McKinsey anket raporu丨Yapay zekanın 2023'teki durumu: üretken yapay zekanın patlak verdiği yıl

Kaynak: McKinsey

**Yazar:**Anket içeriği ve analizi şu kişiler tarafından tamamlandı: Michael Chui, Ortak, McKinsey Global Institute, Ortak, McKinsey Bay Area Office (Lareina Yee Kıdemli Ortaktır); Bryce Hall, Washington, DC'de Yardımcı Ortak Kıdemli Ortaklar Alex Singla ve Alexander Sukharevsky (sırasıyla Chicago ve Londra ofislerinde bulunan QuantumBlack, McKinsey Yapay Zeka Küresel Başkanı).

Resim kaynağı: Unbounded AI aracı tarafından oluşturulmuştur

McKinsey'nin yapay zekanın durumuna ilişkin en son yıllık küresel araştırması, üretken yapay zeka (gen AI) araçlarındaki patlamayı doğruluyor. Bu araçların çoğunun kullanıma sunulmasından bu yana bir yıldan kısa bir süre içinde, yanıt verenlerin üçte biri kuruluşlarının en az bir iş fonksiyonunda üretken yapay zekayı düzenli olarak kullandığını söyledi. Son gelişmelerde yapay zeka, teknik çalışanlar konusundan şirket liderlerinin odağına kaydı: Ankete katılan yöneticilerin yaklaşık dörtte biri, işleri için kişisel olarak gen yapay zeka araçlarını kullandıklarını söyledi ve dörtte birinden fazlası, yapay zeka kullanan şirketlerden yanıt verenler şunu belirtti: gen AI yönetim kurullarının gündeminde. Ek olarak, yanıt verenlerin yüzde 40'ı, yapay zeka teknolojisindeki gelişmeler nedeniyle kuruluşlarının yapay zekaya yaptığı genel yatırımı artıracağını belirtti. Bulgular, AI ile ilişkili risklerin yönetilmesinin hala erken aşamalarda olduğunu ve yanıt verenlerin yarısından azı kuruluşlarının en alakalı olduğunu düşündükleri riski, yani yanlışlığı azalttığını söylüyor.

Halihazırda yapay zeka yeteneklerine sahip olan kuruluşlar, yapay zekanın potansiyelini keşfeden ilk kuruluşlar olurken, daha geleneksel yapay zeka yeteneklerinden en fazla değeri gören kuruluşlar - buna yüksek performanslı yapay zeka dediğimiz kuruluşlar - zaten yapay zeka araçlarını benimseme açısından ilerlemiştir. diğer kuruluşlar.

Katılımcılar, AI'nın iş üzerinde önemli bir etkiye ve iş gücünde önemli değişikliklere sahip olmasını bekliyor. Değişen yetenek ihtiyaçlarına yanıt olarak bazı alanlarda işten çıkarmalar ve büyük çapta yeniden beceri kazandırma bekliyorlar. Bununla birlikte, gen yapay zekanın kullanımı diğer yapay zeka araçlarının benimsenmesini teşvik edebilirken, bu teknolojilerin kurumsal olarak benimsenmesinde önemli bir artış görmüyoruz. Herhangi bir yapay zeka aracını benimseyen işletmelerin yüzdesi, 2022'den bu yana sabit kaldı ve benimseme, az sayıda işletme işlevinde yoğunlaşmaya devam ediyor.

1. Hala erken olmasına rağmen, üretken yapay zeka uygulaması çok yaygın

Nisan 2023 ortasındaki saha araştırması sonuçları, AI teknolojilerinin halka açık hale gelmesine rağmen, bu araçlarla denemelerin zaten yaygın olduğunu ve katılımcıların yeni yeteneklerin sektörlerini dönüştürmesini beklediğini gösterdi. Yeni nesil yapay zeka, kurumsal dünyadakileri ilgilendiriyor: Coğrafyalar, sektörler ve kıdemden kişiler, yeni nesil yapay zekayı hem işte hem de iş dışında kullanıyor. Ankete katılanların yüzde yetmiş dokuzu işte veya iş dışında en azından bir miktar yapay zekaya maruz kaldıklarını ve %22'si işlerinde düzenli olarak yapay zeka kullandıklarını söyledi. Kullanımın kıdem seviyeleri arasında benzer olduğu bildirilirken, teknoloji endüstrisinde ve Kuzey Amerika'da çalışan katılımcılar arasında kullanımın en yüksek olduğu görüldü.

