«Эра ИИ» официально наступила, и «искусственный интеллект» впервые был включен в число причин увольнений, и, возможно, волна увольнений, спровоцированная ИИ, только началась.
14 июня консалтинговая компания McKinsey выпустила исследовательский отчет «Экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта», в котором аналитики проанализировали 850 профессий в 47 странах и регионах (80% мирового рынка). население) исследует влияние экспоненциального развития ИИ на мировую экономику, какие отрасли пострадали больше всего и кто сталкивается с угрозой безработицы?
Основное содержание доклада следующее:
Время, когда ИИ заменит человеческий труд, значительно увеличилось на 10 лет, ** 50% профессий будут постепенно заменены ИИ в период с 2030 по 2060 год (средняя точка — 2045 год). **
ИИ может обеспечить рост мировой экономики от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США каждый год и повысить производительность на 0,1–0,6 %, что эквивалентно вкладу одного ВВП Великобритании в год. **
В целом, ИИ полезен для развития всех слоев общества, ** но он вреден для отдельных лиц, и больше всего страдают высокооплачиваемые, высокообразованные работники умственного труда. **
Рост стоимости, вызванный генеративным ИИ, в основном сконцентрирован (около 75%) в четырех областях: работа с клиентами, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и исследования и разработки, что также означает, что генеративный ИИ больше всего влияет на эти четыре бизнеса.
Развитие генеративного человеческого ИИ и других технологий может автоматизировать от 60% до 70% текущих рабочих мест. Среди них больше всего пострадали такие отрасли, как банковское дело, высокотехнологичные отрасли и науки о жизни.
ИИ будет «вносить один ВВП Великобритании» в год в мировую экономику
В отчете говорится, что использование генеративного ИИ в 63 изученных приложениях будет приносить $2,6–4,4 трлн ежегодного роста мировой экономике. И этот прогноз не учитывает все применения генеративного ИИ, если включить не изученные приложения, экономический эффект от генеративного ИИ может удвоиться:
Исследование в основном включает два аспекта: 1. Потенциал экономического роста более 60 организаций, использующих генеративный ИИ. 2. Потенциал производительности труда около 2100 видов деятельности по всему миру.
McKinsey указала в отчете, что их исследование охватило 16 бизнес-элементов и пришло к выводу, что, если их применять в различных отраслях, вносят вклад в экономическую выгоду от 2,6 трлн до 4,4 трлн долларов США в год, в частности:
Наши показатели включают в себя: снижение затрат на создание контента и доход, полученный за счет повышения качества контента в масштабе за счет использования ИИ. Например, в маркетинге одним из вариантов использования является применение генеративного ИИ для создания творческого контента, такого как персонализированные электронные письма.
Это увеличение примерно эквивалентно годовому ВВП Великобритании (3,1 триллиона долларов в 2021 году).
По нашим оценкам, экономическая ценность негенеративного ИИ увеличится с 11,0 трлн долларов до 17,7 трлн долларов, т. е. с 15% до 40%. (В 2017 году мы считали, что искусственный интеллект может увеличить экономическую стоимость от 9,5 до 15,4 трлн долларов США.)
Что касается каждой должности, исследование McKinsey охватывает 2100 подразделенных должностных функций в примерно 850 профессиях.В зависимости от степени принятия и внедрения технологий в отчете указывается, что *ИИ может повлиять на все текущие рабочие места в мире *, затрагивая все отрасли. , в ближайшие 20 лет **генеративный ИИ может увеличить производительность труда на 0,1%-0,6%. **
Самый большой неудачник"? — Высокооплачиваемые, высокообразованные работники умственного труда
McKinsey отмечает, что, хотя генеративный ИИ повлияет на все сферы жизни, больше всего на него повлияют** высокооплачиваемые работники умственного труда, которые «ранее считались относительно невосприимчивыми к автоматизации».
McKinsey указал, что** между 2030 и 2060 годами (средняя точка — 2045 год) 50% профессий будут постепенно заменены ИИ, что на 10 лет раньше, чем их предыдущее исследование. **
** В то время как работники умственного труда больше всего пострадают от автоматизации, особенно те, которые связаны с профессиями, требующими принятия решений и командной работы:**
Предыдущие поколения технологий автоматизации в основном включали сбор и обработку данных, поэтому они мало влияли на работников умственного труда.Однако появление генеративного ИИ сделало роли и задачи «работников умственного труда» как раз подходящими для большой языковой модели (LLM). .
