В последнем отчете McKinsey рассказывается об этих изменениях после того, как AIGC стала популярной.

McKinsey знакома с генеративным искусственным интеллектом: по данным на начало лета, около половины сотрудников глобального консалтингового гиганта использовали эту технологию.

Но это не единственная организация, которая видит быстрое внедрение генеративного ИИ. Фактически, недавний годовой отчет «Состояние ИИ в 2023 году: год прорыва генеративного ИИ» QuantumBlack, подразделения искусственного интеллекта McKinsey, показал, что «использование генеративного ИИ уже широко распространено». Таков вывод онлайн-опроса, проведенного McKinsey среди 1684 участников из разных регионов, отраслей и размеров компаний в период с 11 по 21 апреля 2023 года. Большинство (79%) респондентов указали на «некоторое воздействие генеративного ИИ, будь то на работе или вне работы», а 22% заявили, что регулярно используют его на работе. Эти результаты перекликаются с недавним неофициальным опросом, проведенным техническим изданием VentureBeat, которое показало, что более 70% компаний уже экспериментируют с генеративным искусственным интеллектом.

Хотя это только начало, он уже широко используется

Опрос McKinsey начался в апреле этого года, когда волна генеративного искусственного интеллекта начала нарастать.Хотя многие новые инструменты не появились в ближайшем будущем, их предварительное применение было относительно распространенным явлением. 79% респондентов заявили, что хотя бы в какой-то степени сталкивались с генеративным искусственным интеллектом как на работе, так и вне ее. 22% респондентов заявили, что регулярно используют его в своей работе. Помимо отдельных лиц, организации в настоящее время широко используют искусственный интеллект. Треть респондентов заявили, что компании уже регулярно используют генеративный ИИ как минимум в одной функции. Более того, отчет также показывает, что ИИ следующего поколения — это не просто мимолетная тенденция, а стратегический приоритет для многих организаций. Почти половина (40%) респондентов заявили, что их компании планируют увеличить общие инвестиции в ИИ за счет генеративного ИИ. Кроме того, технология включена в повестку дня советов директоров 28% компаний. Теперь, когда компании и частные лица экспериментируют с искусственным интеллектом нового поколения, кто использует его больше всего и с какой целью? Новый отчет McKinsey также предлагает некоторые интересные идеи. Респонденты в Северной Америке, безусловно, являются мировым лидером по внедрению ИИ нового поколения на работе: 28% используют эту технологию как на работе, так и вне ее, в то время как респонденты в Европе и Азиатско-Тихоокеанском регионе 24% и 22% соответственно (всего 19%). в Большом Китае). Возможно, это ожидаемый результат, учитывая, что запуск OpenAI ChatGPT в ноябре 2022 года спровоцировал бум генеративного ИИ в США.

Компании, наиболее активно использующие эти новые инструменты, также отражают бизнес-потребности, наиболее часто применяющие ИИ, включая маркетинг и продажи, разработку продуктов и услуг и сервисные операции. Фактически, по состоянию на апрель 2023 года генеративный ИИ чаще всего используется в маркетинге и продажах (14%), за которым следует разработка продуктов/услуг (13%).

Безусловно, быстрее всех внедряются технологии на работе и/или вне работы — «Технологии, медиа и телекоммуникации» — 33%, за ними следуют «Финансовые услуги» и «Бизнес, юридические и профессиональные услуги» — по 24% каждая и 23%. Цифры также соответствуют ожиданиям — технологические компании обычно считаются сферами, где ожидается, что искусственный интеллект окажет наибольшее влияние. В качестве наукоемких отраслей банковское дело, образование, здравоохранение и юриспруденция также считаются подверженными значительному влиянию новых технологий.

Напротив, производственные отрасли, такие как аэрокосмическая, автомобильная и передовая электроника, вероятно, будут менее разрушительными. Согласно опросу McKinsey, управление цепочками поставок (3%) и производство (всего 2%) занимают очень низкие позиции.

Этот результат резко контрастирует с влиянием технологических волн, которые оказали наибольшее влияние на производство в прошлом (например, заводские сборочные линии, промышленные роботы): Текущие сильные стороны генеративного ИИ в основном связаны с деятельностью, основанной на языке, а не с теми, которые требуют ручного труда.Последние могут быть более сложными и трудоемкими для внедрения ИИ.Некоторые физические ограничения также делают эти отрасли более способными.Сопротивляйтесь влиянию ИИ искусственный интеллект. Однако для генеративного ИИ управление цепочками поставок должно быть областью, в которой он преуспевает, что включает в себя много планирования, анализа рынков и предоставления информации на основе больших объемов данных, в чем хорош генеративный ИИ. Кроме того, с точки зрения того, что люди делают с генеративным ИИ, отчет показал, что почти все функции на сегодняшний день связаны с созданием, обобщением и анализом документов. Далее следуют прогнозы тенденций.

Примечательно, что немногие компании, по-видимому, должным образом подготовлены к широкому использованию ИИ или бизнес-рискам, которые могут представлять эти инструменты. Например, только 21% респондентов заявили, что в их компаниях действуют правила использования технологий искусственного интеллекта на работе. В частности, когда его спросили о рисках внедрения ИИ, лишь немногие респонденты указали, что их компании снижают наиболее часто упоминаемый риск ИИ: неточность. Только 32 процента заявили, что они уменьшают неточности, что меньше, чем 38 процентов, которые заявили, что они снижают риски кибербезопасности.