Not: Daha fazla anket verisi görüntülemek için orijinal metne tıklayın

Kuruluşlar da artık üretken yapay zekayı yaygın bir şekilde kullanıyor. Yanıt verenlerin üçte biri, kuruluşlarının zaten en az bir işlevde düzenli olarak üretken yapay zeka kullandığını söyledi; bu, yapay zekayı benimsediğini bildiren kuruluşların %60'ının gen yapay zeka kullandığı anlamına geliyor. Ek olarak, yapay zekayı benimsediğini bildiren işletmelerin yüzde 40'ı, şirketlerinin yapay zeka nesli sayesinde yapay zekaya daha fazla yatırım yapmayı beklediğini ve yüzde 28'i de yeni nesil yapay zeka kullanımının yönetim kurulu gündeminde olduğunu söyledi. Rapora göre, bu yeni araçları en çok kullanan iş fonksiyonları, yapay zekayı en çok kullanan aynı iş fonksiyonları: pazarlama ve satış, ürün ve hizmet geliştirme ve müşteri hizmetleri ve arka ofis desteği gibi hizmet operasyonları. Bu, işletmelerin bu yeni araçlardan en fazla değeri aradıklarını gösteriyor. Önceki araştırmamızda, yazılım mühendisliği ile birlikte bu üç alan, üretken yapay zeka kullanım örnekleri tarafından sağlanan toplam yıllık değerin yaklaşık %75'ini oluşturuyordu.

Bu erken aşamalarda, yapay zekanın etkisine ilişkin beklentiler yüksektir: Yanıt verenlerin dörtte üçü, yapay zekanın önümüzdeki üç yıl içinde sektörlerindeki rekabetin doğasında önemli veya yıkıcı değişikliklere neden olmasını beklemektedir. Teknoloji ve finansal hizmetler sektörlerinde çalışan katılımcılar, büyük olasılıkla yapay zekadan yıkıcı değişiklikler bekleyeceklerdi. Önceki araştırmamız, tüm endüstrilerin bir dereceye kadar kesintiye uğraması muhtemel olsa da, etkinin büyüklüğünün değişebileceğini göstermiştir. Bilgi çalışmasına en çok güvenen sektörlerin daha fazla kesinti görmesi ve muhtemelen daha fazla değer kazanması muhtemeldir. Tahminlerimize göre teknoloji şirketleri, küresel endüstri gelirlerinin %9'una eşdeğer bir katma değerle gen yapay zekadan en çok etkilenecek, ancak bankacılık (%5'e kadar), ilaç ve tıbbi ürünler (ayrıca %5'e kadar ve eğitim (%4'e kadar) da önemli ölçüde etkilenebilir. Buna karşılık, havacılık, otomotiv ve ileri elektronik gibi imalata dayalı endüstriler muhtemelen daha az yıkıcı olacaktır. Bu, üretim üzerinde en büyük etkiye sahip olan önceki teknoloji dalgalarıyla taban tabana zıttır çünkü yapay zeka kuşağı, el emeği gerektiren faaliyetler yerine dil tabanlı faaliyetlerde bir avantaja sahiptir.

