Prispevek na spletnem portalu McKinsey Digital razpravlja o ekonomskem potencialu generativne umetne inteligence (angl. Generative artifical intelligence – GenAI), saj poudarja, da naj bi ta tehnologija sprožila nov val produktivnosti in globalnemu gospodarstvu letno dodala milijarde dolarjev. Poročilo razčlenjuje, kako se bo ta vrednost kopičila predvsem v štirih poslovnih funkcijah: operacije s strankami, trženje in prodaja, programsko inženirstvo ter raziskave in razvoj. Predstavljeni so tudi podrobni primeri uporabe generativne umetne inteligence v bančništvu, maloprodaji in življenjskih znanostih. Besedilo prav tako poudarja spremembe v naravi dela, saj generativna umetna inteligenca znatno pospešuje potencial avtomatizacije delovnih dejavnosti, zlasti tistih, ki zahtevajo visoko izobrazbo in plačo. Poudarja se potreba po strateškem vodenju tveganj in podpori delavcem pri prilagajanju na prihodnost, ki jo poganja umetna inteligenca.

Poročilo je v polnem obsegu na voljo na spletni strani.

Chui M et al. (2023) . The Economic Potential of Generative AI: The Next Productivity Frontier. New York City: McKinsey & Company, 65p. – free access document pdf

Key insights (ključni poudarki):

1. Vpliv generativne umetne inteligence na produktivnost bi lahko globalnemu gospodarstvu prinesel dodatnih nekaj 1000 milijard dolarjev vrednosti. Naše najnovejše raziskave ocenjujejo, da bi generativna umetna inteligenca lahko letno prinesla dodatnih 2,6 do 4,4 tisoč milijard dolarjev v 63 primerih uporabe, ki smo jih analizirali – za primerjavo, celotni BDP Združenega kraljestva v letu 2021 je znašal 3100 milijard dolarjev. To bi povečalo vpliv vse umetne inteligence za 15 do 40 odstotkov. Ta ocena bi se približno podvojila, če bi vključili vpliv vgradnje generativne umetne inteligence v programsko opremo, ki se trenutno uporablja za druge naloge, ki presegajo te primere uporabe.
2. Približno 75 odstotkov vrednosti, ki jo lahko prinesejo primeri uporabe generativne umetne inteligence, sodi v štiri področja: poslovanje s strankami, trženje in prodaja, razvoj programske opreme ter raziskave in razvoj. V 16 poslovnih funkcijah smo proučili 63 primerov uporabe, v katerih lahko ta tehnologija reši konkretne poslovne izzive na načine, ki prinesejo enega ali več merljivih rezultatov. Primeri vključujejo sposobnost generativne umetne inteligence, da podpira interakcije s strankami, ustvarja kreativne vsebine za trženje in prodajo ter sestavlja računalniški kod na podlagi naravnega jezika, poleg mnogih drugih nalog.
3. Generativna umetna inteligenca bo imela pomemben vpliv na vse sektorje industrije. Bančništvo, visoka tehnologija in življenjske znanosti so med panogami, ki bi lahko imele največji vpliv v odstotkih svojih prihodkov iz generativne umetne inteligence. V bančnem sektorju bi ta tehnologija na primer lahko prinesla dodano vrednost v višini 200 do 340 milijard dolarjev letno, če bi bili primeri uporabe v celoti izvedeni. V maloprodaji in na področju potrošniških izdelkov je potencialni vpliv prav tako znaten, in sicer v višini 400 do 660 milijard dolarjev letno.
4. Generativna umetna inteligenca ima potencial, da spremeni anatomijo dela in poveča zmogljivosti posameznih delavcev z avtomatizacijo nekaterih njihovih individualnih dejavnosti. Sedanja generativna umetna inteligenca in druge tehnologije imajo potencial, da avtomatizirajo delovne dejavnosti, ki danes zavzemajo 60 do 70 odstotkov časa zaposlenih. V nasprotju s tem smo prej ocenili, da ima tehnologija potencial za avtomatizacijo polovice časa, ki ga zaposleni porabijo za delo. Pospešitev potenciala za tehnično avtomatizacijo je v veliki meri posledica povečane sposobnosti generativne umetne inteligence za razumevanje naravnega jezika, ki je potreben za delovne dejavnosti, ki predstavljajo 25 odstotkov celotnega delovnega časa. Generativna umetna inteligenca ima tako večji vpliv na znanstveno delo, povezano s poklici, ki imajo višje plače in izobrazbene zahteve, kot na druge vrste dela.
5. Glede na povečanje potenciala za tehnično avtomatizacijo se bo tempo preoblikovanja delovne sile verjetno pospešil. Naši posodobljeni scenariji sprejemanja, vključno z razvojem tehnologije, ekonomsko izvedljivostjo in časovnimi okviri za širjenje, vodijo do ocen, da bi lahko bila polovica današnjih delovnih dejavnosti avtomatizirana med letoma 2030 in 2060, s srednjo točko v letu 2045, ali približno desetletje prej kot v naših prejšnjih ocenah.
6. Generativna umetna inteligenca lahko znatno poveča produktivnost dela v celotnem gospodarstvu, vendar bo za to potrebno vlaganje v podporo delavcem, ki spreminjajo svoje delovne aktivnosti ali menjajo delovna mesta. Generativna umetna inteligenca bi lahko omogočila rast produktivnosti dela za 0,1 do 0,6 odstotka letno do leta 2040, odvisno od hitrosti uvajanja tehnologije in prerazporeditve delovnega časa delavcev v druge aktivnosti. Z združevanjem generativne umetne inteligence z vsemi drugimi tehnologijami bi avtomatizacija dela lahko letno prispevala k rasti produktivnosti za 0,5 do 3,4 odstotne točke. Vendar bodo delavci potrebovali podporo pri učenju novih veščin, nekateri pa bodo zamenjali poklic. Če bo mogoče obvladati prehod delavcev in druga tveganja, bi generativna umetna inteligenca lahko bistveno prispevala k gospodarski rasti in podprla bolj trajnosten in vključujoč svet.
7. Obdobje generativne umetne inteligence se šele začenja. Navdušenje nad to tehnologijo je očitno, prvi poskusi pa so prepričljivi. Vendar bo za popolno uresničitev prednosti te tehnologije potrebno nekaj časa, vodilni v poslovnem svetu in družbi pa se še vedno soočajo z znatnimi izzivi. Ti vključujejo obvladovanje tveganj, povezanih z generativno umetno inteligenco, določitev novih veščin in sposobnosti, ki jih bo potrebovala delovna sila, ter ponovno premislek o ključnih poslovnih procesih, kot so preusposabljanje in razvoj novih veščin.

URL: https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/the-economic-potential-of-generative-ai-the-next-productivity-frontier