Поскольку большие языковые модели в основном предназначены для выполнения когнитивных задач, наша способность применять большие языковые модели к профессиональным знаниям увеличилась на 34 процентных пункта по сравнению с 2017 годом, а потенциал для автоматизированного управления и обучения талантов увеличился с 16 % в 2017 году. вырастет до 49% в 2023 г.
Таким образом, McKinsey считает, что многие задачи, связанные с коммуникацией, контролем, записью и взаимодействием с людьми, скорее всего, будут автоматизированы с помощью генеративного ИИ, что, несомненно, ускорит преобразование педагогических и белых воротничков, занятых творческим трудом:
В то же время McKinsey отметила, что среди многих предыдущих изменений производительности люди с высшим образованием, как правило, менее затронуты, но революция ИИ больше затронет высокообразованные таланты:
Мы считаем, что одно из объяснений этого заключается в том, что генеративный ИИ увеличивает потенциал технологической автоматизации, которая, как правило, наиболее востребована в высокообразованных профессиях.
Мы думаем, что альтернативное объяснение заключается в том, что ученая степень в течение многих лет рассматривалась как показатель навыков, и это будет оспорено генеративным ИИ, с большим количеством сторонников более основанного на навыках подхода к развитию рабочей силы для создания более справедливого и более эффективного обучения рабочей силы и системы согласования. Генеративный ИИ по-прежнему можно охарактеризовать как технологическое изменение с предпочтением навыков, но с более тонкой потребностью в навыках.
McKinsey подчеркивает, что стоит отметить, что предыдущие поколения изменений в области автоматизации, как правило, оказывали наибольшее влияние на профессии со средней заработной платой, явление, которое некоторые экономисты сравнивают: «опустошение середины», но теперь появление ИИ, вероятно, окажет наибольшее влияние на рабочие места хорошо оплачиваемых работников умственного труда**:
Для низкооплачиваемых работ низкие затраты на рабочую силу не отражают преимущества автоматизации.Кроме того, низкооплачиваемые профессии, связанные с трудовой деятельностью, трудно автоматизировать, например сбор нежных фруктов.
Однако именно эти рабочие места, которые ранее считались относительно менее поддающимися автоматизации, больше всего пострадают из-за достижений в автоматизации технологий генеративного искусственного интеллекта.
ИИ меняет все сферы жизни
По данным McKinsey, влияние генеративного ИИ сосредоточено в четырех областях (около 75%): операции с клиентами, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения, исследования и разработки. Развитие генеративного ИИ и других технологий может автоматизировать от 60% до 70% текущих рабочих мест. Среди них больше всего пострадали такие отрасли, как банковское дело, высокотехнологичные отрасли и науки о жизни:
Одна только банковская отрасль может обеспечить дополнительный прирост производительности на 200-340 миллиардов долларов, поскольку новые технологии повышают удовлетворенность клиентов, облегчают процесс принятия решений и снижают уровень мошенничества за счет улучшения мониторинга. Это соответствует увеличению операционной прибыли на 9-15%.
При разработке продуктов ИИ может повысить производительность на 10-15%. Например, в науках о жизни и химической инженерии ИИ может быстрее генерировать потенциальные молекулы, ускоряя процесс разработки новых лекарств и материалов, что может увеличить прибыль фармацевтических и медицинских компаний на целых 25%.
Что касается влияния на эффективность маркетинга, генеративный ИИ может увеличить экономическую ценность эффективности маркетинга на 5-15%. Наш анализ потенциального использования ИИ в маркетинге показал, что, помимо непосредственного влияния на производительность, будет иметь место эффект домино, повышающий производительность продаж на 3-5%.
Интеграция генеративного ИИ в различные приложения может обеспечить более качественное понимание данных, привнести новые идеи в маркетинговую деятельность и лучше ориентироваться на группы клиентов. Маркетинговые функции могут перенаправить ресурсы на создание более качественного контента для собственных каналов, что может сократить расходы на аутсорсинг.
С точки зрения разработки программного обеспечения, генеративный ИИ напрямую влияет на от 20% до 45% ежегодных расходов на разработку программного обеспечения. Эта ценность в первую очередь связана с сокращением времени для определенных задач, таких как генерация исходного кода, исправление кода и рефакторинг, анализ первопричин и создание новых системных проектов. Исследование показало, что разработчики программного обеспечения**, использующие Microsoft GitHub Copilot, выполняют задачи на 56 % быстрее**, чем те, кто не использует этот инструмент.