Alex Singla (QuantumBlack Küresel Başkanı, McKinsey Yapay Zeka) şu yorumu yaptı:

Üretken yapay zeka etrafındaki tartışmanın bu kadar hızlı gelişmesi inanılmaz. Sadece birkaç ay önce, yöneticiler arasındaki konuşma ilkeldi, çoğunlukla ne olduğunu anlamaya çalışıyordu ve neyin abartılı, neyin gerçek olduğunu görüyordu. Ve şimdi, sadece altı ay içinde, iş dünyası liderleri çok daha karmaşık konuşmalar yapıyor. Anket sonuçlarından, şirketlerin yaklaşık üçte birinin üretken yapay zekayı en az bir iş fonksiyonunda kullandığını görebiliriz. Bu, iş dünyasında üretken yapay zekanın fizibilitesinin işletmeler arasındaki anlayış ve kabul düzeyinin altını çiziyor.

Sıradaki soru, şirketlerin bir sonraki adımı nasıl atacağı ve üretken yapay zekanın gözlemlediğimiz daha genel yapay zeka modelini takip edip etmeyeceğidir. Verilerden, halihazırda yapay zeka kullanan şirketlerin neredeyse yarısının, kısmen yapay zekadan tam olarak yararlanmak için daha geniş bir yetenekler setinin gerekli olduğunun farkında oldukları için yapay zekaya yatırımlarını artırmayı planladığını görüyoruz.

Yapay zekayı deneyden iş motoruna taşımada bir sonraki adımı atmak ve güçlü bir yatırım getirisi sağlamak için şirketler çok çeşitli sorunları ele almalıdır. Bu sorular şunları içerir: bir kuruluş içinde üretken yapay zeka için belirli fırsatların belirlenmesi, yönetişim ve işletim modelinin ne olması gerektiği, üçüncü tarafların (bulut ve büyük dil modeli sağlayıcıları gibi) en iyi nasıl yönetileceği, çeşitli riskleri yönetmek için neyin gerekli olduğu, anlama İnsanların ve teknolojinin etkisi ve bankalar için kısa vadeli faydalar ile ölçeklendirmek için gereken uzun vadeli temel unsurların nasıl dengeleneceğini anlamak. Bunlar karmaşık sorular, ancak gerçekten muazzam bir değerin kilidini açmanın anahtarları.

Pek çok kuruluş henüz yapay zekanın neden olduğu potansiyel riskleri ele almıyor

Ankete göre, yapay zeka teknolojilerinin yaygın olarak benimsenmesi veya bu araçların oluşturabileceği iş riskleri için çok az şirketin yeterince hazırlıklı olduğu görülüyor. Yapay zekayı benimsediğini bildiren yanıt verenlerin yalnızca yüzde 21'i, kuruluşlarının çalışanların işte yapay zeka teknolojilerini kullanmasını yöneten politikaların yürürlükte olduğunu söyledi. Yapay zekayı benimsemenin risklerini özel olarak sorduğumuzda, yanıtlayanların çok azı şirketlerinin en sık alıntılanan yapay zeka riskini azalttığını söyledi: yanlışlık. Katılımcılar, önceki anketlerde yapay zeka için en yaygın riskler olan siber güvenlik ve yasal uyumluluktan daha sık olarak yanlışlıktan bahsetti. Yanıt verenlerin yalnızca yüzde 32'si yanlışlığı azalttığını söylüyor; bu oran, siber güvenlik riskini azaltan yüzde 38'den daha düşük. İlginç bir şekilde, bu rakam, geçen yıl yapay zeka ile ilgili siber güvenlik risklerini azalttığını bildiren katılımcıların oranından (%51) önemli ölçüde düşüktür. Genel olarak, önceki yıllarda gördüğümüz gibi, yanıt verenlerin çoğu kuruluşlarının yapay zeka ile ilişkili riskleri ele almadığını belirtti.

