Последнее ежегодное глобальное исследование McKinsey о текущем состоянии ИИ подтверждает взрывной рост инструментов генеративного ИИ (gen AI). Менее чем через год после появления многих из этих инструментов треть респондентов нашего опроса заявили, что их организации регулярно используют gen AI по крайней мере в одной бизнес-функции. На фоне недавних достижений искусственный интеллект превратился из темы, предназначенной для технических сотрудников, в центр внимания руководителей компаний: почти четверть опрошенных руководителей высшего звена заявили, что лично используют инструменты gen AI для работы, и более четверти респондентов из компаний, использующих искусственный интеллект, говорят’ что gen AI уже включен в повестку дня их советов директоров. Более того, 40 процентов респондентов заявили, что их организации увеличат инвестиции в искусственный интеллект в целом из-за достижений в области gen AI. Результаты показывают, что управлять рисками, связанными с генеративным ИИ, еще рано: менее половины респондентов заявили, что их организации снижают даже тот риск, который они считают наиболее значимым: неточность.
Организации, которые уже внедрили возможности ИИ, первыми изучили потенциал ИИ нового поколения, а те, кто видит наибольшую ценность в более традиционных возможностях ИИ — группу, которую мы называем высокопроизводительными ИИ, — уже опережают других в освоении инструментов ИИ нового поколения. Мы определяем высокоэффективный искусственный интеллект как организации, которые, по мнению респондентов, вкладывают в внедрение искусственного интеллекта не менее 20% своей EBITDA.
Ожидаемые сбои в бизнесе из-за gen AI значительны, и респонденты прогнозируют существенные изменения в своей рабочей силе. Они ожидают сокращения рабочей силы в определенных областях и масштабных усилий по переподготовке кадров для удовлетворения меняющихся потребностей в талантах. Тем не менее, хотя использование gen AI может стимулировать внедрение других инструментов искусственного интеллекта, мы видим незначительный рост внедрения организациями этих технологий. Процент организаций, внедряющих какие-либо инструменты искусственного интеллекта, остается стабильным с 2022 года, и внедрение по-прежнему сосредоточено в рамках небольшого числа бизнес-функций.
Содержание
- Пока еще рано, но использование gen AI уже широко распространено
- Ведущие компании уже опережают gen AI
- Кадровый потенциал, связанный с ИИ, нуждается в смене, и ожидается, что влияние ИИ на рабочую силу будет значительным
- Несмотря на то, что все внимание приковано к ИИ нового поколения, внедрение и влияние ИИ остаются стабильными
- Об исследовании
1. Пока еще рано, но использование gen AI уже широко распространено
Результаты опроса, проведенного на местах в середине апреля 2023 года, показывают, что, несмотря на растущую доступность gen AI для общественности, эксперименты с инструментами уже относительно распространены, и респонденты ожидают, что новые возможности преобразят их отрасли. ИИ нового поколения привлек интерес со стороны деловых кругов: люди из разных регионов, отраслей и уровней трудового стажа используют ИИ нового поколения для работы и вне ее. Семьдесят девять процентов всех респондентов заявили, что они хотя бы частично сталкивались с gen AI на работе или вне ее, а 22 процента заявили, что регулярно используют его в своей собственной работе. Несмотря на то, что показатели использования довольно схожи по уровню выслуги лет, они самые высокие среди респондентов, работающих в технологическом секторе и в Северной Америке.
Организации тоже сейчас широко используют генеративный ИИ. Треть всех респондентов заявили, что их организации уже регулярно используют generative AI по крайней мере в одной функции — это означает, что 60 процентов организаций, сообщивших о внедрении искусственного интеллекта, используют gen AI. Более того, 40 процентов тех, кто сообщил о внедрении ИИ в своих организациях, говорят, что их компании ожидают увеличения инвестиций в ИИ в целом благодаря generative AI, а 28 процентов говорят, что использование генеративного ИИ уже включено в повестку дня их правления. Наиболее часто упоминаемые бизнес-функции, использующие эти новые инструменты, совпадают с теми, в которых использование искусственного интеллекта наиболее распространено в целом: маркетинг и продажи, разработка продуктов и услуг, а также сервисные операции, такие как обслуживание клиентов и поддержка бэк-офиса. Это говорит о том, что организации используют эти новые инструменты там, где они приносят наибольшую пользу. В нашем предыдущем исследовании эти три области, наряду с разработкой программного обеспечения, показали потенциал для получения около 75 процентов общей годовой прибыли от вариантов использования generative AI.
