Появляются приложения для решения конкретных use-cases

Инструменты генеративного ИИ уже могут создавать большинство текстов, образов, видео, аудио и компьютерного кода. Предприятия разрабатывают приложения для решения сценариев использования во всех этих областях. В ближайшем будущем мы ожидаем, что приложения, ориентированные на конкретные отрасли и функции, обеспечат большую ценность, чем те, которые являются более общими.

Несмотря на коммерческие перспективы генеративного ИИ, большинство организаций еще не используют его

В ответ на вопрос как организация должна использовать ИИ или машинное обучение для коммерческой деятельности, 90 процентов ответили, что это должно быть, по крайней мере, "часто". Это неудивительно, учитывая, что маркетинг и продажи - это область с наибольшим потенциалом для воздействия, как мы видели ранее. Но 60 процентов сказали, что их организации редко или никогда этого не делают.

Лидеры маркетинга и продаж оценили три сценария генеративного ИИ

Лидеры маркетинга и продаж с наибольшим энтузиазмом относились к идентификации потенциальных клиентов, маркетинговой оптимизации и персонализированной информационно-разъяснительству.

Разработка ПО, другой фактор большой ценности для многих отраслей, может стать гораздо более эффективным с помощью генеративного ИИ

Когда 40 собственных разработчиков McKinsey протестировали генеративные инструменты на основе ИИ, мы обнаружили впечатляющий прирост скорости для многих распространенных задач разработчиков. Документирование функциональности кода для удобства обслуживания (что учитывает, насколько легко можно улучшить код) может быть завершено в два раза быстрее, написание нового кода почти за половину времени и оптимизация существующего кода (называемый рефакторингом кода) почти за две трети времени.

Помощь ИИ может сделать разработчиков более счастливыми

Исследование показало, что оснащение разработчиков инструментами, необходимыми для их наиболее продуктивной работы, также значительно улучшило их опыт, что, в свою очередь, может помочь компаниям сохранить свои лучшие таланты. Разработчики, использующие генеративные инструменты на основе искусственного интеллекта, более чем в два раза чаще сообщали об общем счастье, самореализации и состоянии потока. Они объяснили это способностью инструментов автоматизировать грубую работу, которая удерживала их от более интересных задач и предоставляла информацию быстрее, чем поиск решений на различных онлайн-платформах.

Организации продолжают нанимать все больше сотрудников, владеющих технологиями ИИ

По мере того, как организации начинают ставить цели поколения ИИ, они также развивают потребность в большем количестве работников поколения ИИ - грамотных работников. По мере того, как генеративные и другие прикладные инструменты ИИ начинают приносить пользу ранним пользователям, разрыв между предложением и спросом для квалифицированных рабочих остается большим. Чтобы оставаться на вершине рынка талантов, организации должны развивать отличные возможности управления талантами, предоставляя полезный опыт работы работникам, которых они нанимают и надеются сохранить.

Надо действовать с осторожностью

Возможности ИИ волнуют многих. Но, как и любая новая технология, ИИ не обходится без потенциальных рисков. С одной стороны, известно, что ИИ производит контент, который является предвзятым, фактически неправильным или незаконно удаленным из источника, защищенного авторским правом. Прежде чем использовать инструменты ИИ, организации должны рассмотреть репутационные и юридические риски, с которым они могут столкнуться. Один из способов снизить риск? Держите человека в цикле принятий решений; то есть убедитесь, что реальный человек проверяет любой вывод генеративного ИИ, прежде чем он будет опубликован или использован.

Генеративный ИИ может в конечном итоге повысить глобальный ВВП

McKinsey показал, что генеративный ИИ может значительно повысить производительность труда в экономике. Однако, чтобы воспользоваться преимуществами этого повышения производительности, работникам, чьи рабочие места затронуты, должны будут перейти к другим видам деятельности, которые позволят им, по крайней мере, соответствовать своим уровням производительности в 2022 году. Если работникам будет оказана поддержка в изучении новых навыков и, в некоторых случаях, смене профессии, более сильный глобальный рост ВВП может привести к более устойчивому, инклюзивному миру.

Генеративный ИИ лишь небольшая часть ценности ИИ

Генеративный ИИ - большой шаг вперед, но традиционная передовая аналитика и машинное обучение берут на себя львиную долю оптимизации задач, и они продолжают находить новые приложения в самых разных секторах. Организациям, проходящим цифровую трансформацию, было бы хорошо следить за генеративным ИИ, но не исключать другие инструменты ИИ. То, что они не попадают в заголовки, не означает, что их нельзя заставить работать, чтобы обеспечить повышенную производительность и, в конечном счете, ценность.