Alexander Sukharevsky (QuantumBlack Küresel Başkanı, McKinsey Yapay Zeka) şu yorumu yaptı:

Üretken yapay zeka ile ilişkili riskler konusunda yaygın bir farkındalık vardır. Ancak aynı zamanda, yaygın endişe ve korku, liderlerin riske etkili bir şekilde yanıt vermesini zorlaştırıyor. En son anketimize göre, şirketlerin yüzde 20'sinden biraz fazlasının üretken yapay zeka için yürürlükte olan risk politikaları var. Bu politikalar genellikle bir şirketin veri, bilgi ve diğer fikri mülkiyet gibi özel bilgilerini korumaya odaklanır. Bunlar kritik öneme sahiptir, ancak aynı zamanda, yerleşik politikayı yansıtan kuruluşun teknoloji mimarisini değiştirerek birçok riskin ele alınabileceğini de görüyoruz.

Ancak asıl tuzak, şirketlerin çok dar bir risk görüşüne sahip olmalarıdır. İşletmelerin sosyal, insani ve sürdürülebilir kalkınma gibi bir dizi büyük riske de dikkat etmesi gerekiyor. Aslında, üretken yapay zekanın istenmeyen sonuçlarının dünya için sorun yaratma olasılığı, bazılarının öne sürdüğü kıyamet günü senaryolarından daha fazladır. Yapay zekaya en yapıcı yollarla yaklaşan şirketler, bu daha geniş riskleri belirlemek ve ele almak için yapılandırılmış bir süreç geliştirirken yapay zeka ile deneyler yapıyor ve kullanıyor. Bu sonuçlardan bazılarını daha iyi tahmin etmek için üretken AI uygulamalarının nasıl yanlış gidebileceğini düşünmekle görevli test kullanıcıları ve belirli ekipler kuruyorlar. Ayrıca, işletme ve genel olarak toplum için en iyi sonuçları belirlemek üzere sektördeki en iyi ve en yaratıcı insanlarla birlikte çalışırlar. Ortaya çıkan risklerin ve fırsatların doğasına ilişkin düşünceli, metodik ve kapsamlı bir anlayış, üretken yapay zekanın sorumlu ve üretken gelişimi için kritik öneme sahiptir.

2. Yapay zeka alanında öncü şirketler liderliği ele geçirdi

Anket sonuçları, yanıtlayanların faiz ve vergi öncesi 2022 kazançlarının en az yüzde 20'sinin yapay zeka uygulamalarına atfedilebileceğini söyleyen yapay zeka verimli şirketlerin, hem üretken hem de daha geleneksel yapay zeka olmak üzere yapay zekaya her şeyi dahil ettiğini gösteriyor. Yapay zekadan muazzam değer elde eden bu işletmeler, halihazırda, özellikle ürün ve hizmet geliştirme ve risk ve tedarik zinciri yönetimi olmak üzere, diğerlerinden daha fazla iş işlevinde gen yapay zekayı kullanıyor. Tüm yapay zeka yetenekleri genelinde (daha geleneksel makine öğrenimi yetenekleri, robotik süreç otomasyonu ve sohbet robotları dahil), yapay zeka açısından verimli işletmelerin, ürün geliştirme döngülerini optimize etme, yeni özellikler ekleme gibi ürün ve hizmet geliştirmede yapay zekayı kullanma olasılığı diğerlerine göre daha yüksektir. mevcut ürünler ve yeni AI tabanlı ürünler oluşturmak. Bu kuruluşlar ayrıca risk modellemede ve ayrıca performans yönetimi, organizasyonel tasarım ve iş gücü dağıtım optimizasyonu gibi İK alanlarında yapay zekayı diğerlerinden daha fazla kullanıyor.

Emsallerinden farklı bir başka yönü: Yüksek Performanslıların yapay zeka çabaları, diğer kuruluşlar için en önemli öncelik olan maliyetleri düşürmeye daha az yöneliktir. Yapay zeka etkin işletmelere yanıt verenler, kuruluşlarının en büyük yapay zeka hedefinin tamamen yeni iş veya gelir akışları yaratmak olduğunu söyleme olasılıklarının iki katıydı ve büyük olasılıkla mevcut ürünlerin değerini artıran yeni Özellikler oluşturmaktan bahsediyorlardı.

