Отчет об исследовании McKinsey 丨Состояние искусственного интеллекта в 2023 году: год вспышки генеративного ИИ

Источник: McKinsey

**Автор:**Содержание и анализ опроса выполнены: Майклом Чуи, партнером Глобального института McKinsey, партнером McKinsey Bay Area Office (в котором Ларейна Йи является старшим партнером); Брайсом Холлом, ассоциированным партнером в Вашингтоне, округ Колумбия. офис; Старшие партнеры Алекс Сингла и Александр Сухаревский (глобальный руководитель QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence, базирующиеся в чикагском и лондонском офисах соответственно).

Источник изображения: сгенерировано инструментом Unbounded AI

Последний ежегодный глобальный опрос McKinsey о состоянии искусственного интеллекта подтверждает стремительное развитие инструментов генеративного искусственного интеллекта (ИИ). Менее чем через год после того, как многие из этих инструментов стали доступны, треть респондентов заявили, что их организации регулярно используют генеративный ИИ по крайней мере в одной бизнес-функции. В недавних событиях ИИ переместился из темы технических сотрудников в центр внимания руководителей компаний: почти четверть опрошенных руководителей заявили, что они лично используют инструменты поколения ИИ в своей работе, и более четверти респондентов из компаний, использующих ИИ, указали, что Gen AI находится на повестке дня их советов директоров. Кроме того, 40% респондентов указали, что их организации увеличат общие инвестиции в ИИ благодаря достижениям в области технологий ИИ. Результаты показывают, что управление рисками, связанными с ИИ, все еще находится на ранних стадиях: менее половины респондентов заявили, что их организации снижают риск, который они считают наиболее важным: неточность.

Организации, которые уже внедрили возможности ИИ, первыми изучают потенциал ИИ, в то время как те организации, которые видят наибольшую ценность в более традиционных возможностях ИИ — то, что мы называем высокоэффективными ИИ, — уже продвинулись в плане внедрения инструментов ИИ. другие организации.

Респонденты ожидают, что ИИ окажет значительное влияние на бизнес и внесет значительные изменения в их рабочую силу. Они ожидают увольнений в некоторых областях и массовых переподготовок в ответ на меняющиеся потребности в талантах. Однако, несмотря на то, что использование ИИ поколения может стимулировать внедрение других инструментов ИИ, мы не наблюдаем значительного роста внедрения этих технологий предприятиями. Процент предприятий, использующих какой-либо инструмент ИИ, остается стабильным с 2022 года, и внедрение по-прежнему сосредоточено в небольшом количестве бизнес-функций.

1. Хотя генеративный ИИ еще только зарождается, применение генеративного ИИ очень широко распространено

Результаты полевого опроса, проведенного в середине апреля 2023 года, показали, что, хотя технологии искусственного интеллекта только становятся общедоступными, эксперименты с этими инструментами уже стали обычным явлением, и респонденты ожидают, что новые возможности изменят их отрасли. ИИ следующего поколения представляет интерес для представителей корпоративного мира: люди из разных регионов, отраслей и с разным стажем используют ИИ следующего поколения как на работе, так и вне ее. Семьдесят девять процентов респондентов заявили, что они хотя бы частично сталкивались с ИИ на работе или вне ее, а 22 % заявили, что регулярно используют ИИ в своей работе. Несмотря на то, что использование было одинаковым для разных уровней стажа, использование было самым высоким среди респондентов, работающих в технологической отрасли и в Северной Америке.

