В останньому звіті McKinsey розповідається про ці зміни після того, як AIGC став популярним

McKinsey не чужий генеративний штучний інтелект: близько половини робочої сили глобального консалтингового гіганта використовували цю технологію на початку цього літа.

Але це не єдина організація, яка спостерігає швидке впровадження генеративного ШІ. Насправді, нещодавній щорічний звіт «Стан штучного інтелекту в 2023: рік прориву Generative AI» від QuantumBlack, підрозділу штучного інтелекту McKinsey, показує, що «використання генеративного ШІ вже широко поширене». Це висновок онлайн-опитування, проведеного компанією McKinsey серед 1684 учасників у різних регіонах, галузях та розмірах компаній у період з 11 по 21 квітня 2023 року. Більшість (79%) респондентів вказали на «деякий вплив генеративного штучного інтелекту на роботі чи поза роботою», а 22% сказали, що регулярно використовують його на роботі. Ці висновки перегукуються з недавнім неофіційним опитуванням технічного видання VentureBeat, яке показало, що понад 70 відсотків компаній уже експериментують із генеративним ШІ.

Не дивлячись на те, що це ще недавно, він уже широко використовується

Опитування McKinsey почалося в квітні цього року, коли почалася хвиля генеративного штучного інтелекту.Хоча багато нових інструментів не з’явилося найближчим часом, їх попередні застосування були відносно поширеними. 79% респондентів сказали, що вони принаймні трохи стикалися з генеративним штучним інтелектом на роботі чи поза нею. 22% респондентів сказали, що регулярно використовують його в роботі. Окрім окремих людей, штучний інтелект зараз широко використовують організації. Третина респондентів заявили, що компанії вже регулярно використовують генеративний ШІ принаймні в одній функції. Більше того, звіт також показує, що ШІ наступного покоління є не просто скороминущою тенденцією, а стратегічним пріоритетом для багатьох організацій. Майже половина (40%) респондентів заявили, що їхні компанії планують збільшити загальні інвестиції в штучний інтелект завдяки генеративному штучному інтелекту. Крім того, технологія стоїть на порядку денному ради директорів 28% компаній. Зараз, коли компанії та окремі люди експериментують із новим поколінням штучного інтелекту, хто використовує його найбільше та з якою метою? Новий звіт McKinsey також пропонує деякі цікаві ідеї. Респонденти в Північній Америці безперечно є світовим лідером у застосуванні штучного інтелекту наступного покоління на роботі: 28 відсотків використовують цю технологію як на роботі, так і поза роботою, тоді як респонденти в Європі та Азіатсько-Тихоокеанському регіоні 24% і 22% відповідно (лише 19% у Великому Китаї). Можливо, це очікуваний результат, враховуючи, що запуск OpenAI ChatGPT у листопаді 2022 року викликав генеративний бум ШІ в США.

Підприємства, які найбільше використовують ці нові інструменти, також відображають бізнес-потреби, які найчастіше застосовують штучний інтелект, включаючи маркетинг і продажі, розробку продуктів і послуг, а також операції з надання послуг. Насправді станом на квітень 2023 року генеративний штучний інтелект найбільше використовується в маркетингу та продажах — 14%, за яким слідує розробка продуктів/послуг — 13%.

Безумовно, найшвидше запроваджувані технології на роботі та/або поза роботою – це «Технології, медіа та телекомунікації» з 33%, за якими йдуть «Фінансові послуги» та «Бізнес, юридичні та професійні послуги» з 24% і 23%. Цифри також відповідають очікуванням — технологічні компанії зазвичай вважаються областями, де штучний інтелект матиме найбільший вплив. Банківська справа, освіта, охорона здоров’я та право також вважаються наукомісткими галузями промисловості, які також зазнають значного впливу нових технологій.

Навпаки, такі виробничі галузі, як авіакосмічна, автомобільна та передова електроніка, ймовірно, будуть менш руйнівними. Згідно з опитуванням McKinsey, управління ланцюгом постачання (3 відсотки) і виробництво (лише 2 відсотки) займають дуже низькі позиції.

Цей результат різко контрастує з впливом технологічних хвиль, які мали найбільший вплив на виробництво в минулому (таких як фабричні складальні лінії, промислові роботи): Поточні переваги генеративного штучного інтелекту здебільшого пов’язані з діяльністю, що базується на мовах, а не на тих, що потребують ручної праці. Запровадження штучного інтелекту може бути складнішим і трудомістким. Деякі фізичні обмеження також роблять ці галузі більш спроможними. Протистояти впливу штучний інтелект. Однак для генеративного штучного інтелекту управління ланцюгом постачання має бути найкращою сферою, яка передбачає багато планування, аналізу ринків і надання інформації на основі великих обсягів даних, у чому хороший генеративний штучний інтелект. Крім того, щодо того, що люди роблять із генеративним штучним інтелектом, у звіті було виявлено, що майже всі функції на сьогоднішній день обертаються навколо створення, узагальнення та аналізу документів. Прогнози щодо тенденцій слідують.

Примітно, що небагато компаній належним чином готові до широкого використання штучного інтелекту або бізнес-ризиків, які ці інструменти можуть створити. Наприклад, лише 21 відсоток респондентів сказали, що їхні компанії мають політику використання технологій ШІ на роботі. Зокрема, на запитання про ризики впровадження штучного інтелекту кілька респондентів сказали, що їхні компанії пом’якшують найбільш часто згадуваний ризик штучного інтелекту: неточність. Лише 32 відсотки сказали, що вони зменшують неточності, що менше, ніж 38 відсотків, які сказали, що вони зменшують ризики кібербезпеки.

