McKinsey, 2030 yılına kadar insan seviyelerini tahmin eden üretken yapay zeka raporlarını yayınladı

Kaynak: Shin Zhiyuan

McKinsey AI raporunun yayınlandığı >, üretken AI hızlı ilerleme ve büyük ekonomik faydalar sağladı ve gelecek küçümsenemez.

McKinsey Gişe Rekorları Kıran Rapor Yayınlandı!

Temel sonuç tek bir cümledir: Yapay zeka insan seviyelerine düşünülenden daha erken ulaşacak ve medyan projeksiyon 2030'dan önce.

Biliyorsunuz, insanların 2017'deki tahminleriyle karşılaştırıldığında, yeni rapor bir iyimserliği vurguluyor.

Yukarıdaki rakam, daha sonra tek tek bahsedeceğimiz raporun nihai sonucudur.

Rapor Özeti

Rapor, başlangıçta teknolojinin bugün hayatımızı ne kadar etkilediğinin mükemmel bir özetiyle başlıyor.

Kısacası, yapay zeka uzun zamandır hayatımızın her alanına nüfuz etti.

DeepMind, 2016'da AlphaGo'yu bulduğunda ve dünya şampiyonu Lee Sedol'u mağlup ettiğinde, AI bir zamanlar ezici bir şekilde görüş alanımıza girdi, ancak yalnızca Go oyunuyla sınırlı olduğu için, ilgi odağı geçer geçmez yavaş yavaş kayboldu.

Ama bu yıl farklı.

Kullanıcı açısından göğü aşan ChatGPT'den bahsetmiyorum bile, sadece Copilot, Stable Diffusion ve benzeri üretken yapay zeka ürünleri hayatımızı fırtına gibi süpürdü.

Bu sefer farklı olan şey, bu AI araçlarının herkes tarafından kullanılabilir olmasıdır. Herkes ChatGPT ile oluşturabilir, grafik yapmak için Midjourney'i kullanabilir ve PPT yapmak için Copilot'u kullanabilir.

GPT-4 ile donatılmış ChatGPT, tüm performans doğrudan GPT-3.5'ten başlar. Sonra dakikada 100.000 jeton işleyebilen (yaklaşık bir roman uzunluğunda) Anthropic'in Claude'u var ve Claude'un bu yıl Mart ayındaki nesli mevcut performansın neredeyse onda biri.

Rapor, yapay zekanın gelişme hızına odaklanıyor ve sadece birkaç ay içinde yükseliyor.

Bu raporda, üretken yapay zeka, temel bir modelle oluşturulmuş bir uygulama olarak tanımlanmaktadır. Temel model, görüntü, video, ses, kod vb. alanlarda çok sayıda yeni özelliğe sahiptir ve orijinal işlevlerin performansı da büyük ölçüde iyileştirilmiştir.

Rapora göre, üretken yapay zekanın yeteneklerinin büyüklüğüne ilişkin anlayışımız henüz emekleme aşamasında.

Bu nedenle McKinsey, üretken yapay zekanın geleceğini daha iyi anlamak için bir rapor hazırladı.

Ekonomik ve Sosyal Etki

Şirketler, iş akışlarını yeni teknolojilere hızla uyarlamak için üretken yapay zekayı deniyor.

Rapor, üretken yapay zekanın genel sosyal ve ekonomik kalkınmamıza neler getireceğine dair kapsamlı bir anlayışa sahip olmanın gerekli olduğuna işaret ediyor.

Aşağıdaki grafikte rapor, üretken yapay zekanın yeteneklerine şu anda nerede ve ne kadar değer getirildiğini belirlemek için iki tamamlayıcı bakış açısı kullanıyor.

Yukarıdaki resimdeki Lens 1, üretken yapay zekayı kullanabilen işletmelerin büyük bir taramasıdır. Buna "kullanım durumu" denir.

Diyelim ki pazarlamada bir kullanım örneği: Üretken yapay zeka, kişiselleştirilmiş e-postalar gibi içerikler oluşturmak, bu tür içerik oluşturma maliyetini düşürmek ve yüksek kaliteli içeriğin etkinliğini geniş ölçekte artırarak geliri artırmak gibi sonuçları ölçmek için uygulanır.