Примечание: щелкните исходный текст, чтобы просмотреть дополнительные данные опроса

В настоящее время организации также широко используют генеративный ИИ. Треть респондентов заявили, что их организация уже регулярно использует генеративный ИИ по крайней мере в одной функции, а это означает, что 60% организаций, сообщающих о внедрении ИИ, используют генеративный ИИ. Кроме того, из компаний, сообщивших о внедрении ИИ, 40% заявили, что их компании рассчитывают инвестировать больше в ИИ благодаря новому поколению ИИ, а 28% заявили, что использование поколения ИИ находится на повестке дня совета директоров. Согласно отчету, бизнес-функции, которые чаще всего используют эти новые инструменты, — это те же бизнес-функции, которые больше всего используют ИИ: маркетинг и продажи, разработка продуктов и услуг, а также сервисные операции, такие как обслуживание клиентов и поддержка бэк-офиса. Это говорит о том, что предприятия ищут максимальную отдачу от этих новых инструментов. В нашем предыдущем исследовании на эти три области вместе с разработкой программного обеспечения приходилось около 75% общей годовой стоимости, обеспечиваемой вариантами использования генеративного ИИ.

На этих ранних этапах ожидания от воздействия ИИ высоки: три четверти респондентов ожидают, что ИИ вызовет значительные или разрушительные изменения в характере конкуренции в их отраслях в течение следующих трех лет. Респонденты, работающие в сфере технологий и финансовых услуг, скорее всего, ожидали революционных изменений от ИИ. Наше предыдущее исследование показало, что, хотя в той или иной степени могут быть нарушены все отрасли, масштабы воздействия могут различаться. Отрасли, наиболее зависящие от интеллектуального труда, скорее всего, столкнутся с большими прорывами и, вероятно, получат больше прибыли. По нашим оценкам, технологии поколения ИИ больше всего повлияют на технологические компании с добавленной стоимостью, эквивалентной 9% мировых доходов отрасли, но отрасли, основанные на знаниях, такие как банковское дело (до 5%), фармацевтика и медицинские изделия (также до до 5%) и образование (до 4%). Напротив, производственные отрасли, такие как аэрокосмическая, автомобильная и передовая электроника, вероятно, будут менее разрушительными. Это резко контрастирует с предыдущими волнами технологий, которые оказали наибольшее влияние на производство, потому что поколение ИИ имеет преимущество в языковых действиях, а не в тех, которые требуют ручного труда.

Алекс Сингла (глава QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence) прокомментировал:

Удивительно, как быстро развилась дискуссия вокруг генеративного ИИ. Всего несколько месяцев назад разговор между руководителями был рудиментарным, в основном пытаясь понять, что это такое, и увидеть, что было рекламой, а что реальностью. И теперь, всего за шесть месяцев или около того, бизнес-лидеры ведут гораздо более сложные разговоры. Из результатов опроса видно, что почти треть компаний используют генеративный ИИ по крайней мере в одной бизнес-функции. Это подчеркивает уровень понимания и принятия предприятиями возможности использования генеративного искусственного интеллекта в бизнесе.

Следующий вопрос заключается в том, как компании сделают следующий шаг и будет ли генеративный ИИ следовать более общей модели ИИ, которую мы наблюдали, которая стабилизируется на уровне около 50%. Из данных мы видим, что почти половина компаний, уже использующих ИИ, планируют увеличить свои инвестиции в ИИ, отчасти потому, что они осознают, что для полного использования ИИ необходим более широкий набор возможностей.

Чтобы сделать следующий шаг в превращении ИИ из эксперимента в двигатель бизнеса и обеспечить высокий возврат инвестиций, компании должны решить широкий круг проблем. Эти вопросы включают в себя: определение конкретных возможностей для генеративного ИИ в организации, какой должна быть модель управления и операционная модель, как лучше всего управлять третьими сторонами (такими как поставщики облачных и крупных языковых моделей), что необходимо для управления различными рисками, понимание Влияние людей и технологических стеков, а также понимание того, как сбалансировать краткосрочные выгоды для банков с долгосрочными фундаментальными факторами, необходимыми для масштабирования. Это сложные вопросы, но ключи к раскрытию поистине огромной ценности.