Внутреннее эмпирическое исследование McKinsey групп разработчиков программного обеспечения показало, что те, кто обучен использованию ИИ, тратят значительно меньше времени на создание и рефакторинг кода, а инженеры в целом сообщают об улучшении условий работы, говоря, что это делает работу более счастливой. получить чувство выполненного долга.
С точки зрения разработки продуктов мы считаем, что генеративный ИИ может ускорить время вывода продуктов на рынок и повысить производительность и удобство эксплуатации благодаря следующим двум аспектам: включая оптимизацию дизайна продукта и улучшение качества продукта. .
Революция в области искусственного интеллекта резко повысит производительность
McKinsey пришел к выводу, что снижение глобальной рождаемости и старение населения станут препятствиями для развития глобальной производительности, а развитие ИИ и других технологий может компенсировать снижение занятости населения, значительно повысить производительность и ускорить темпы роста. глобальная экономика.Развитые страны внедряют ИИ также может быть быстрее:
По нашему мнению, глобальный экономический рост с 2012 по 2022 год будет медленнее, чем в предыдущие два десятилетия, отчасти из-за долгосрочных структурных проблем, включая снижение рождаемости и старение населения.
Во многих крупных странах количество рабочей силы сокращается из года в год, и мы считаем, что ИИ может перепрограммировать необходимое рабочее время и способствовать росту производительности.
Посмотреть Оригинал
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
McKinsey выпустила отчет «Экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта»: на какие отрасли ИИ окажет наибольшее влияние?
Автор: Гэ Цзямин
«Эра ИИ» официально наступила, и «искусственный интеллект» впервые был включен в число причин увольнений, и, возможно, волна увольнений, спровоцированная ИИ, только началась.
14 июня консалтинговая компания McKinsey выпустила исследовательский отчет «Экономический потенциал генеративного искусственного интеллекта», в котором аналитики проанализировали 850 профессий в 47 странах и регионах (80% мирового рынка). население) исследует влияние экспоненциального развития ИИ на мировую экономику, какие отрасли пострадали больше всего и кто сталкивается с угрозой безработицы?
ИИ будет «вносить один ВВП Великобритании» в год в мировую экономику
В отчете говорится, что использование генеративного ИИ в 63 изученных приложениях будет приносить $2,6–4,4 трлн ежегодного роста мировой экономике. И этот прогноз не учитывает все применения генеративного ИИ, если включить не изученные приложения, экономический эффект от генеративного ИИ может удвоиться: Исследование в основном включает два аспекта: 1. Потенциал экономического роста более 60 организаций, использующих генеративный ИИ. 2. Потенциал производительности труда около 2100 видов деятельности по всему миру.
Наши показатели включают в себя: снижение затрат на создание контента и доход, полученный за счет повышения качества контента в масштабе за счет использования ИИ. Например, в маркетинге одним из вариантов использования является применение генеративного ИИ для создания творческого контента, такого как персонализированные электронные письма.
Это увеличение примерно эквивалентно годовому ВВП Великобритании (3,1 триллиона долларов в 2021 году).
По нашим оценкам, экономическая ценность негенеративного ИИ увеличится с 11,0 трлн долларов до 17,7 трлн долларов, т. е. с 15% до 40%. (В 2017 году мы считали, что искусственный интеллект может увеличить экономическую стоимость от 9,5 до 15,4 трлн долларов США.)
Самый большой неудачник"? — Высокооплачиваемые, высокообразованные работники умственного труда
McKinsey отмечает, что, хотя генеративный ИИ повлияет на все сферы жизни, больше всего на него повлияют** высокооплачиваемые работники умственного труда, которые «ранее считались относительно невосприимчивыми к автоматизации».
**
В то время как работники умственного труда больше всего пострадают от автоматизации, особенно те, которые связаны с профессиями, требующими принятия решений и командной работы:**
Предыдущие поколения технологий автоматизации в основном включали сбор и обработку данных, поэтому они мало влияли на работников умственного труда.Однако появление генеративного ИИ сделало роли и задачи «работников умственного труда» как раз подходящими для большой языковой модели (LLM). . Поскольку большие языковые модели в основном предназначены для выполнения когнитивных задач, наша способность применять большие языковые модели к профессиональным знаниям увеличилась на 34 процентных пункта по сравнению с 2017 годом, а потенциал для автоматизированного управления и обучения талантов увеличился с 16 % в 2017 году. вырастет до 49% в 2023 г.
Мы считаем, что одно из объяснений этого заключается в том, что генеративный ИИ увеличивает потенциал технологической автоматизации, которая, как правило, наиболее востребована в высокообразованных профессиях.