Sonuç olarak rapor, endüstriler arasında uygulandığında yılda 2,6 trilyon ila 4,4 trilyon dolar arasında ekonomik fayda sağlayabilecek 16 iş fonksiyonunu kapsayan toplam 63 üretken yapay zeka kullanım durumu tanımlıyor.

Çok bak.

Bu, mevcut tahmini ekonomik değer olan 11 trilyon dolardan 17,7 trilyon dolara yüzde 15 ila 40'lık bir artış anlamına geliyor. İkincisi, McKinsey'in 2017 için tahminidir.

Lens 2, üretken yapay zekanın yaklaşık 850 meslek üzerindeki potansiyel etkisini analiz eden raporla Lens 1'i tamamlıyor.

Uzmanlar, üretken yapay zekanın küresel ekonomiyi oluşturan 2.100'den fazla işin her birini ne zaman gerçekleştirebileceğini tahmin etmek için çeşitli senaryoları simüle etti - bu, operasyonel planlar veya faaliyetler hakkında başkalarıyla iletişim kurmak gibi görevleri içerebilir.

Bu şekilde, üretken yapay zekanın şu anda tüm küresel işgücü tarafından mevcut yeteneklerle gerçekleştirilen tüm işler için işgücü verimliliğini nasıl etkileyeceğini tahmin edebiliriz.

Bu etkilerden bazıları, Mercek 1'de bahsedilen maliyet düşüşleriyle örtüşmektedir ve bu nedenle rapor, maliyet düşüşlerinin artan işgücü verimliliğinin bir sonucu olduğunu varsaymaktadır.

Bu örtüşme hariç tutulduğunda, üretken yapay zekanın toplam ekonomisi, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi yılda 6,1 trilyon ila 7,9 trilyon dolar arasındadır.

Gelecek Potansiyeli

Ekonomik faydalar zaten önemli olsa da, rapor bunun çok ötesine geçtiklerini söylüyor.

Potansiyel hakkında konuşalım.

Üretken yapay zekanın çoğu işletmenin işlevleri üzerinde bir etkisi olması muhtemeldir. Bununla birlikte, teknik etkiyi fonksiyonun maliyetinin yüzdesi olarak ölçersek, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi birkaç fonksiyon öne çıkıyor.

McKinsey, 16 iş fonksiyonunu analiz etti ve yalnızca dört fonksiyonun (müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve araştırma ve geliştirme) üretken yapay zeka kullanım durumlarının toplam yıllık değerinin yaklaşık yüzde 75'ini oluşturduğunu buldu.

Basitçe söylemek gerekirse, işin teknik açıdan bakıldığında, tüm işletmeler yapay zekadan büyük ölçüde yararlanmaz.

Rapor, yapay zeka için çeşitli kullanım durumlarını değerlendirirken, üretim ve tedarik zinciri de dahil olmak üzere çeşitli çalışma alanlarında üretken yapay zekanın potansiyel değerinin çok daha düşük olduğunu belirtiyor.

Bunun ana nedeni, üretken yapay zekanın doğasından kaynaklanmaktadır.

Üretken yapay zekanın belirli kullanım durumlarında getirebileceği potansiyel değere ek olarak, üretken yapay zeka, kuruluş içindeki bilgi yönetimi sistemlerinde devrim yaratarak tüm şirkete değer katabilir.

Üretken yapay zekanın güçlü doğal dil işleme yeteneklerine sahip olduğunu ve çalışanların şirket tarafından depolanan dahili bilgileri daha kolay sorgulamasına ve almasına yardımcı olabileceğini hepimiz biliyoruz.

Açıkçası bu, ekibin ilgili bilgilere hızlı bir şekilde erişme becerisini geliştirerek hızlı bir şekilde daha bilinçli kararlar almalarını ve etkili stratejiler geliştirmelerini sağlar.

Üretken yapay zekanın ortaya çıkmasından önce, aynı iş çalışanların bütün bir gününü almış olabilir ve üretken yapay zeka bu görevleri üstlendikten sonra büyük faydalar sağlamış olmalıdır.

Buna ek olarak, üretken yapay zeka, çalışanlarla çalışarak, üretkenliklerini hızlandırarak ve işlerini yapma yeteneklerini geliştirerek değeri artırabilir.

Kimin DNA'sının hareket ettiğini söylemiyorum, bu makale bile editör tarafından yapay zeka ile oluşturuldu (hayır).

