McKinsey про важливість генеративного АІ

Консалтингова компанія McKinsey постійно аналізує розвиток багатьох актуальних напрямків сучасних індустрій. Звісно не залишається без уваги розвиток штучного інтелекту і така технологія, як генеративний АІ, яка останнім часом відноситься до тих, що має найбільше цитування.

Перш за все необхідно зауважити, що McKinsey розглядає генеративний АІ як лише невелику частину потенціалу цінності АІ.

Так, генеративний АІ - це великий крок вперед, але традиційна розширена аналітика та машинне навчання продовжують займати левову частку оптимізації завдань, і вони продовжують знаходити нові застосування в найрізноманітніших секторах. Організаціям, які здійснюють цифрову трансформацію та трансформацію АІ, необхідно стежити за генеративним АІ, але не слід виключати зі своєї уваги інших інструментів АІ.

Яке ж майбутнє генеративного АІ?

Після випуску ChatGPT у листопаді 2022 р. він був у заголовках газет, і компанії змагаються у тому, щоб отримати його цінність. За перші кілька місяців використання технології дослідження McKinsey виявили, що функції генеративного АІ можуть щорічно додавати світовій економіці до 4,4 трильйона доларів.

Удосконалене машинне навчання, на якому працюють продукти з підтримкою генеративного АІ, створювалося десятиліттями. Але відколи ChatGPT почав працювати наприкінці минулого року, кілька разів на місяць випускалися його нові версії. Тільки в березні 2023 р. було зроблено шість важливих кроків вперед, включаючи нові рішення для управління взаємовідносинами з клієнтами та підтримку індустрії фінансових послуг.

Шлях до продуктивності людського рівня став коротшим. Для більшості технічних можливостей генеративний АІ працюватиме на середньому рівні продуктивності людини до кінця цього десятиліття. І до 2040 р. його продуктивність буде конкурувати з 25% людей, які виконають будь-які ці завдання. У деяких випадках це на 40 років швидше, ніж вважали експерти раніше.
                                                    

І автоматизація інтелектуальної роботи вже на горизонті. Попередні хвилі технологій автоматизації здебільшого впливали на фізичну роботу, але генеративний АІ, ймовірно, матиме найбільший вплив саме на інтелектуальну роботу, особливо на діяльність, пов’язану з прийняттям рішень і співпрацею. Професіонали в таких галузях, як освіта, право, технології та мистецтво, ймовірно, побачать частину своєї роботи автоматизованою раніше, ніж очікувалося. Це пов’язано зі здатністю генеративного АІ передбачати шаблони в природній мові та використовувати їх динамічно.

Постійно поширюються застосунки для конкретних випадків використання. Інструменти генеративного АІ вже можуть створювати більшість типів письмового, графічного, відео-, аудіо- та кодованого вмісту. І компанії розробляють програми для вирішення випадків використання в усіх цих сферах. У найближчому майбутньому очікується, що застосунки, націлені на конкретні галузі та функції, забезпечать більшу цінність, ніж загальніші.

Але деякі галузі виграють більше, ніж інші. Точний вплив генеративного АІ  залежатиме від низки факторів, таких як поєднання та важливість різних бізнес-функцій, а також від масштабу доходу індустрії. Майже всі галузі отримають найбільші переваги від впровадження технології у своїх функціях маркетингу та продажів. Але у сегментах високих технологій та банківській справі вплив буде ще більший завдяки потенціалу генеративного АІ для прискорення розробки ПЗ.

Незважаючи на комерційні обіцянки генеративного АІ, більшість організацій ще не використовують його.

При опитуванні керівників маркетингу та продажів, наскільки, на їхню думку, організації слід використовувати АІ або машинне навчання для комерційної діяльності, 90% вважали, що це має бути принаймні «часто». Це не дивно, враховуючи, що маркетинг і продажі є областю з найбільшим потенціалом впливу. Але 60% сказали, що їхні організації рідко чи ніколи не роблять цього.

Дослідження McKinsey виявило, що керівники маркетингу та продажів очікували принаймні помірного впливу від кожного запропонованого варіанта використання генеративного АІ. Найбільший ентузіазм вони викликали щодо ідентифікації потенційних клієнтів, оптимізації маркетингу та персоналізованого охоплення.

