生成 AI 的未来是什么 ？ 15 张图表的早期观点

麦肯锡解释者 生成AI的未来是什么？15个图表中的早期视图 生成AI已经开始运行-如此之快很难跟上。这是我们关于这个主题的顶级文章和报告中的一个快速片段。 麦肯锡的研究发现，生成AI功能每年为全球经济增加4.4万亿美元。 自发布以来在2022年11月的ChatGPT中，它一直是头条新闻，企业正在竞相获取其价值。在该技术的最初几个月中，麦肯锡的研究发现，生成AI（generative AI）功能每年为全球经济带来4.4万亿美元的收入。 我们在这个时间框架内发布的文章和报告研究了以下问题： —这项技术将擅长什么？多快？—什么类型的工作将Gen AI影响最大？—哪些行业获得最大收益？—哪些活动将为组织带来最大价值？—工人们对这项技术有何感想？—需要哪些保障措施来确保负责任地使用GenerAI？ 在这个视觉解释器中，我们已经汇总了到目前为止所有的答案— —在15张麦肯锡图表中。我们预计这个领域将迅速发展，并将在这种情况下继续开展我们的研究。为了了解这个主题的最新情况，在这里注册我们关于“人工智能”的电子邮件警报。 GenAI发现了它的腿 生成AI一直在快速发展。 为Gen AI支持的产品提供动力的先进机器学习已经酝酿了几十年。但是自从ChatGPT2022年末启动区块，Gene AI技术的新迭代已经发布了几次 ChatGPT发布后主要大型语言模型（LLM）开发的时间表 仅在2023年3月，就有六个主要步骤，包括新的客户关系管理解决方案和对金融服务行业的支持。 上一篇：每个CEO都应该了解生成AI 麦肯锡公司 人类水平的表现之路变得越来越短 由于生成AI，专家评估技术可以在某些功能上比以前想象的更快地实现人类水平的性能。 对于显示的大多数技术能力 在这张图表中，到本十年结束时，gen AI的表现将达到人类表现的中位数水平。其表现将与 前25%的人在2040年之前完成任何和所有这些任务。在某些情况下，这比专家之前认为的要快40年。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 知识工作的自动化现在就在眼前 技术能力的进步可能对教育工作者、专业人员和创意人员开展的活动产生最大影响。 以前的自动化技术浪潮主要影响体力工作活动，但 Gen AI可能对知识工作产生最大的影响-特别是活动 涉及决策和协作。教育、法律、技术和艺术等领域的专业人士可能会比以前预期的更快地看到他们的部分工作自动化。这是因为生成人工智能能够预测自然语言模式并动态使用它。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 应用程序不断激增，以解决特定的用例 生成AI有许多跨模态的应用。 生成的AI用例，非详尽 Gen AI工具已经可以创建大多数类型的书面，图像，视频，音频和编码内容。企业正在开发应用程序以解决所有这些领域的用例。在不久的将来，我们预计针对特定行业和功能的应用程序将比更通用的应用程序提供更多的价值。 来源：探索生成AI价值链中的机会 生成式AI将对不同行业的业务功能产生不同的影响。 一些行业将比其他行业获得更多 业务功能对AI生产力的影响 Ge AI的精确影响将取决于多种因素，例如不同业务功能的组合和重要性，以及行业收入的规模。几乎所有行业都将看到在其营销和销售职能中部署该技术的最大收益。但高科技和银行业将通过geAI加速软件开发的潜力看到更大的影响。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 因此，了解将提供最多的用例对您的行业的价值是关键 当在一系列顶级行业的一些用例中部署时，生成型人工智能可以提供显著的价值。 我们的报告，经济潜力生成AI：下一个生产力前沿，包含重点部分，详细介绍了如何识别银行业，生命科学和零售业中具有最高价值潜力的用例 和消费品行业。这些为评估自己的行业提供了一个很好的框架。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 尽管genAI有商业承诺，但大多数组织还没有使用它 商业领导者已经在利用生成式AI用例-但大多数人认为该技术未得到充分利用。 当我们询问市场和销售领导者时 他们认为他们的组织应该在多大程度上使用Gen AI或机器学习进行商业活动，90%的人认为这至少应该“经常”。这并不奇怪，因为正如我们之前看到的那样，营销和销售是最有可能产生影响的领域。但是60%的人表示他们的组织很少或从不这样做。 资料来源:AI驱动的营销和销售借助生成AI达到新的高度 麦肯锡公司 营销和销售领导者对三个用例最感兴趣 商业领导者对生成式AI用例持谨慎乐观的态度，预计会产生中等到显著的影响。 