trabalho.

Outra maneira pela qual eles diferem de seus pares: os esforços de IA dos de alto desempenho são menos orientados para a redução de custos, o que é uma prioridade para outras organizações. Os entrevistados de negócios com IA eficaz tinham duas vezes mais chances de dizer que o principal objetivo de IA de sua organização era criar fluxos de receita ou negócios totalmente novos, e eram mais propensos a mencionar que a criação de novos recursos aumenta o valor dos produtos existentes.

Como vimos em anos anteriores, essas organizações altamente eficazes estão gastando muito mais do que outras organizações em IA: Os entrevistados em organizações eficientes em IA dizem que têm 20% mais chances de gastar seu orçamento digital em IA É mais de cinco vezes o de outras organizações. Além disso, eles estão usando IA de forma mais ampla em toda a organização. Os entrevistados de AI Effective Enterprises são mais propensos do que outros a dizer que suas organizações adotaram AI em quatro ou mais funções de negócios e incorporaram mais recursos de AI. Por exemplo, além da IA de geração e dos recursos de linguagem natural relacionados, os entrevistados de alto desempenho relataram com mais frequência ter um gráfico de conhecimento incorporado em pelo menos um produto ou processo funcional de negócios.

Embora as empresas eficientes em IA não sejam imunes ao desafio de extrair valor da IA, os resultados sugerem que as dificuldades que enfrentam refletem sua relativa maturidade em IA, enquanto outras lutam com elementos estratégicos fundamentais. Os principais desafios citados com mais frequência pelos entrevistados para negócios eficientes em IA são modelos e ferramentas, como monitorar o desempenho do modelo na produção e retreinar modelos conforme necessário ao longo do tempo. Em contraste, outros entrevistados citaram questões estratégicas, como desenvolver uma visão de IA bem definida vinculada ao valor comercial ou encontrar recursos adequados.

As descobertas fornecem mais evidências de que mesmo as empresas eficientes em IA não estão dominando as práticas recomendadas para adotar a IA, como abordagens de operações de aprendizado de máquina (MLOps), embora sejam mais propensas a fazê-lo do que outras. Por exemplo, apenas 35% dos entrevistados para AI-Efficient Enterprises disseram que sua organização monta componentes existentes, em vez de reinventá-los, quando possível, mas isso é muito maior do que os 19% de outras organizações pesquisadas por By.

A adoção de alguns dos casos de uso mais transformadores que os aplicativos de IA de geração podem fornecer provavelmente exigirá muitas técnicas e práticas especializadas de MLOps, e fazê-lo com a maior segurança possível. As operações de modelo em tempo real são uma dessas áreas em que os sistemas de monitoramento e a configuração de alertas instantâneos para resolver problemas rapidamente podem manter os sistemas de IA sob controle. Aqui, os de melhor desempenho se destacam, mas ainda têm espaço para crescer: um quarto dos entrevistados dessas empresas disse que todos os seus sistemas foram monitorados e equipados com alertas instantâneos, enquanto apenas 12%.

Bryce Hall (parceiro associado da McKinsey) comentou:

Uma das descobertas consistentes de nosso estudo global de IA realizado anualmente nos últimos seis anos é que os funcionários de alto desempenho têm uma visão ampla do que é preciso para ter sucesso. Eles são especialmente bons em focar no valor e, em seguida, reorganizar a organização para capturar esse valor. Esse padrão também é evidente ao estudar como os funcionários de alto desempenho usam a inteligência artificial generativa.

Por exemplo, em termos de estratégia, os líderes que analisamos estão planejando oportunidades de alto valor para IA em suas áreas de negócios. Vale a pena notar que eles não estão fazendo esse trabalho exclusivamente em IA generativa. Embora estejamos todos empolgados com a variedade estonteante de aplicativos de IA de geração, mais da metade do valor potencial para as empresas vem de aplicativos de IA que não usam IA de geração. Essas empresas mantêm uma abordagem disciplinada na visualização de todas as oportunidades de IA com base no valor potencial.