Провідні компанії також є лідерами в епоху генеративного ШІ

Високі показники штучного інтелекту або респонденти, які відносять принаймні 20 відсотків свого EBIT у 2022 році на впровадження штучного інтелекту, йдуть ва-банк на штучний інтелект, включаючи генеративні та більш традиційні функції ШІ. Вони також використовують генеративний штучний інтелект у більшій кількості своїх бізнесів, особливо в розробці продуктів і послуг, а також у управлінні ризиками та ланцюгами поставок. Враховуючи всі можливості штучного інтелекту, включаючи більш традиційні можливості машинного навчання, роботизовану автоматизацію процесів і чат-ботів, ці підприємства також частіше, ніж інші, використовуватимуть штучний інтелект у розробці продуктів і послуг, таких як оптимізація циклу розробки продуктів, додавання нових функцій до існуючих продуктів, а також створювати нові продукти на основі ШІ. Ці компанії також частіше використовують штучний інтелект для моделювання ризиків і людських ресурсів, таких як управління продуктивністю, організаційний дизайн і оптимізація розміщення робочої сили. Крім того, ще одна відмінність між ними та їхніми колегами: впровадження генеративного штучного інтелекту менше зосереджено на зниженні витрат, яке є головним пріоритетом для інших компаній. Вдвічі більше високоефективних AI націлені на створення нового бізнесу або джерела доходу як свою основну мету. Однак головна мета більшості високопродуктивних виробників штучного інтелекту, які використовують генеративний штучний інтелект, полягає в тому, щоб додати цінність існуючим продуктам.

З точки зору інвестицій, ці високопродуктивні компанії також інвестують набагато більше в штучний інтелект, ніж інші організації. Наприклад, організації більш ніж у п’ять разів частіше витрачають понад 20 відсотків свого цифрового бюджету на штучний інтелект. Вони також ширше застосовують ШІ в корпоративних організаціях. Вони також частіше говорили, що вже застосували штучний інтелект у чотирьох чи більше бізнес-функціях своєї компанії, маючи більше вбудованих можливостей штучного інтелекту. Наприклад, вбудовування графа знань принаймні в один продукт або процес бізнес-функції на додаток до штучного інтелекту та відповідних можливостей природної мови. Високопродуктивні компанії ШІ також відрізняються від інших компаній проблемами, з якими вони стикаються. Перший здебільшого стикається з проблемами переходу алгоритмів у бізнес, наприклад, як розгортати та підтримувати моделі у виробництві надійно та ефективно. Багато спеціалізованих методів і практик MLOps, ймовірно, знадобляться для реалізації випадків використання, де генеративний ШІ може відігравати трансформаційну роль. На відміну від цього, інші компанії борються зі стратегічними питаннями, такими як встановлення чіткого бачення ШІ.

Зміна попиту на таланти

Протягом останнього року компанії, які впроваджують штучний інтелект, найбільше найняли інженерів з обробки даних, інженерів з машинного навчання та спеціалістів із обробки даних зі штучного інтелекту. Останній звіт показує, що інженери-програмісти, які були найбільш затребуваною категорією минулого року, цього року різко впали попитом з 39 до 28 відсотків. Також є нова вакансія – інженер. Загалом, незважаючи на те, що підбір кадрів на посади, пов’язані зі штучним інтелектом, залишається проблемою, за останній рік він став дещо легшим, що свідчить про те, що серед респондентів було складніше найняти спеціалістів із обробки даних зі штучного інтелекту, інженерів із обробки даних та спеціалістів із візуалізації даних. Це може бути пов’язано з великою кількістю звільнень у технологічних компаніях з кінця 2022 року до першої половини 2023 року.

Респонденти прогнозують, що ШІ змінить багато робочих місць протягом наступних трьох років. Однак загалом вони очікують, що більше співробітників перекваліфікуються, ніж звільняться. Майже чотири з 10 респондентів очікують, що понад 20 відсотків працівників їхньої компанії пройдуть перепідготовку для отримання нових навичок, тоді як 8 відсотків сказали, що їхня робоча сила буде скорочена більш ніж на 20 відсотків.

Крім того, надання послуг є єдиною роботою, для якої більшість респондентів очікують заміни шляхом масштабних скорочень.

Що стосується перепідготовки співробітників, то у високоефективних AI більш ніж у три рази більше шансів, ніж в інших компаній, перенавчати понад 30% своєї робочої сили протягом наступних трьох років.

Впровадження штучного інтелекту та вплив на галузь залишаться стабільними

Незважаючи на те, що генеративний штучний інтелект швидко набирає популярності, дані опитування не показують, що ці нові інструменти стимулюють впровадження штучного інтелекту в компаніях. Принаймні на даний момент відсоток компаній, які використовують штучний інтелект, загалом залишається стабільним: 55 відсотків респондентів заявили, що їхні організації вже застосували штучний інтелект. Менше третини респондентів сказали, що їхня організація запровадила ШІ в багатьох бізнес-функціях, що свідчить про те, що використання ШІ залишається обмеженим. Розробка продуктів і послуг і надання послуг залишаються двома компаніями, які респонденти найчастіше використовують ШІ. Загалом лише 23 відсотки респондентів сказали, що принаймні 5 відсотків EBIT їхніх компаній були пов’язані з використанням ШІ минулого року. Це свідчить про те, що є ще більше можливостей для зростання.

Більшість респондентів зазначили, що кожна бізнес-функція, яка використовує штучний інтелект, зазнала відповідного зростання доходу. Заглядаючи вперед, понад дві третини очікують, що компанії збільшать інвестиції в ШІ протягом наступних трьох років.