Розробка ПЗ може стати набагато ефективнішою. Коли 40 власних розробників McKinsey тестували інструменти на основі генеративного АІ, вони виявили вражаючий приріст швидкості для багатьох поширених завдань. Документування функціональних можливостей коду для забезпечення зручності (що враховує, наскільки легко код можна вдосконалити) можна завершити вдвічі швидше. Написати новий код можна теж, як виявилося, майже вдвічі швидше, а оптимізувати існуючий код (так званий рефакторинг коду) - майже в дві третини часу, що був необхідний раніше.

Generative AI може збільшити швидкість розробника, але менше для складних завдань

Дослідження McKinsey виявило, що надання розробникам інструментів, необхідних для максимальної продуктивності, також значно покращило їхній досвід, що, у свою чергу, могло допомогти компаніям зберегти їхні найкращі таланти. Розробники, які використовують інструменти на основі генеративного АІ, більш ніж вдвічі частіше повідомляли про задоволення умовами праці. Вони пояснили це здатністю АІ-інструментів автоматизувати важку роботу, яка не дозволяла їм виконувати більш цікаві завдання, і також можливісттю надавати інформацію швидше, ніж шукати рішення на різних онлайн-платформах.

Нове опитування McKinsey показало, що переважна більшість працівників - у різних галузях і географічних місцях - принаймні один раз пробували інструменти на базі генеративні АІ як на роботі, так і поза нею. Це досить швидке впровадження менше ніж за рік. Один дивовижний результат полягає в тому, що люди, які пережили бебі-бум, повідомляють, що використовують інструменти генеративного АІ для роботи більше, ніж представники мілленіалів.

Але організаціям все ще потрібно більше співробітників, які володіють технологіями, повʼязані зі штучним інтелектом. Оскільки організації починають встановлювати цілі для використання генеративного АІ, вони також розвивають потребу в більшій кількості працівників, які володіють необхідними знаннями. Оскільки генеративні та інші прикладні інструменти АІ починають приносити користь першим користувачам, розрив між попитом і пропозицією на кваліфікованих працівників залишається великим. Щоб залишатися на вершині ринку, організації повинні розвинути можливості управління талантами, забезпечуючи корисний досвід роботи працівникам з АІ-навичками, яких вони наймають і сподіваються втримати.

У той же час організаціям слід діяти обережно. Можливості АІ викликають захват у багатьох. Але, як і будь-яка нова технологія, генеративний АІ не позбавлено потенційних ризиків. По-перше, відомо, що генеративний АІ  створює упереджений, фактично неправильний або незаконно взятий із джерела, захищеного авторським правом, контент. Перш ніж широко використовувати інструменти генеративного АІ, організації повинні враховувати репутаційні та правові ризики, яким вони можуть наражатися. На цьому етапу розвітку генеративного АІ все ще неохідно уважно перевіряти дані, які генеруються з його допомогою перед їх публікацією чи використанням.

Зрештою, штучний інтелект "нового" покоління може збільшити глобальний ВВП. McKinsey виявила, що генеративний АІ може значно підвищити продуктивність праці в економіці. Однак, щоб скористатися перевагами цього підвищення продуктивності, працівники, чиї робочі місця постраждали, повинні будуть перейти до іншої діяльності, яка дозволить їм принаймні досягти рівня продуктивності 2022 року. Якщо працівники отримають підтримку в навчанні нових навичок і, в деяких випадках, у зміні професії, більш швидке зростання глобального ВВП може призвести до більш сталого, інклюзивного світу.

Генеративний АІ представляє лише невелику частину потенціалу цінності АІ. Безумовно, це великий крок вперед, але традиційна розширена аналітика та машинне навчання продовжують займати левову частку оптимізації завдань, і вони продовжують знаходити нові застосування в найрізноманітніших секторах. Організаціям, які здійснюють цифрову трансформацію та трансформацію штучного інтелекту, було б добре стежити за генеративним АІ, але не виключаючи інших інструментів АІ. Те, що вони не потрапляють у заголовки, не означає, що їх не можна залучити до роботи, щоб підвищити продуктивність і, зрештою, цінність.                                                               

Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365