Мы думаем, что альтернативное объяснение заключается в том, что ученая степень в течение многих лет рассматривалась как показатель навыков, и это будет оспорено генеративным ИИ, с большим количеством сторонников более основанного на навыках подхода к развитию рабочей силы для создания более справедливого и более эффективного обучения рабочей силы и системы согласования. Генеративный ИИ по-прежнему можно охарактеризовать как технологическое изменение с предпочтением навыков, но с более тонкой потребностью в навыках.
Для низкооплачиваемых работ низкие затраты на рабочую силу не отражают преимущества автоматизации.Кроме того, низкооплачиваемые профессии, связанные с трудовой деятельностью, трудно автоматизировать, например сбор нежных фруктов.
Однако именно эти рабочие места, которые ранее считались относительно менее поддающимися автоматизации, больше всего пострадают из-за достижений в автоматизации технологий генеративного искусственного интеллекта.
ИИ меняет все сферы жизни
По данным McKinsey, влияние генеративного ИИ сосредоточено в четырех областях (около 75%): операции с клиентами, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения, исследования и разработки. Развитие генеративного ИИ и других технологий может автоматизировать от 60% до 70% текущих рабочих мест. Среди них больше всего пострадали такие отрасли, как банковское дело, высокотехнологичные отрасли и науки о жизни:
Одна только банковская отрасль может обеспечить дополнительный прирост производительности на 200-340 миллиардов долларов, поскольку новые технологии повышают удовлетворенность клиентов, облегчают процесс принятия решений и снижают уровень мошенничества за счет улучшения мониторинга. Это соответствует увеличению операционной прибыли на 9-15%.
При разработке продуктов ИИ может повысить производительность на 10-15%. Например, в науках о жизни и химической инженерии ИИ может быстрее генерировать потенциальные молекулы, ускоряя процесс разработки новых лекарств и материалов, что может увеличить прибыль фармацевтических и медицинских компаний на целых 25%.
Что касается влияния на эффективность маркетинга, генеративный ИИ может увеличить экономическую ценность эффективности маркетинга на 5-15%. Наш анализ потенциального использования ИИ в маркетинге показал, что, помимо непосредственного влияния на производительность, будет иметь место эффект домино, повышающий производительность продаж на 3-5%.
Интеграция генеративного ИИ в различные приложения может обеспечить более качественное понимание данных, привнести новые идеи в маркетинговую деятельность и лучше ориентироваться на группы клиентов. Маркетинговые функции могут перенаправить ресурсы на создание более качественного контента для собственных каналов, что может сократить расходы на аутсорсинг.
С точки зрения разработки программного обеспечения, генеративный ИИ напрямую влияет на от 20% до 45% ежегодных расходов на разработку программного обеспечения. Эта ценность в первую очередь связана с сокращением времени для определенных задач, таких как генерация исходного кода, исправление кода и рефакторинг, анализ первопричин и создание новых системных проектов. Исследование показало, что разработчики программного обеспечения**, использующие Microsoft GitHub Copilot, выполняют задачи на 56 % быстрее**, чем те, кто не использует этот инструмент.
Внутреннее эмпирическое исследование McKinsey групп разработчиков программного обеспечения показало, что те, кто обучен использованию ИИ, тратят значительно меньше времени на создание и рефакторинг кода, а инженеры в целом сообщают об улучшении условий работы, говоря, что это делает работу более счастливой. получить чувство выполненного долга.
С точки зрения разработки продуктов мы считаем, что генеративный ИИ может ускорить время вывода продуктов на рынок и повысить производительность и удобство эксплуатации благодаря следующим двум аспектам: включая оптимизацию дизайна продукта и улучшение качества продукта. .
Революция в области искусственного интеллекта резко повысит производительность
McKinsey пришел к выводу, что снижение глобальной рождаемости и старение населения станут препятствиями для развития глобальной производительности, а развитие ИИ и других технологий может компенсировать снижение занятости населения, значительно повысить производительность и ускорить темпы роста. глобальная экономика.Развитые страны внедряют ИИ также может быть быстрее:
По нашему мнению, глобальный экономический рост с 2012 по 2022 год будет медленнее, чем в предыдущие два десятилетия, отчасти из-за долгосрочных структурных проблем, включая снижение рождаемости и старение населения.
Во многих крупных странах количество рабочей силы сокращается из года в год, и мы считаем, что ИИ может перепрограммировать необходимое рабочее время и способствовать росту производительности.