Многим организациям еще предстоит устранить потенциальные риски, связанные с ИИ

Согласно опросу, лишь немногие компании адекватно подготовлены к широкому внедрению технологий искусственного интеллекта или бизнес-рискам, которые эти инструменты могут представлять. Только 21% респондентов, сообщивших о внедрении ИИ, заявили, что в их организациях действуют политики, регулирующие использование сотрудниками технологий ИИ на работе. Когда мы спросили конкретно о рисках внедрения ИИ, лишь немногие респонденты сказали, что их компании снижают наиболее часто упоминаемый риск ИИ: неточность. Респонденты чаще упоминали о неточности, чем о кибербезопасности и соблюдении нормативных требований, которые были наиболее распространенными рисками для ИИ в предыдущих опросах. Только 32 процента респондентов говорят, что они снижают неточность, что ниже, чем 38 процентов, которые снижают риск кибербезопасности. Интересно, что эта цифра значительно ниже доли респондентов (51%), сообщивших о снижении рисков кибербезопасности, связанных с ИИ, в прошлом году. В целом, как мы видели в предыдущие годы, большинство респондентов указали, что их организации не учитывают риски, связанные с ИИ.

Александр Сухаревский (Глобальный руководитель QuantumBlack, McKinsey Artificial Intelligence) прокомментировал:

Широко известно о рисках, связанных с генеративным ИИ. Но в то же время всепроникающая тревога и страх мешают лидерам эффективно реагировать на риски. Согласно нашему последнему опросу, чуть более 20% компаний имеют политику рисков для генеративного ИИ. Эти политики часто направлены на защиту конфиденциальной информации компании, такой как данные, знания и другая интеллектуальная собственность. Это очень важно, но мы также обнаружили, что многие риски можно устранить, изменив технологическую архитектуру предприятия, которая отражает установленную политику.

Однако настоящая ловушка заключается в том, что компании имеют слишком узкое представление о риске. Предприятия также должны обратить внимание на ряд основных рисков, таких как социальные, гуманитарные и устойчивые риски. На самом деле непреднамеренные последствия генеративного ИИ с большей вероятностью вызовут проблемы для мира, чем сценарии конца света, которые некоторые рекламируют. Те компании, которые наиболее конструктивно подходят к ИИ, экспериментируют с ИИ и используют его, разрабатывая структурированный процесс для выявления и устранения этих более широких рисков. Они настраивают тестовых пользователей и конкретные команды, которым поручено подумать о том, как генеративные приложения ИИ могут пойти не так, чтобы лучше предсказать некоторые из этих последствий. Они также работают с лучшими и наиболее творческими людьми в бизнесе, чтобы определить наилучшие результаты для бизнеса и общества в целом. Вдумчивое, методичное и всестороннее понимание природы возникающих рисков и возможностей имеет решающее значение для ответственного и продуктивного развития генеративного ИИ.

2. Компании-новаторы стали лидерами в области искусственного интеллекта

Результаты опроса показывают, что компании, использующие ИИ — те, чьи респонденты говорят, что не менее 20% их доходов в 2022 году до вычета процентов и налогов можно отнести к приложениям ИИ, — полностью используют ИИ, как генеративный, так и более традиционный искусственный интеллект. Эти предприятия, извлекающие огромную пользу из ИИ, уже используют ИИ поколения в большем количестве бизнес-функций, чем другие, особенно в разработке продуктов и услуг, а также в управлении рисками и цепочками поставок. Во всех возможностях ИИ (включая более традиционные возможности машинного обучения, роботизированную автоматизацию процессов и чат-боты) предприятия, использующие ИИ, также чаще, чем другие, используют ИИ при разработке продуктов и услуг, таких как оптимизация циклов разработки продуктов, добавление новых функций в существующие продукты и создание новых продуктов на основе ИИ. Эти организации также чаще других используют ИИ в моделировании рисков, а также в таких областях управления персоналом, как управление эффективностью, организационная структура и оптимизация распределения рабочей силы.

Еще одно их отличие от своих коллег: усилия ИИ High Performers в меньшей степени ориентированы на снижение затрат, что является главным приоритетом для других организаций. Респонденты компаний, использующих ИИ, в два раза чаще говорили, что главной целью ИИ их организации было создание совершенно нового бизнеса или потоков доходов, и они, скорее всего, упоминали создание новых функций, повышающих ценность существующих продуктов.