В эти первые дни ожидания относительно влияния gen AI высоки: три четверти всех респондентов ожидают, что gen AI вызовет значительные или разрушительные изменения в характере конкуренции в их отрасли в ближайшие три года. Респонденты опроса, работающие в сфере технологий и финансовых услуг, с наибольшей вероятностью ожидают от gen AI кардинальных изменений. Наше предыдущее исследование показывает, что, хотя во всех отраслях действительно могут произойти некоторые сбои, уровень воздействия, вероятно, будет разным.2Экономический потенциал генеративного ИИ: следующий рубеж производительности”, McKinsey, 14 июня 2023 года. Отрасли, в наибольшей степени полагающиеся на интеллектуальный труд, вероятно, столкнутся с еще большими сбоями – и потенциально получат больше прибыли. Хотя наши оценки показывают, что технологические компании, что неудивительно, ожидают наибольшего эффекта от ИИ нового поколения — добавленной стоимости, эквивалентной 9 процентам доходов мировой отрасли, — отрасли, основанные на знаниях, такие как банковское дело (до 5 процентов), фармацевтика и медицинские изделия (также до 5 процентов) и образование (до 4 процентов), также могут ощутить значительный эффект. Напротив, производственные отрасли, такие как аэрокосмическая промышленность, автомобилестроение и передовая электроника, могут испытывать менее разрушительные последствия. Это контрастирует с воздействием предыдущих технологических волн, которые больше всего повлияли на производство, и объясняется сильными сторонами gen AI в деятельности, основанной на языке, в отличие от тех, которые требуют физического труда.
Ответы показывают, что многие организации еще не учитывают потенциальные риски, связанные с генеративным ИИ
Согласно опросу, немногие компании кажутся полностью готовыми к широкому использованию gen AI – или к бизнес-рискам, которые могут быть связаны с этими инструментами. Только 21 процент респондентов, сообщивших о внедрении искусственного интеллекта, говорят, что их организации разработали политику, регулирующую использование сотрудниками технологий gen AI в своей работе. И когда мы конкретно спросили о рисках внедрения gen AI, лишь немногие респонденты ответили, что их компании снижают наиболее часто упоминаемый риск с помощью gen AI: неточность. Респонденты ссылаются на неточности чаще, чем на кибербезопасность и соблюдение нормативных требований, которые были наиболее распространенными рисками, связанными с ИИ в целом в предыдущих опросах. Только 32 процента говорят, что они снижают уровень неточностей, что меньше, чем 38 процентов, которые говорят, что они снижают риски кибербезопасности. Интересно, что этот показатель значительно ниже, чем процент респондентов, сообщивших о снижении кибербезопасности, связанной с ИИ, в прошлом году (51 процент). В целом, как и в предыдущие годы, большинство респондентов говорят, что их организации не решают проблемы, связанные с ИИ.
2. Ведущие компании уже опережают gen AI
Результаты опроса показывают, что организации с высокими показателями эффективности ИИ — то есть организации, в которых, по словам респондентов, не менее 20% EBIT в 2022 году было связано с использованием ИИ, — делают все возможное для искусственного интеллекта, как с использованием ИИ нового поколения, так и с более традиционными возможностями ИИ. Эти организации, которые добиваются значительных результатов от искусственного интеллекта, уже используют gen AI в большем количестве бизнес-функций, чем другие организации, особенно в разработке продуктов и услуг, а также в управлении рисками и цепочками поставок. Если рассматривать все возможности искусственного интеллекта, включая более традиционные возможности машинного обучения, автоматизацию роботизированных процессов и чат—ботов, то высокоэффективные ИИ также с гораздо большей вероятностью, чем другие, будут использовать искусственный интеллект при разработке продуктов и услуг, для таких целей, как оптимизация цикла разработки продукта, добавление новых функций к существующим продуктам и создание новых продуктов на основе искусственного интеллекта. Эти организации также чаще, чем другие организации, используют искусственный интеллект для моделирования рисков и для использования в HR, таких как управление производительностью, организационный дизайн и оптимизация распределения рабочей силы.
Специалисты с высоким уровнем ИИ гораздо чаще других используют ИИ при разработке продуктов и услуг.
Еще одно отличие от аналогов: усилия высокопроизводительных разработчиков в области искусственного интеллекта в меньшей степени направлены на снижение затрат, что является главным приоритетом в других организациях. Респонденты из компаний с высоким уровнем эффективности в области искусственного интеллекта в два раза чаще других заявляют, что главной целью их организаций для gen AI является создание совершенно новых предприятий или источников дохода — и они наиболее вероятно укажут на повышение ценности существующих предложений за счет новых функций на основе искусственного интеллекта.
Как мы видели в предыдущие годы, эти высокоэффективные организации инвестируют в ИИ гораздо больше, чем другие: респонденты из компаний с высоким уровнем эффективности в области ИИ более чем в пять раз чаще других заявляют, что тратят на ИИ более 20 процентов своих цифровых бюджетов. Они также более широко используют возможности искусственного интеллекта во всей организации. Респонденты из компаний с высокими показателями гораздо чаще, чем другие, говорят, что их организации внедрили искусственный интеллект в четырех или более бизнес-функциях и что они внедрили большее количество возможностей искусственного интеллекта. Например, респонденты из компаний с высокими показателями эффективности чаще сообщают о внедрении графиков знаний по крайней мере в один продукт или бизнес-функциональный процесс в дополнение к gen AI и связанным с ним возможностям естественного языка.