受访者将生成人工智能对用例的影响估计为“显著”或“非常显著”的比例，1%的受访者在商业领先的组织 我们的研究发现，营销和销售领导者预计我们建议的每个世代AI用例至少会产生中等影响。他们最热衷于线索识别、营销优化和个性化推广。 上一篇：AI驱动的营销和销售通过生成AI达到新的高度 麦肯锡公司 软件工程是许多人的另一个重要价值驱动因素 工业，可以变得更有效率 生成AI可以提高开发人员的速度，但对于复杂的任务则不那么重要。 当我们让麦肯锡自己的40名开发人员测试基于生成AI的工具时，我们发现许多常见开发人员任务的速度提升令人印象深刻。 考虑到代码可以轻松改进）可以在一半的时间内完成，在近一半的时间内编写新代码，并在近三分之二的时间内优化现有代码（称为代码重构）。 来源：利用生成式AI释放开发人员的生产力 麦肯锡公司 一代AI援助可以让开发人员更快乐 生成的AI工具有可能改善开发人员体验。 我们的研究发现，装备开发人员有了他们需要的工具，他们的生产力也得到了显著提高 Their experience, which in turn could help companiesretained their best talent. Developers using generative AI- based tools were more than twice as likely to reportoverall happy, fulfulness, and a state of flow. Theyattributes this to automatic grunt work并且比在不同的在线平台上搜索解决方案更快地将信息放在指尖。 来源：利用生成式AI释放开发人员的生产力 麦肯锡公司 工人使用genAI工具的势头正在建立 不同地区、行业和资历级别的受访者表示，他们已经在使用生成式AI工具。 麦肯锡的一项新调查显示，广大 无论是在工作中还是在工作外，大多数工人-在各种行业和地理位置-都至少尝试过一次生成AI工具。在不到一年的时间里，这种应用非常迅速。一个令人惊讶的结果是，婴儿潮一代报告说，他们在工作中使用Gen AI工具的人数超过了千禧一代。 资料来源：2023年AI的状况：生成AI的突破年 麦肯锡公司 但是组织仍然需要更多具有AI素养的员工 在2021年至2022年之间，与技术趋势相关的领域的职位增加了40万个，其中生成AI增长最快。 随着组织开始设定世代AI目标， 他们也在开发对更多具有人工智能素养的工人的需求。作为生成性和 其他应用的人工智能工具开始为早期采用者提供价值，供应和对技术工人的需求仍然很大。为了保持人才市场的领先地位，组织应该发展优秀的人才管理 能力，提供有价值的工作经验给他们雇佣并希望留住的一代人工智能工人。 来源：麦肯锡技术趋势展望2023 麦肯锡公司 组织应谨慎行事 不准确，网络安全和知识产权侵权是生成AI采用的最常见风险。 gen AI的可能性令许多人感到兴奋。但是，就像任何新技术一样，gen AI并非没有潜在风险。一方面，众所周知，gen AI会产生有偏见，事实上错误或非法刮擦的内容 组织认为相关并正在努力缓解的与人工智能相关的风险，%的受访者1 受版权保护的来源。在批发采用gener AI工具之前，组织应该考虑到他们可能面临的声誉和法律风险。一种减轻风险的方法？让人留在循环中；也就是说，确保真正的人在发布或使用任何gener AI输出之前检查它。 资料来源：2023年AI的状况：生成AI的突破年 麦肯锡公司 GenAI最终可能会提高全球GDP 如果可以有效地重新部署劳动时间，则生成AI可以促进生产率增长。 麦肯锡发现，Gene AI可以大大提高整个经济中的劳动生产率。但是，为了从这种生产率提高中获益，工人 按情景划分的自动化对生产率的影响，2022 - 40年，复合年增长率% 那些工作受到影响的人将需要转向其他工作活动，使他们至少能够达到2022年的生产力水平。如果支持工人学习新技能，在某些情况下，改变职业，更强劲的全球GDP增长可能会转化为一个更可持续、更具包容性的世界。 来源：生成的经济潜力AI：下一个生产力前沿 麦肯锡公司 GenAI只是AI价值潜力的一小部分 生成AI可以创造额外的价值潜力，而不是其他AI和分析可以解锁的价值潜力。 Gen AI是向前迈出的一大步，但传统的高级分析和机器学习继续占据任务优化的最大份额，并且它们继续在各种领域找到新的应用。 正在经历数字化和人工智能转型的组织最好关注一代人工智能，但不要排除其他人工智能工具。仅仅因为它们没有成为头条新闻，并不意味着它们不能投入工作来提高生产力-最终实现价值。 生成AI的经济潜力：下一个生产力前沿 麦肯锡公司 找到更多这样的内容 麦肯锡见解应用程序