Как мы видели в предыдущие годы, эти высокоэффективные организации тратят на ИИ гораздо больше, чем другие организации. другие организации. Кроме того, они более широко используют ИИ в организации. Респонденты опроса «Эффективные компании с ИИ» чаще других говорят, что их организации внедрили ИИ в четырех или более бизнес-функциях и внедрили больше возможностей ИИ. Например, в дополнение к искусственному интеллекту поколения и связанным с ним возможностям естественного языка, респонденты высокоэффективных компаний чаще сообщали о наличии графа знаний, встроенного по крайней мере в один продукт или функциональный бизнес-процесс.

Хотя компании, использующие ИИ, не застрахованы от проблем извлечения ценности из ИИ, результаты показывают, что трудности, с которыми они сталкиваются, отражают их относительную зрелость в ИИ, в то время как другие борются с фундаментальными, борются со стратегическими элементами. Главные проблемы, которые чаще всего упоминают респонденты в компаниях, использующих ИИ, — это модели и инструменты, такие как мониторинг производительности моделей в производственной среде и переобучение моделей по мере необходимости. Напротив, другие респонденты упомянули стратегические вопросы, такие как разработка четкого видения ИИ, связанного с ценностью для бизнеса, или поиск адекватных ресурсов.

Полученные данные еще раз доказывают, что даже предприятия, эффективно использующие ИИ, не осваивают передовые методы внедрения ИИ, такие как подходы к операциям машинного обучения (MLOPs), хотя они делают это с большей вероятностью, чем другие. Например, только 35% респондентов AI-Efficient Enterprises сказали, что их организация собирает существующие компоненты, а не изобретает их заново, когда это возможно, но это намного выше, чем 19% других организаций, опрошенных By.

Принятие некоторых из наиболее преобразующих вариантов использования, которые могут обеспечить приложения поколения ИИ, вероятно, потребует множества специализированных методов и практик MLOps, и сделать это максимально безопасно. Операции с моделями в реальном времени — это одна из таких областей, где системы мониторинга и настройка мгновенных оповещений для быстрого решения проблем могут держать системы ИИ под контролем. Здесь лидеры выделяются, но им еще есть куда расти: четверть респондентов из этих компаний заявили, что все их системы отслеживаются и оснащены мгновенными оповещениями, в то время как только 12%.

Брайс Холл (ассоциированный партнер McKinsey) прокомментировал:

Один из неизменных выводов нашего глобального исследования ИИ, проводимого каждый год в течение последних шести лет, заключается в том, что высокоэффективные сотрудники имеют широкое представление о том, что нужно для успеха. Они особенно хороши в том, чтобы сосредоточиться на ценности, а затем перестроить организацию, чтобы зафиксировать эту ценность. Эта закономерность также очевидна при изучении того, как высокоэффективные сотрудники используют генеративный искусственный интеллект.

Например, с точки зрения стратегии, проанализированные нами лидеры планируют использовать ИИ в своих сферах деятельности. Стоит отметить, что они не занимаются исключительно генеративным ИИ. Хотя мы все в восторге от головокружительного множества приложений ИИ поколения, более половины потенциальной ценности для компаний исходит от приложений ИИ, которые не используют ИИ поколения. Эти компании придерживаются дисциплинированного подхода к рассмотрению всех возможностей ИИ на основе потенциальной ценности.

Этот подход применим ко всем областям компетенции. Например, когда речь идет о технологиях и данных, высокоэффективные компании сосредотачиваются на возможностях, которые им необходимы для получения ценности, которую они определяют. Это включает в себя возможность обучения больших языковых моделей на данных компании и отрасли. Они оценивают и тестируют эффективность и скорость, достигаемые за счет использования существующих сервисов искусственного интеллекта (то, что мы называем подходом «берущих»), и разрабатывают возможности, которые создают конкурентное преимущество, например, путем настройки моделей и обучения их использованию собственных данных. мы называем это «формирующим» подходом).