Önceki yıllarda gördüğümüz gibi, bu son derece etkili kuruluşlar yapay zeka için diğer kuruluşlardan çok daha fazla harcama yapıyor: Yapay zeka verimli kuruluşlardaki katılımcılar, dijital bütçelerini yapay zekaya harcama olasılıklarının %20 daha fazla olduğunu söylüyor. diğer kuruluşlar. Ek olarak, AI'yı kuruluş genelinde daha geniş bir şekilde kullanıyorlar. Yapay Zeka Etkili Şirketlere yanıt verenler, kuruluşlarının yapay zekayı dört veya daha fazla iş fonksiyonunda benimsediğini ve daha fazla yapay zeka yeteneği entegre ettiğini söyleme olasılıkları diğerlerinden daha yüksektir. Örneğin, gen yapay zeka ve ilgili doğal dil yeteneklerine ek olarak, yüksek performans gösterenlere yanıt verenler daha sık olarak en az bir ürüne veya iş işlevsel sürecine gömülü bir bilgi grafiğine sahip olduklarını bildirdiler.

Yapay zeka açısından verimli şirketler, yapay zekadan değer elde etme zorluğuna karşı bağışık olmasa da, sonuçlar, karşılaştıkları zorlukların yapay zekadaki göreli olgunluklarını yansıttığını, diğerlerinin ise temel, stratejik unsurlarla Mücadelelerle mücadele ettiğini gösteriyor. Yapay zeka açısından verimli işletmelere yanıt verenler tarafından en sık belirtilen zorluklar, üretimde model performansının izlenmesi ve zaman içinde ihtiyaç duyulduğunda modellerin yeniden eğitilmesi gibi modeller ve araçlardır. Buna karşılık, diğer katılımcılar, iş değeriyle bağlantılı iyi tanımlanmış bir yapay zeka vizyonu geliştirmek veya yeterli kaynakları bulmak gibi stratejik konuları dile getirdi.

Bulgular, yapay zeka açısından verimli işletmelerin bile, diğerlerinden daha olası olmalarına rağmen, makine öğrenimi operasyonları (MLOps) yaklaşımları gibi yapay zekayı benimsemek için en iyi uygulamalarda uzmanlaşmadığına dair daha fazla kanıt sağlıyor. Örneğin, AI-Efficient Enterprises'a yanıt verenlerin yalnızca yüzde 35'i, kuruluşlarının mümkün olduğunda yeniden icat etmek yerine mevcut bileşenleri bir araya getirdiğini söyledi, ancak bu, ankete katılan diğer kuruluşların yüzde 19'undan çok daha yüksek.

Gen AI uygulamalarının sağlayabileceği daha dönüştürücü kullanım durumlarından bazılarını benimsemek, muhtemelen birçok özel MLOps tekniği ve uygulaması gerektirecek ve bunu mümkün olduğunca güvenli bir şekilde yapacaktır. Gerçek zamanlı model işlemleri, izleme sistemlerinin ve sorunları hızlı bir şekilde çözmek için anlık uyarıların ayarlanmasının yapay zeka sistemlerini kontrol altında tutabileceği alanlardan biridir. Burada daha iyi performans gösterenler öne çıkıyor, ancak yine de büyümeleri gereken yerler var: Bu işletmelerden yanıt verenlerin dörtte biri, tüm sistemlerinin izlendiğini ve anlık uyarılarla donatıldığını söylerken, yalnızca %12'si.

Bryce Hall (McKinsey Ortak Ortağı) şu yorumu yaptı:

Son altı yılda her yıl yürüttüğümüz küresel AI çalışmamızın tutarlı bulgularından biri, yüksek performans gösterenlerin başarılı olmak için gerekenlere geniş bir bakış açısıyla bakmalarıdır. Özellikle değere odaklanmakta ve ardından bu değeri yakalamak için organizasyonu yeniden tasarlamakta iyidirler. Bu model, yüksek performans gösterenlerin üretken yapay zekayı nasıl kullandığını incelerken de belirgindir.