Хотя высокоэффективные специалисты в области ИИ не застрахованы от проблем, связанных с извлечением пользы из ИИ, результаты показывают, что трудности, с которыми они сталкиваются, отражают их относительную зрелость в области ИИ, в то время как другие сталкиваются с более фундаментальными, стратегическими элементами внедрения ИИ. Респонденты из AI high performance чаще всего указывают на модели и инструменты, такие как мониторинг производительности моделей в производстве и переподготовка моделей по мере необходимости с течением времени, как на свою главную задачу. Для сравнения, другие респонденты ссылаются на вопросы стратегии, такие как выработка четко определенного видения ИИ, связанного с ценностью бизнеса, или поиск достаточных ресурсов.
Полученные результаты являются еще одним доказательством того, что даже высококвалифицированные специалисты не освоили лучшие практики внедрения ИИ, такие как подходы к операциям машинного обучения (MLOps), хотя они с гораздо большей вероятностью, чем другие, сделают это. Например, только 35 процентов респондентов в AI high performance сообщают, что там, где это возможно, их организации собирают существующие компоненты, а не изобретают их заново, но это гораздо больше, чем 19 процентов респондентов из других организаций, которые сообщают о подобной практике.
Может потребоваться множество специализированных технологий и практик MLOps, чтобы внедрить некоторые из наиболее преобразующих вариантов использования, которые могут обеспечить приложения generative AI, — и сделать это как можно безопаснее. Операции с живыми моделями – одна из таких областей, где системы мониторинга и настройки мгновенных оповещений для быстрого решения проблем могут держать системы gen AI под контролем. В этом отношении выделяются высокие показатели, но им есть куда расти: четверть респондентов из этих организаций заявили, что вся их система контролируется и оснащена системой мгновенного оповещения, по сравнению всего с 12 процентами других респондентов.
3. Таланты, связанные с ИИ, нуждаются в смене, и ожидается, что влияние ИИ на рабочую силу будет значительным
Результаты нашего последнего опроса показывают изменения в ролях, которые занимают организации для поддержки своих амбиций в области искусственного интеллекта. В прошлом году организации, использующие ИИ, чаще всего нанимали инженеров по обработке данных, инженеров по машинному обучению и других специалистов по обработке данных — на все должности, о найме на которые респонденты обычно сообщали в предыдущем опросе. Но гораздо меньшая доля респондентов сообщила о найме инженеров-программистов, связанных с ИИ, — самой часто нанимаемой должности в прошлом году, – чем в предыдущем опросе (28 процентов в последнем опросе, по сравнению с 39 процентами). Недавно появились роли в области оперативного проектирования, поскольку потребность в этом наборе навыков возрастает по мере внедрения gen AI: 7 процентов респондентов, чьи организации внедрили искусственный интеллект, сообщили об этих сотрудниках, принятых на работу в прошлом году.
4. Несмотря на то, что все внимание приковано к ИИ нового поколения, внедрение ИИ и его влияние остаются стабильными
Хотя использование инструментов gen AI быстро распространяется, данные опроса не показывают, что эти новые инструменты способствуют общему внедрению ИИ в организациях. Доля организаций, внедривших искусственный интеллект в целом, остается стабильной, по крайней мере на данный момент: 55 процентов респондентов сообщили, что их организации внедрили искусственный интеллект. Менее трети респондентов продолжают утверждать, что их организации внедрили искусственный интеллект более чем в одной бизнес-функции, предполагая, что масштабы использования искусственного интеллекта остаются ограниченными. Разработка продуктов и услуг и сервисная эксплуатация по-прежнему остаются двумя бизнес-функциями, в которых респонденты чаще всего сообщают о внедрении искусственного интеллекта, как и в предыдущих четырех опросах. И в целом, только 23 процента респондентов говорят, что по меньшей мере 5 процентов EBIT их организаций в прошлом году были связаны с использованием ИИ — практически без изменений по сравнению с предыдущим опросом, — предполагая, что возможностей для извлечения прибыли гораздо больше.
Организации продолжают получать прибыль в тех сферах бизнеса, в которых они используют ИИ, и планируют увеличить инвестиции в предстоящие годы. Мы видим, что большинство респондентов сообщают об увеличении доходов, связанных с ИИ, в каждой бизнес-функции, использующей ИИ. Заглядывая в будущее, более двух третей ожидают, что их организации увеличат инвестиции в искусственный интеллект в течение следующих трех лет.
Об исследовании
Онлайн-опрос проводился с 11 по 21 апреля 2023 года и собрал ответы от 1684 участников, представляющих весь спектр регионов, отраслей, размеров компаний, функциональных специальностей и сроков аренды. Из этих респондентов 913 заявили, что их организации внедрили искусственный интеллект по крайней мере в одной функции, и им были заданы вопросы об использовании искусственного интеллекта в их организациях. Для корректировки различий в количестве ответов данные взвешиваются по вкладу каждой страны-респондента в мировой ВВП.
Related Posts
Rox и OpenAI: Революция в управлении доходами
Искусственный интеллект в образовании: как OpenAI помогает учителям освоить новые технологии