3. Поскольку таланты, связанные с ИИ, нуждаются в изменениях, ожидается, что влияние ИИ на рабочую силу будет значительным

Результаты нашего последнего опроса показывают изменение ролей, которые компании нанимают для поддержки своих амбиций в области ИИ. За последний год компании, использующие ИИ, чаще всего нанимали инженеров по данным, инженеров по машинному обучению и специалистов по обработке данных с помощью ИИ — все эти должности, которые респонденты назвали распространенными в предыдущем опросе. Тем не менее, по сравнению с предыдущим опросом, гораздо меньшая доля респондентов сообщила о наиболее востребованной в прошлом году должности инженеров-программистов, связанных с ИИ (28% в последнем опросе по сравнению с 39%). В последнее время, с распространением технологии искусственного интеллекта, спрос на этот навык также увеличился, поэтому появились рабочие места в области быстрого проектирования, и 7% респондентов, которые внедрили технологию искусственного интеллекта, сказали, что в прошлом году эти должности были заполнены в середине -год.

Полученные данные показывают, что наем на должности, связанные с ИИ, остается проблемой, но за последний год стало проще, что, вероятно, отражает волну увольнений в технологических компаниях в конце 2022 — первой половине 2023 года. По сравнению с предыдущим опросом, меньшая часть респондентов сообщила о трудностях с набором специалистов по обработке и анализу данных, инженеров данных и экспертов по визуализации данных, но ответы респондентов показали, что набор инженеров по машинному обучению и руководителей продуктов Smart Smart остается таким же сложным, как и в прошлом году.

Заглядывая вперед на три года, респонденты прогнозируют, что применение ИИ изменит многие роли в рабочей силе. В целом, они ожидают, что больше работников переквалифицируются, чем увольняются. Почти 40% респондентов сообщили, что ожидают, что после внедрения ИИ в их компаниях будет переквалифицировано более 20% рабочей силы, а 8% заявили, что их рабочая сила сократится более чем на 20%.

Что касается ожидаемого воздействия ИИ, сервисные операции — единственная функция, в которой большинство респондентов ожидают сокращения численности персонала в их организации. Этот вывод в целом согласуется с нашими недавними исследованиями: несмотря на то, что появление ИИ увеличило наши оценки доли действий сотрудников, которые могут быть автоматизированы (с 50% до 60% и до 70%), это не обязательно означает, что для автоматизации всей роли.

Ожидается, что фирмы, использующие ИИ, будут проводить более высокий уровень переквалификации, чем другие фирмы. Респонденты из этих организаций более чем в три раза чаще говорят, что в результате внедрения ИИ в их организации в течение следующих трех лет будет переквалифицировано более 30% сотрудников.

* Ларейна Йи (старший партнер McKinsey; председатель технологического совета McKinsey) прокомментировала:*

Мы находимся на ранних стадиях генеративного искусственного интеллекта, и компании уже предвидят значительное влияние, которое он окажет на таланты — от открытия новых возможностей трудоустройства, изменения способов выполнения работы до введения совершенно новых категорий работы (таких как инжиниринг точно в срок). Одна из сильных сторон генеративного ИИ, которая является его самой большой проблемой, заключается в том, что он может помочь почти каждому выполнять свою работу.

Этот масштаб отличается от традиционного ИИ, который влияет на довольно небольшую, но не менее важную рабочую силу с глубокими навыками в технических областях, таких как машинное обучение, наука о данных или робототехника. Учитывая, что требуются узкоспециализированные возможности, кажется, что талантов в области ИИ всегда не хватает. Наш опрос показывает, что наем на эти должности остается проблемой. Генеративный ИИ, напротив, по-прежнему требует высококвалифицированных людей для создания больших языковых моделей и обучения генеративных моделей, но пользователями могут быть практически все, и им не нужна степень в области науки о данных или опыт машинного обучения для эффективной работы. Метафора аналогична переходу от мейнфреймов (больших компьютеров, управляемых высококвалифицированными специалистами) к персональным компьютерам (доступным каждому). Это революционный сдвиг, который меняет то, как люди используют технологии в качестве мощного инструмента.