Örneğin, strateji açısından analiz ettiğimiz liderler, iş alanlarında yapay zeka için yüksek değerli fırsatlar planlıyor. Bu işi yalnızca üretken yapay zeka üzerinde yapmadıklarını belirtmekte fayda var. Baş döndürücü gen AI uygulamaları dizisi hepimizi heyecanlandırırken, şirketler için potansiyel değerin yarısından fazlası, gen AI kullanmayan AI uygulamalarından geliyor. Bu şirketler, potansiyel değere dayalı olarak tüm yapay zeka fırsatlarını görüntülemede disiplinli bir yaklaşım sergiliyor.

Bu yaklaşım tüm yetkinlik alanları için geçerlidir. Örneğin, teknoloji ve veri söz konusu olduğunda, yüksek performanslı şirketler belirledikleri değeri yakalamak için ihtiyaç duydukları yeteneklere odaklanır. Bu, büyük dil modellerinin şirkete ve sektöre özgü veriler üzerinde eğitilmesini sağlama becerisini içerir. Mevcut AI hizmetlerini ("alıcı" yaklaşımı olarak adlandırdığımız) kullanarak elde edilen verimlilikleri ve hızları değerlendiriyor ve test ediyorlar ve örneğin modelleri ayarlayarak ve kendi özel verilerini kullanmaları için eğiterek rekabet avantajı yaratan yetenekler geliştiriyorlar ( buna "şekillendirici" yaklaşım diyoruz).

3. Yapay zeka ile ilgili yetenek ihtiyaçları değiştikçe, yapay zekanın iş gücü üzerindeki etkisinin önemli olması bekleniyor

En son anketimizin sonuçları, şirketlerin yapay zeka hedeflerini desteklemek için işe aldığı rollerde bir değişiklik olduğunu ortaya koyuyor. Geçen yıl boyunca, yapay zeka kullanan işletmeler en çok veri mühendislerini, makine öğrenimi mühendislerini ve yapay zeka veri bilimcileri işe aldı; bunların tümü, yanıtlayanların önceki ankette ortak olarak bildirdiği tüm unvanlardı. Ancak, önceki ankete kıyasla, yanıt verenlerin çok daha küçük bir oranı geçen yılın en çok işe alınan iş unvanı olan yapay zeka ile ilgili yazılım mühendislerini bildirdi (en son ankette %39'dan %28'e düştü). Daha yakın zamanlarda, yapay zeka teknolojisinin yaygınlaşmasıyla birlikte bu beceriye olan talep de arttı, bu nedenle hızlı mühendislik işleri ortaya çıktı ve yapay zeka teknolojisini benimseyen yanıt verenlerin %7'si geçen yıl bu pozisyonların doldurulduğunu söyledi. -yıl.

Bulgular, AI ile ilgili pozisyonlar için işe almanın bir zorluk olmaya devam ettiğini, ancak geçen yıl daha kolay hale geldiğini ve muhtemelen 2022'nin sonlarından 2023'ün ilk yarısına kadar teknoloji şirketlerinde yaşanan işten çıkarma dalgasını yansıttığını gösteriyor. Önceki anketle karşılaştırıldığında, yanıt verenlerin daha küçük bir oranı yapay zeka veri bilimcileri, veri mühendisleri ve veri görselleştirme uzmanlarını işe almada zorluklar yaşadıklarını bildirdi, ancak yanıt verenlerin yanıtları, makine öğrenimi mühendislerini ve insan Akıllı ürün liderlerini işe almanın geçen yılki kadar zorlu olmaya devam ettiğini gösterdi.

Üç yıl sonrasına bakıldığında, katılımcılar yapay zeka uygulamasının iş gücündeki birçok rolü yeniden şekillendireceğini tahmin ediyor. Genel olarak, ayrılanlardan daha fazla işçinin yeniden vasıf kazanmasını beklerler. Ankete katılanların yaklaşık yüzde 40'ı, yapay zekanın benimsenmesinin ardından şirketlerinin işgücünün yüzde 20'sinden fazlasının yeniden vasıflandırmasını beklediklerini bildirirken, yüzde 8'i işgücünün yüzde 20'den fazla azaltılacağını söyledi.