Raporda analiz edilen 63 kullanım senaryosundan üretken yapay zeka, endüstriler arasında toplam 2,6 trilyon ila 4,4 trilyon dolar arasında bir değer yaratma potansiyeline sahip.

Tabii ki, kesin etki, aşağıdaki şekilde gösterildiği gibi, farklı işlevlerin kombinasyonu, her birinin önemi ve daha da önemlisi - endüstrinin gelir ölçeği gibi çeşitli faktörlere bağlıdır.

Örneğin, üretken yapay zekanın, pazarlama ve müşteri operasyonları gibi yetenekleri geliştirerek otomobil bayileri de dahil olmak üzere perakende sektörüne yaklaşık 310 milyar dolar ek değer getirebileceği bildiriliyor.

Buna karşılık, yüksek teknolojideki potansiyel değerin çoğu, aşağıdaki tabloda gösterildiği gibi, üretken yapay zekanın yazılım geliştirmenin hızını ve verimliliğini artırma yeteneğinden kaynaklanmaktadır.

Rapor, bu sayının gelecekte giderek daha muhteşem hale geleceğini tahmin ediyor - AI'nın yetenekleri büyük bir hızla ilerledikçe.

McKinsey Global Institute, 2017'den beri otomasyonun farklı iş faaliyetleri üzerindeki etkisini analiz ediyor ve ayrıca teknolojinin benimsenmesi için çeşitli senaryolar modelledi.

O zamanlar, çalışanların zamanlarının en az yarısını, teknolojinin otomasyon potansiyeli dediğimiz mevcut teknolojileri uyarlamak ve otomatikleştirmek için harcadıklarını tahmin ediyorlardı.

Uzmanlar ayrıca, bu teknolojilerin benimsenme oranını ve küresel ekonomideki iş faaliyetleri üzerindeki etkilerini belirlemek için bir dizi olası senaryoyu simüle etti.

Birincisi, teknolojinin geniş çapta benimsenmesi bir gecede gerçekleşmeyecek. Laboratuvardaki teknolojinin belirli iş faaliyetlerinin otomasyonuna dönüşmesi zaman alır.

Aynı zamanda, otomasyonun maliyeti işçilik maliyetinden yüksekse, bunun mümkün olmadığı açıktır.

Son olarak, olsa bile, daha büyük ölçekte kullanıma sunulması zaman alacaktır.

Raporun odaklandığı şey bu. Üretken yapay zekanın üretimde ve yaşamda otomasyon için ne kadar potansiyele sahip olduğu ve iş verimliliğinin ne kadar geliştirilebileceği.

Rapor, üretken yapay zekanın mevcut performansına dayanarak, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi, tüm yönleriyle yeteneklerinin insan performansına daha önce tahmin edilenden daha hızlı ulaşacağını öngörüyor.

Enstitü daha önce 2027'nin teknolojinin insanın doğal dil anlayışının orta seviyesine ulaşabileceği en erken yıl olduğunu düşünüyordu, ancak son raporda bu süre 2023'e çekildi.

Teorik olarak, mevcut teknolojileri entegre ederek, bu aşamadaki toplam otomasyon oranı yaklaşık% 50'den% 60-70'e yükselmiştir.

Ayrıca, üretken yapay zeka doğal dil yeteneklerinin hızlı gelişimi nedeniyle, teknolojik gelişme potansiyeli eğrisi oldukça diktir.

Aşağıdaki grafik 2017 tahminini ve en son tahminleri göstermektedir ve eğriden "iyimser" kelimesinin nasıl yazıldığını kolayca görebiliriz.

En son tahminler

2017 için Tahmin

Aşağıdaki grafik, çalışanların günlük olarak gerçekleştirdikleri faaliyetlerin raporda ne kadar değişeceğini gösterir, en son tahmin en üstte ve 2017 tahmini aşağıdadır.

En son tahminler

2017 için Tahmin

Uzmanlar, üretken yapay zekanın, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi, daha önce otomasyon için en düşük potansiyele sahip olan karar verme ve işbirliğini içeren faaliyetler olmak üzere, bilgi çalışması üzerinde en büyük etkiye sahip olacağını tahmin ediyor.