Наш опрос также отражает взгляд на генеративный ИИ как на инструмент. По большей части компании рассматривают ИИ как инструмент для расширения человеческой деятельности, а не как замену. До сих пор мы в основном видели компании, склоняющиеся к использованию генеративного ИИ, сосредотачиваясь на областях полезности, где путь к повышению производительности или производительности наиболее очевиден. Например, использование генеративных инструментов искусственного интеллекта для модернизации устаревшего кода или ускорения научных исследований и открытий. Мы только царапаем поверхность этих улучшений, и мы можем ожидать, что их принятие ускорится.

4. Все внимание обращено на генеративный ИИ, но более широкое внедрение и влияние ИИ остаются стабильными

Хотя использование генеративных инструментов ИИ быстро набирает обороты, данные опросов не показывают, что эти новые инструменты способствуют внедрению ИИ на предприятиях в целом. По крайней мере, на данный момент общий процент организаций, внедряющих ИИ, остается стабильным: 55% респондентов заявили, что их организации внедрили ИИ. Тем не менее, менее трети респондентов заявили, что их организации внедрили ИИ более чем в одну бизнес-функцию, что говорит о том, что внедрение ИИ остается ограниченным. Как и в предыдущих четырех опросах, разработка продуктов и услуг и эксплуатация услуг оставались двумя бизнес-функциями, которые респонденты чаще всего называли при внедрении ИИ. В целом, только 23% респондентов заявили, что в прошлом году их бизнес имел не менее 5% своего EBIT, связанного с использованием искусственного интеллекта, что практически не изменилось по сравнению с предыдущим опросом, что говорит о том, что еще многое предстоит сделать.

Организации продолжают получать прибыль в областях бизнеса, использующих искусственный интеллект, и планируют увеличить свои инвестиции в ближайшие годы. Мы увидели, что большинство респондентов сообщили об увеличении доходов, связанных с ИИ, в каждой бизнес-функции, использующей ИИ. Забегая вперед, более двух третей респондентов ожидают, что их организации увеличат инвестиции в ИИ в течение следующих трех лет.

Майкл Чуи (партнер McKinsey Global Institute) прокомментировал:

Мы подчеркивали важность генеративного ИИ — и не зря, учитывая его преобразующий потенциал — но этот обзор является хорошим напоминанием о том, что в более широком мире ИИ есть большая ценность. Фактически, некоторые из наших других исследований показывают, что негенеративный ИИ обладает даже более ценным потенциалом, чем генеративный ИИ. Варианты использования в таких областях, как повышение точности прогнозов, оптимизация логистических сетей и предоставление рекомендаций по следующей покупке продукта, — все это создает ценность для компаний, которые могут использовать более широкие возможности искусственного интеллекта.

Хотя общий уровень внедрения ИИ остается стабильным на уровне около 55 %, более двух третей респондентов сообщили, что их компании планируют увеличить инвестиции в ИИ. Мы продолжим наблюдать волну компаний, использующих искусственный интеллект, которые создают основу и возможности для создания ценности. Одно из объяснений заключается в том, что «богатые становятся еще богаче», когда дело доходит до извлечения ценности из ИИ. Нам любопытно узнать, откроет ли повышенный интерес к генеративному искусственному интеллекту дверь для повсеместного внедрения искусственного интеллекта в будущем.

Об опросе

Онлайн-опрос проводился с 11 по 21 апреля 2023 года и получил ответы от 1684 участников из регионов, отраслей, размеров компаний, функциональных специальностей и сроков пребывания в должности. Из этих респондентов 913 заявили, что их организация внедрила ИИ по крайней мере в одной функции, и их спросили об использовании ИИ в их организации. Чтобы скорректировать различия в показателях ответивших, данные взвешиваются по вкладу страны каждого респондента в мировой ВВП.