Essa abordagem se aplica a todas as áreas de competência. Por exemplo, quando se trata de tecnologia e dados, as empresas de alto desempenho se concentram nos recursos de que precisam para capturar o valor que identificam. Isso inclui a capacidade de permitir que grandes modelos de linguagem sejam treinados em dados específicos da empresa e do setor. Eles estão avaliando e testando as eficiências e velocidades alcançadas usando serviços de IA existentes (o que chamamos de abordagem "taker") e desenvolvendo recursos que criam uma vantagem competitiva, por exemplo, ajustando modelos e treinando-os para usar seus próprios dados proprietários ( chamamos isso de abordagem "shaper").

3. À medida que os talentos relacionados à IA precisam mudar, espera-se que o impacto da IA na força de trabalho seja significativo

Os resultados de nossa pesquisa mais recente revelam uma mudança nas funções que as empresas estão contratando para apoiar suas ambições de IA. No ano passado, as empresas que usam IA contrataram com mais frequência engenheiros de dados, engenheiros de aprendizado de máquina e cientistas de dados de IA – todos os cargos que os entrevistados relataram como comuns na pesquisa anterior. No entanto, em comparação com a pesquisa anterior, uma proporção muito menor de entrevistados relatou o cargo de maior contratação no ano passado, engenheiros de software relacionados a IA (28% na pesquisa mais recente, abaixo dos 39%). Mais recentemente, com a proliferação da tecnologia de inteligência artificial, a demanda por essa habilidade também aumentou, então surgiram empregos em engenharia imediata, e 7% dos entrevistados que adotaram a tecnologia de inteligência artificial disseram que no ano passado essas vagas são preenchidas em meados -ano.

As descobertas sugerem que a contratação de funções relacionadas à IA continua sendo um desafio, mas se tornou mais fácil no ano passado, provavelmente refletindo uma onda de demissões em empresas de tecnologia no final de 2022 até o primeiro semestre de 2023. Em comparação com a pesquisa anterior, uma proporção menor de entrevistados relatou dificuldades em recrutar cientistas de dados de inteligência artificial, engenheiros de dados e especialistas em visualização de dados, mas as respostas dos entrevistados indicaram que o recrutamento de engenheiros de aprendizado de máquina e líderes humanos de produtos inteligentes continua tão desafiador quanto no ano passado.

Olhando para o futuro três anos, os entrevistados preveem que a aplicação da IA remodelará muitas funções na força de trabalho. Em geral, eles esperam que mais trabalhadores requalifiquem do que saiam. Quase 40% dos entrevistados relataram que esperam que suas empresas tenham mais de 20% de sua força de trabalho requalificada após a adoção da IA, enquanto 8% disseram que sua força de trabalho seria reduzida em mais de 20%.

Especificamente para o impacto esperado da IA, as operações de serviço são a única função em que a maioria dos entrevistados espera que o número de funcionários de sua organização diminua. Essa descoberta é amplamente consistente com nossa pesquisa recente: embora o advento da IA tenha aumentado nossas estimativas da proporção de atividades dos funcionários que podem ser automatizadas (de 50% para 60% para 70%), isso não se traduz necessariamente em automação de todo o papel.

Espera-se que as empresas com eficiência de IA empreendam níveis mais altos de requalificação do que outras empresas. Os entrevistados dessas organizações têm três vezes mais chances de dizer que sua organização irá requalificar mais de 30% de sua força de trabalho nos próximos três anos como resultado da adoção da IA.

Lareina Yee (parceira sênior da McKinsey; presidente do conselho de tecnologia da McKinsey) comentou:

Estamos nos estágios iniciais da inteligência artificial generativa, e as empresas já antecipam o impacto significativo que ela terá sobre o talento - desde a abertura de novas oportunidades de trabalho, mudando a forma como o trabalho é feito, até a introdução de categorias de trabalho totalmente novas (como engenharia just-in-time). Um dos pontos fortes da IA generativa, que é seu maior desafio, é que ela pode ajudar quase todo mundo a fazer seu trabalho.

Essa escala é diferente da IA tradicional, que afeta uma força de trabalho bastante pequena – embora não menos importante – com habilidades profundas em campos técnicos, como aprendizado de máquina, ciência de dados ou robótica. Dadas as capacidades altamente especializadas necessárias, sempre parece haver uma escassez de talentos em IA. Nossa pesquisa mostra que a contratação para essas funções continua sendo um desafio. A IA generativa, por outro lado, ainda requer pessoas altamente qualificadas para construir grandes modelos de linguagem e treinar modelos generativos, mas os usuários podem ser quase qualquer pessoa e não precisam de um diploma em ciência de dados ou experiência em aprendizado de máquina para trabalhar com eficiência. A metáfora é semelhante à transição de mainframes (grandes computadores operados por especialistas altamente qualificados) para computadores pessoais (disponíveis para qualquer pessoa). É uma mudança revolucionária que muda a forma como as pessoas usam a tecnologia como uma ferramenta de poder.