Rapor, uzmanlığın otomasyonu potansiyelinin yüzde 34 arttığını, yönetim ve yetenek geliştirme otomasyonu potansiyelinin ise 2017'de %16'dan 2023'te %49'a yükseldiğini tahmin ediyor.

Buna ek olarak, üretken yapay zeka da doğal dili anlayabilir ve onu çeşitli etkinlikler ve görevler için kullanabilir, bu da otomasyonun neden bu kadar çok potansiyele sahip olduğunu açıklamak için uzun bir yol kat eder.

Ekonomik alanda, işçiler tarafından gerçekleştirilen faaliyetlerin yaklaşık yüzde 40'ının, en azından insanın doğal dil anlayışının medyan seviyesine ulaşması gerekir.

Sonuç olarak, iletişim, denetim, kayıt ve insan etkileşimini içeren birçok iş faaliyeti, aşağıdaki grafikte gösterildiği gibi, daha önce otomasyon potansiyelinin daha sonra ortaya çıkması beklenen eğitim ve teknoloji gibi mesleklerde iş dönüşümünü hızlandırarak, üretken yapay zeka aracılığıyla otomatikleştirilme potansiyeline sahiptir.

Yukarıdakilere ek olarak, McKinsey raporu diğer boyutlardan da analiz eder.

Alan sınırlamaları nedeniyle hepsini listelemeyeceğim.

**Buradan nereye gidilir? **

Yukarıdaki analizin endüstrinin genel görünümüne odaklandığı söylenebilir.

Raporun temelini yansıtmak için son bölüm, üretken yapay zekanın bireyler üzerindeki etkisi ve her birimizin bununla nasıl yüzleşmesi gerektiğidir.

Raporda, yeni teknolojiler geliştikçe, paydaşların fırsatlara ve risklere hazırlanmak için harekete geçmeleri gerektiği belirtiliyor.

Asıl endişe aynı zamanda halüsinasyon sorunları, eğitimde kullanılan verilerin entelektüel telif hakkı sorunları vb. gibi bir klişedir.

Rapor, medyan projeksiyon altında önümüzdeki on yıl içinde işlerin en az dörtte biri ila üçte birinin değişeceğini tahmin ediyor. Farklı insanlardaki farklı roller için çok farklı tepkiler vermeliyiz.

Şirketler ve iş liderleri için, ortaya çıkardığı riskleri yönetirken üretken yapay zekanın potansiyel değerinden nasıl yararlanabilirler?

Üretken yapay zeka ve diğer yapay zeka teknolojileri, önümüzdeki yıllarda bir şirketin işgücünün ihtiyaç duyduğu meslekleri ve beceri setlerini nasıl değiştirecek? Şirketler bu değişimleri işe alım programlarında, kısıtlama programlarında ve İK'nın diğer yönlerinde nasıl uygulayacak?

Şirketler, teknolojinin topluma zarar verebilecek olumsuz şekillerde kullanılmamasını sağlamada rol oynayabilir mi?

Şirketler, endüstriler içinde ve arasında üretken yapay zeka kullanımını teşvik etme konusundaki deneyimlerini hükümetler ve toplumla şeffaf bir şekilde nasıl paylaşabilir?

Bunlar, yöneticilerin keşfetmesi gereken sorulardır.

Üretken yapay zeka, hükümetteki karar vericiler için gelecekteki iş gücü planlaması için ne anlama geliyor?

Faaliyetleri zaman içinde değiştiğinde çalışanlara gerekli politika desteği nasıl sağlanabilir?

Yapay zekayı sosyal olarak daha değerli hale getirmek için yeni politikalar formüle edilebilir veya mevcut politikalar revize edilebilir mi?

Son olarak, her işçi, tüketici ve vatandaş olarak, yeni teknolojilerin geliştirilmesine nasıl dikkat etmeliyiz? Doğru ve adil bilgiyi nereden alacağız?

Bireyler, üretken yapay zekanın rahatlığını ve etkisini nasıl dengeleyebilir?

Karar alma sürecinde bireyler olarak taleplerimizi nasıl ifade ederiz?

Birçok konu acilen derinlemesine değerlendirmemizi gerektiriyor.

Kısacası, bu rapor, üretken yapay zeka patlamasının toplumumuz, özellikle de ekonomi üzerindeki önemli etkisine kapsamlı bir bakış sunuyor.

Kaynaklar: