Экономический потенциал генеративного ИИ: ключевые инсайты из исследования McKinsey

Генеративный ИИ — тип искусственного интеллекта, который умеет генерировать текст, изображения, код с помощью запросов и подсказок. Он постепенно проникает в нашу жизнь: от технологий, которыми оснащены наши смартфоны, до автономного вождения автомобилей и других инструментов.

Уже сейчас мы видим, как нейросети повышают производительность многих специалистов: от копирайтеров до программистов. MCKinsey рассмотрели роль ИИ для бизнеса и труда, и какие будут последствия. Мы перевели ключевые инсайты из их исследования.

Что происходит в мире нейросетей сегодня

Прогресс в ИИ стал заметен буквально недавно. Хотя еще в 2016 году программа AlphaGO, разработанная компанией DeepMind показала свою мощь, когда победила чемпиона по игре в ГО. Тогда этот успех быстро исчез из сознания общественности.

Приложения генеративного ИИ, такие как ChatGPT, GitHub Copilot, Stable Diffusion и другие, захватили воображение людей по всему миру так, как это не удалось AlphaGo. Всё благодаря широкому применению — практически каждый может использовать их для общения и творчества.

🤖Новейшие приложения искусственного интеллекта могут выполнять целый ряд рутинных задач, таких как реорганизация и классификация данных. Но именно их способность писать текст, сочинять музыку и создавать цифровые произведения поразила нас больше всего.

Сколько постов, которые начинаются с «это создала нейросеть» вы уже успели увидеть? :)

Сотни экспериментов с возможностями ИИ привели к вопросу: «Как нейросети повлияют на бизнес и общество?».

Несмотря на то, что они развиваются со скоростью света, точного ответа на вопрос пока никто не дает. Но уже сейчас ясно, что нейросети начали пускать корни в автоматизацию бизнес-процессов. Например, в Shtab мы внедрили AI для декодирования голосового сообщения в Telegram-боте в текст комментария к карточке задачи. Это уже ощутимо ускоряет рутину.

Только посмотрите на этот прогресс:

✅ ChatGPT выпустили в ноябре 2022 года. Через 4 месяца OpenAI выпустила новую большую языковую модель, или LLM, под названием GPT-4 с заметно улучшенными возможностями.

✅ Аналогично, к маю 2023 года генеративный ИИ Claude компании Anthropic стал способен 100 тыс. лексем или 75 тыс. слов за минуту (длина среднего романа), тогда как в марте этого же года он умел обрабатывать только 9 тыс. лексем.

✅ В мае 2023 года компания Google объявила о создании нескольких новых функций на основе генеративного ИИ, включая Search Generative Experience и новую LLM под названием PaLM 2, которая будет использоваться в чатботе Bard, а также в других продуктах Google.

Даже если вам кажется, что о нейросетях слышно из каждого утюга и тренд немного «спал», все мы находимся только в начале пути к пониманию их силы, масштабов и возможностей.

Исследование McKinsey — очередной шаг к оценке и пониманию новой эры ИИ. Оно показывает, что генеративный ИИ способен изменить роли и повысить производительность в продажах и маркетинг, работе с клиентами и разработке программного обеспечения. При этом он может принести прибыль в триллионы долларов в различных отраслях: от банковского дела до медико-биологических наук.

Ключевые инсайты исследования

➡️ Влияние генеративного ИИ на производительность труда может увеличить стоимость мировой экономики на триллионы долларов

По оценкам исследования, генеративный ИИ может ежегодно приносить от 2,6 до 4,4 трлн долларов по 63 проанализированным сценариям использования. Для сравнения: весь ВВП Великобритании в 2021 году составил 3,1 трлн долл.

Таким образом, влияние искусственного интеллекта увеличится на 15-40%. Эта оценка вырастет примерно вдвое, если учесть внедрение генеративного ИИ в ПО, которое пока используется для решения других задач.

➡️ Около 75% дохода от использования ИИ принесут четыре области: клиентские операции, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и НИОКР*

*НИОКР — Научно-исследовательские и опытно-конструкторские работы

В исследовании рассмотрели 63 сценария использования по 16 бизнес-функциям. В этих сценариях нейросеть может решать конкретные задачи, которые приносят измеримые результаты. Например, ИИ способен:

• взаимодействовать с клиентами,
• генерировать креативный контент для маркетинга и продаж,
• составлять программный код на основе естественно-языковых подсказок
• и многие другие задачи.

➡️ Генеративный ИИ повлияет на все отрасли промышленности

Банковское дело, высокие технологии и науки о жизни относятся к тем отраслям, которые могут получить наибольший эффект в процентном отношении к выручке от применения генеративного ИИ.

Например, в банковской сфере эта технология может принести дополнительную прибыль в размере от 200 до 340 млрд долларов в год, если будут полностью реализованы ее сценарии использования.

В розничной торговле и производстве потребительских товаров потенциальный эффект также поражает: от 400 до 660 млрд. долларов в год.

➡️ Генеративный ИИ способен изменить анатомию труда. Он может увеличить возможности работников за счет автоматизации

В настоящее время генеративный ИИ и другие технологии могут автоматизировать работу, на которую сегодня сотрудники тратят 60-70% своего рабочего времени. Ранее считалось, что только 50%.

Потенциал ИИ в автоматизации увеличился потому что он стал понимать язык, который необходим для выполнения работы. Теперь генеративный ИИ ещё больше влияет на работу, связанную со знаниями, с более высокой заработной платой и требованиями к образованию.

➡️ Трансформация рабочей силы ускоряется из-за того, что ИИ автоматизирует всё больше задач.

Так, половина видов работы может быть автоматизирована в период с 2030 по 2060 год, а середина этой половины — уже в 2045 году, т. е. примерно на десятилетие раньше, чем в предыдущих оценках экспертов.

➡️ Генеративный ИИ может повысить производительность труда в масштабах всей экономики. Для этого нужно поддерживать работников при смене вида деятельности или работы

Искусственный интеллект может обеспечить рост производительности труда на 0,1-0,6% в год до 2040 года. Рост зависит от того, насколько быстро будут внедрять технологии и перераспределять рабочее время.

Для этого уже существуют десятки приложений.

В сочетании с генеративным ИИ и другими технологиями автоматизация труда может увеличить производительность на 0,2-3,3 процентных пункта в год.

Работникам потребуется поддержка в освоении новых навыков или смене профессии. Если это удастся сделать, то ИИ способствует экономическому росту и поддержит устойчивый, инклюзивный мир.

Эра генеративного ИИ только начинается

Сейчас мы все ощущаем волнение по поводу этой новой технологии, а первые эксперименты с ней только подкрепляют это чувство.

Однако, чтобы полностью осознать преимущества искусственного интеллекта нужно время. Лидерам бизнеса и общества нужно решить немало задач: управление рисками, которые присущи генеративному ИИ и определение, какие новые навыки и способности потребуются сотрудникам. Всё это вполне логично приведет к переосмыслению бизнес-процессов и переобучению рабочей силы.

Материал представляет собой адаптированный перевод ключевых выводов исследования.