Ведущие компании также лидируют в эпоху генеративного ИИ

Высокоэффективные ИИ или респонденты, которые связывают не менее 20 процентов своей EBIT в 2022 году с внедрением ИИ, полностью используют ИИ, включая генеративные и более традиционные функции ИИ. Они также используют генеративный ИИ в большей части своего бизнеса, особенно в разработке продуктов и услуг, а также в управлении рисками и цепочками поставок. Принимая во внимание все возможности ИИ, включая более традиционные возможности машинного обучения, роботизированную автоматизацию процессов и чат-ботов, эти предприятия также чаще, чем другие, используют ИИ при разработке продуктов и услуг, таких как оптимизация цикла разработки продуктов, добавление новых функций в существующие продукты, а также создавать новые продукты на основе ИИ. Эти компании также чаще используют ИИ для моделирования рисков и управления персоналом, например, для управления эффективностью, организационного проектирования и оптимизации распределения рабочей силы. Плюс еще одно отличие между ними и их коллегами: их внедрение генеративного ИИ меньше направлено на снижение затрат, что является главным приоритетом для других компаний. В два раза больше высокоэффективных ИИ нацелены на создание нового бизнеса или потоков доходов, чем на свою основную цель. Тем не менее, основная цель большинства высокоэффективных ИИ, внедряющих генеративный ИИ, — повысить ценность существующих продуктов.

С точки зрения инвестиций, эти высокоэффективные компании также инвестируют в искусственный интеллект гораздо больше, чем другие организации. Например, организации более чем в пять раз чаще тратят более 20 процентов своего цифрового бюджета на искусственный интеллект. Они также более широко внедряют ИИ в корпоративных организациях. Они также с большей вероятностью заявляли, что уже внедрили ИИ в четыре или более бизнес-функций компании с дополнительными встроенными возможностями ИИ. Например, встраивание графа знаний по крайней мере в один процесс продукта или бизнес-функции в дополнение к искусственному интеллекту и связанным с ним возможностям естественного языка. Высокоэффективные ИИ также отличаются от других компаний проблемами, с которыми они сталкиваются. Первые в основном сталкиваются с проблемами перехода алгоритмов в бизнес, например, как надежно и эффективно развертывать и поддерживать модели в производстве. Вероятно, потребуется множество специализированных методов и практик MLOps для реализации вариантов использования, в которых генеративный ИИ может сыграть преобразующую роль. Напротив, другие компании борются со стратегическими проблемами, такими как определение четкого видения ИИ.

Изменение спроса на таланты

За последний год среди компаний, внедривших ИИ, больше всего нанимали инженеры по данным, инженеры по машинному обучению и специалисты по обработке данных в области ИИ. Последний отчет показал, что инженеры-программисты, которые были самой востребованной категорией в прошлом году, столкнулись с резким падением их спроса в этом году, с 39 процентов до 28 процентов. Также открыта новая вакансия - Инженер. В целом, несмотря на то, что набор на должности, связанные с ИИ, остается проблемой, за последний год он стал несколько проще, что отражает сложность найма специалистов по данным, инженеров данных и специалистов по визуализации данных среди респондентов. Это может быть связано с большим количеством увольнений в технологических компаниях с конца 2022 года по первую половину 2023 года.

Респонденты прогнозируют, что ИИ изменит многие рабочие места в течение следующих трех лет. В целом, однако, они ожидают, что больше сотрудников пройдут переподготовку, чем уволятся. Почти четверо из десяти респондентов ожидают, что более 20 процентов сотрудников их компании будут переподготовлены для приобретения новых навыков, а 8 процентов заявили, что их штат будет сокращен более чем на 20 процентов.

Кроме того, сервисные операции — единственная работа, которую большинство респондентов ожидает заменить масштабными сокращениями.

Когда дело доходит до переподготовки сотрудников, высокоэффективные ИИ более чем в три раза чаще, чем другие компании, переучат более 30% своей рабочей силы в течение следующих трех лет.

Внедрение ИИ и его влияние на отрасль останутся стабильными

Хотя генеративный ИИ быстро набирает популярность, данные опросов не показывают, что эти новые инструменты способствуют внедрению ИИ в компаниях. По крайней мере, на данный момент процент компаний, внедряющих ИИ, в целом остается стабильным: 55% респондентов заявили, что их организации уже внедрили ИИ. Менее трети респондентов заявили, что их организации внедрили ИИ в различные бизнес-функции, что говорит о том, что использование ИИ остается ограниченным. Респонденты чаще всего используют ИИ в сфере разработки продуктов и услуг, а также предоставления услуг. В целом только 23% респондентов заявили, что не менее 5% EBIT их компании было связано с использованием ИИ в прошлом году. Это говорит о том, что еще есть место для роста.

Большинство респондентов указали, что каждая бизнес-функция, использующая ИИ, испытывает связанный с этим рост доходов. Забегая вперед, более двух третей ожидают, что компании увеличат инвестиции в ИИ в течение следующих трех лет.