Yapay zekanın beklenen etkisine özel olarak hizmet operasyonları, yanıt verenlerin çoğunluğunun kuruluşlarının personel sayısının azalmasını beklediği tek işlevdir. Bu bulgu, son araştırmamızla büyük ölçüde tutarlıdır: Yapay zekanın ortaya çıkışı, otomatikleştirilebilen çalışan etkinliklerinin oranına ilişkin tahminlerimizi artırmış olsa da (%50'den %60'a, %70'e), bu, otomasyon için zorunlu olarak geçerli değildir. tüm rolün.

Yapay zeka açısından verimli firmaların, diğer firmalara göre daha yüksek seviyelerde yeniden beceri kazanmaları beklenmektedir. Bu kuruluşlardan yanıt verenler, yapay zekanın benimsenmesinin bir sonucu olarak kuruluşlarının önümüzdeki üç yıl içinde iş gücünün yüzde 30'undan fazlasını yeniden becerilendireceğini söyleme ihtimalinin üç katından fazladır.

Lareina Yee (McKinsey Kıdemli Ortağı; McKinsey Teknoloji Konseyi Başkanı) şu yorumu yaptı:

Üretken yapay zekanın ilk aşamalarındayız ve işletmeler, yeni iş fırsatları yaratmaktan, işin yapılma şeklini değiştirmekten tamamen yeni iş kategorileri (örneğin, tam zamanında mühendislik). Üretken yapay zekanın en büyük zorluğu olan güçlü yönlerinden biri, neredeyse herkesin işini yapmasına yardımcı olabilmesidir.

Bu ölçek, makine öğrenimi, veri bilimi veya robot bilimi gibi teknik alanlarda derin becerilere sahip oldukça küçük ama daha az önemli olmayan bir iş gücünü etkileyen geleneksel yapay zekadan farklıdır. Gereken son derece uzmanlaşmış yetenekler göz önüne alındığında, yapay zeka yeteneği konusunda her zaman bir eksiklik var gibi görünüyor. Anketimiz, bu roller için işe almanın hala zor olduğunu gösteriyor. Üretken yapay zeka, aksine, büyük dil modelleri oluşturmak ve üretken modeller eğitmek için hala çok yetenekli kişiler gerektiriyor, ancak kullanıcılar hemen hemen herkes olabilir ve etkili bir şekilde çalışmak için bir veri bilimi derecesine veya makine öğrenimi uzmanlığına ihtiyaçları yoktur. Metafor, ana bilgisayarlardan (çok yetenekli uzmanlar tarafından işletilen büyük bilgisayarlar) kişisel bilgisayarlara (herkesin kullanımına açık) geçişe benzer. İnsanların teknolojiyi bir elektrikli alet olarak kullanma şeklini değiştiren devrim niteliğinde bir değişim.

Anketimiz aynı zamanda bir araç olarak üretken yapay zekanın görüşünü de yansıtıyor. Şirketler çoğunlukla, yapay zekayı insan faaliyetlerini artırmak için bir araç olarak görüyor, mutlaka onun yerini alacak bir araç olarak görmüyor. Şimdiye kadar, üretken yapay zeka kullanımında ileriye doğru eğilen, performans artışına veya üretkenliğe giden yolun en açık olduğu hizmet alanlarına odaklanan şirketler gördük. Örneğin, eski kodu modernize etmeye veya bilimsel araştırma ve keşif süresini hızlandırmaya yardımcı olmak için üretken yapay zeka araçlarını kullanmak. Bu geliştirmelerin yalnızca yüzeyini çiziyoruz ve benimsenmelerinin hızlanmasını bekleyebiliriz.