Nossa pesquisa também reflete a visão da IA generativa como uma ferramenta. Na maioria das vezes, as empresas veem a IA como uma ferramenta para aumentar a atividade humana, não necessariamente para substituí-la. Até agora, vimos principalmente empresas avançando no uso de IA generativa, concentrando-se em áreas de utilidade onde o caminho para melhorar o crescimento do desempenho ou a produtividade é mais claro. Por exemplo, usando ferramentas de inteligência artificial generativas para ajudar a modernizar o código legado ou acelerar o tempo de pesquisa e descoberta científica. Estamos apenas arranhando a superfície desses aprimoramentos e podemos esperar que sua adoção seja acelerada.

4. Todos os olhos na IA generativa, mas a adoção e o impacto mais amplo da IA permanecem estáveis

Embora o uso de ferramentas generativas de IA esteja ganhando popularidade rapidamente, os dados da pesquisa não mostram que essas ferramentas mais recentes estão impulsionando a adoção geral da IA pelas empresas. Por enquanto, pelo menos, a porcentagem geral de organizações que adotam a IA permanece estável, com 55% dos entrevistados afirmando que sua organização adotou a IA. Ainda assim, menos de um terço dos entrevistados disse que sua organização adotou a IA em mais de uma função de negócios, sugerindo que a adoção da IA permanece limitada. Como nas quatro pesquisas anteriores, o desenvolvimento de produtos e serviços e as operações de serviço continuaram sendo as duas funções de negócios citadas com mais frequência pelos entrevistados para a adoção da IA. No geral, apenas 23% dos entrevistados disseram que seu negócio teve pelo menos 5% de seu EBIT no ano passado atribuível ao uso de inteligência artificial – praticamente inalterado em relação à pesquisa anterior – sugerindo que ainda há muito mais espaço para capturar valor.

As organizações continuam vendo retornos em áreas de negócios que usam inteligência artificial e planejam aumentar seus investimentos nos próximos anos. Vimos que a maioria dos entrevistados relatou um aumento na receita relacionada à IA em todas as funções de negócios que usam IA. Olhando para o futuro, mais de dois terços dos entrevistados esperam que suas organizações aumentem os investimentos em IA nos próximos três anos.

Michael Chui (sócio do McKinsey Global Institute) comentou:

Temos enfatizado a importância da IA generativa – e por um bom motivo, devido ao seu potencial transformador – mas esta pesquisa é um bom lembrete de que, no mundo mais amplo da IA, há muito valor. Na verdade, algumas de nossas outras pesquisas sugerem que a IA não generativa tem um potencial ainda mais valioso do que a IA generativa. Casos de uso em áreas como melhorar a precisão da previsão, otimizar redes de logística e fornecer recomendações de compra do próximo produto criam valor para empresas que podem aproveitar a promessa mais ampla da inteligência artificial.

Embora a taxa geral de adoção de IA permaneça estável em cerca de 55%, mais de dois terços dos entrevistados relataram que suas empresas planejam aumentar o investimento em IA. Continuaremos a ver uma onda de empresas com inteligência artificial que estão construindo a base e os recursos para criar valor. Uma explicação é que "os ricos ficam mais ricos" quando se trata de extrair valor da IA. Estamos curiosos para saber se o aumento do interesse na inteligência artificial generativa abrirá as portas para a adoção geral da inteligência artificial no futuro.

Sobre a pesquisa

A pesquisa online foi realizada de 11 a 21 de abril de 2023 e recebeu respostas de 1.684 participantes em todas as regiões, setores, tamanhos de empresas, especialidades funcionais e mandatos. Desses entrevistados, 913 disseram que sua organização adotou IA em pelo menos uma função e foram questionados sobre o uso de IA por sua organização. Para ajustar as diferenças nas taxas de resposta, os dados são ponderados pela contribuição de cada país respondente para o PIB global.