4. Tüm gözler üretici yapay zekada, ancak daha geniş yapay zeka benimsemesi ve etkisi sabit kalıyor

Üretken yapay zeka araçlarının kullanımı hızla popülerlik kazanırken, anket verileri bu yeni araçların yapay zekanın genel olarak kurumsal olarak benimsenmesini sağladığını göstermiyor. En azından şimdilik, yapay zekayı benimseyen kuruluşların genel yüzdesi sabit kalıyor ve yanıt verenlerin yüzde 55'i kuruluşlarının yapay zekayı benimsediğini söylüyor. Yine de, yanıt verenlerin üçte birinden azı, kuruluşlarının birden fazla iş fonksiyonunda yapay zekayı benimsediğini söyleyerek, yapay zekanın benimsenmesinin sınırlı kaldığını gösteriyor. Önceki dört ankette olduğu gibi, ürün ve hizmet geliştirme ve hizmet operasyonları, yapay zekayı benimseme konusunda yanıt verenler tarafından en sık belirtilen iki iş işlevi olmaya devam etti. Genel olarak, yanıt verenlerin yalnızca %23'ü, işletmelerinin geçen yıl FVÖK'ünün en az %5'inin yapay zeka kullanımına atfedilebilir olduğunu söyledi - kabaca önceki ankete göre değişmedi - bu da değer elde etmek için daha çok alan olduğunu gösteriyor.

Kuruluşlar, yapay zekanın kullanıldığı iş alanlarında geri dönüşler almaya devam ediyor ve önümüzdeki yıllarda yatırımlarını artırmayı planlıyor. Ankete katılanların çoğunluğunun, yapay zeka kullanan her iş fonksiyonunda yapay zeka ile ilgili gelirde bir artış bildirdiğini gördük. İleriye bakıldığında, yanıt verenlerin üçte ikisinden fazlası kuruluşlarının önümüzdeki üç yıl içinde yapay zeka yatırımlarını artırmasını bekliyor.

Michael Chui (McKinsey Global Institute'un ortağı) şu yorumu yaptı:

Üretken yapay zekanın önemini vurguluyoruz - ve dönüştürücü potansiyeli göz önüne alındığında bunun iyi bir nedeni var - ancak bu anket, daha geniş yapay zeka dünyasında çok fazla değer olduğunu iyi bir şekilde hatırlatıyor. Aslında, diğer araştırmalarımızdan bazıları, üretken olmayan yapay zekanın üretken yapay zekadan daha değerli bir potansiyele sahip olduğunu öne sürüyor. Tahmin doğruluğunu iyileştirme, lojistik ağlarını optimize etme ve sonraki ürün satın alma önerilerini sağlama gibi alanlardaki kullanım örneklerinin tümü, yapay zekanın daha geniş vaadinden yararlanabilen şirketler için değer yaratır.

Genel yapay zeka benimseme oranı %55 civarında sabit kalırken, yanıt verenlerin üçte ikisinden fazlası şirketlerinin yapay zekaya yatırımı artırmayı planladığını bildirdi. Değer yaratmak için temel ve yetenekler geliştiren yapay zeka etkin şirketler dalgasını görmeye devam edeceğiz. Bir açıklama, yapay zekadan değer elde etmek söz konusu olduğunda "zenginler daha da zenginleşiyor". Üretken yapay zekaya artan ilginin gelecekte yapay zekanın genel olarak benimsenmesine kapı açıp açmayacağını merak ediyoruz.

Anket Hakkında

Çevrimiçi anket 11-21 Nisan 2023 tarihleri arasında gerçekleştirildi ve bölgeler, sektörler, şirket büyüklükleri, işlevsel uzmanlıklar ve görev süreleri genelinde 1.684 katılımcıdan yanıt aldı. Bu yanıt verenlerden 913'ü, kuruluşlarının en az bir işlevde yapay zekayı benimsediğini söyledi ve kendilerine kuruluşlarının yapay zeka kullanımı hakkında sorular soruldu. Yanıt oranlarındaki farklılıkları ayarlamak için veriler, her yanıt veren ülkenin küresel GSYİH'ya katkısına göre ağırlıklandırılır.