Le potentiel économique de l'IA générative : la prochaine frontière de la productivité
Le dernier rapport de McKinsey souligne que la vitesse de développement et l'impact potentiel de l'IA générative dépassent de loin les attentes. Le rapport prévoit que le moment où l'IA atteindra le niveau humain pourrait être plus rapide que prévu, avec une prévision médiane avant 2030. Par rapport aux prévisions de 2017, le nouveau rapport est plus optimiste quant aux perspectives de développement de l'IA.
L'IA générative a pénétré tous les aspects de la vie. Contrairement aux premières IA qui étaient limitées à des domaines spécifiques, comme les réalisations d'AlphaGo dans le jeu de go, les outils d'IA générative actuels comme ChatGPT, Stable Diffusion, etc., influencent largement la vie quotidienne et le travail des gens. La popularité de ces outils permet à tout le monde d'utiliser l'IA pour créer, dessiner et accomplir diverses tâches.
Le rapport met l'accent sur la vitesse incroyable du développement de l'IA. En l'espace de quelques mois, les capacités de l'IA ont fait un bond qualitatif. Par exemple, ChatGPT équipé de GPT-4 surpasse de loin les performances de GPT-3.5, tandis que Claude d'Anthropic peut désormais traiter environ 100 000 tokens par minute, soit dix fois plus qu'il y a quelques mois.
L'analyse de McKinsey adopte deux perspectives complémentaires pour évaluer la valeur économique de l'IA générative :
Analyse des cas d'utilisation des entreprises : 63 cas d'utilisation de l'IA générative ont été identifiés, couvrant 16 fonctions commerciales. S'ils sont largement appliqués dans divers secteurs, ils pourraient générer des bénéfices économiques de 2,6 à 4,4 billions de dollars par an. Cela représente une augmentation de 15 % à 40 % par rapport aux prévisions de 2017.
Analyse de l'impact sur les professions : évaluation de l'impact potentiel de l'IA générative sur environ 850 professions. Compte tenu du chevauchement avec le premier point de vue, les bénéfices économiques totaux de l'IA générative devraient atteindre entre 6,1 et 7,9 billions de dollars par an.
D'un point de vue de l'impact technique sur la répartition des coûts fonctionnels, les quatre fonctions que sont l'exploitation des clients, le marketing et les ventes, l'ingénierie logicielle ainsi que la recherche et développement représentent environ 75 % de la valeur totale des cas d'utilisation de l'IA générative. En revanche, des secteurs comme l'industrie manufacturière et la chaîne d'approvisionnement présentent une valeur potentielle plus faible.
L'IA générative peut également apporter une valeur ajoutée à l'ensemble de l'entreprise en améliorant les systèmes de gestion des connaissances des entreprises. Sa puissante capacité de traitement du langage naturel peut aider les employés à rechercher plus facilement les connaissances internes, améliorant ainsi l'efficacité des décisions.
Le rapport prévoit qu'en fonction des performances actuelles, l'IA générative atteindra des niveaux de capacité comparables à ceux des humains plus rapidement que prévu. Par exemple, le temps médian pour que l'IA atteigne la compréhension du langage naturel humain est avancé de 2027 à 2023.
Les experts prévoient que l'IA générative aura le plus grand impact sur le travail intellectuel, notamment en matière de prise de décision et de collaboration. Le potentiel d'automatisation des connaissances spécialisées a augmenté de 34 points de pourcentage, tandis que le potentiel d'automatisation de la gestion et du développement des talents est passé de 16 % en 2017 à 49 % en 2023.
Face aux opportunités et aux défis posés par le développement rapide de l'IA, le rapport appelle toutes les parties à réagir activement :
Les leaders d'entreprise doivent réfléchir à la manière d'utiliser l'IA pour créer de la valeur, gérer les risques et ajuster les stratégies de ressources humaines.
Les décideurs gouvernementaux devraient se concentrer sur l'impact de l'IA sur la planification de la main-d'œuvre et établir des politiques de soutien appropriées.
Les individus doivent rester vigilants tout en bénéficiant des commodités de l'IA et participer activement aux décisions pertinentes.
Dans l'ensemble, ce rapport analyse en profondeur l'impact profond de l'explosion de l'IA générative sur l'économie sociale, fournissant une référence importante pour les différents secteurs afin de faire face aux transformations futures.
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DAOdreamer
· 07-20 11:02
Encore en train de raconter des histoires sur l'IA.
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StakeTillRetire
· 07-20 02:42
2030 ? En tant qu'humanité, nous sommes en panique.
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quietly_staking
· 07-19 13:24
On ne peut presque plus suivre la vitesse de développement de l'IA en faisant des raviolis.
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EyeOfTheTokenStorm
· 07-18 22:32
Encore un catalyseur de bull run, la position de créer une position est en place.
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TokenTaxonomist
· 07-18 22:28
d'un point de vue statistique, leur modèle de données est trop optimiste... syndrome de surévaluation classique de McKinsey
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AlphaBrain
· 07-18 22:28
Peut gagner de l'argent et bb
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GateUser-afe07a92
· 07-18 22:21
Tu es trop beau AI
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DefiSecurityGuard
· 07-18 22:16
drapeau rouge. Les systèmes d'IA = nouveaux vecteurs d'attaque. DYOR sur la sécurité du protocole.
Rapport McKinsey : L'IA générative pourrait créer 79 000 milliards de dollars de valeur par an, atteignant un niveau humain d'ici 2030.
Le potentiel économique de l'IA générative : la prochaine frontière de la productivité
Le dernier rapport de McKinsey souligne que la vitesse de développement et l'impact potentiel de l'IA générative dépassent de loin les attentes. Le rapport prévoit que le moment où l'IA atteindra le niveau humain pourrait être plus rapide que prévu, avec une prévision médiane avant 2030. Par rapport aux prévisions de 2017, le nouveau rapport est plus optimiste quant aux perspectives de développement de l'IA.
L'IA générative a pénétré tous les aspects de la vie. Contrairement aux premières IA qui étaient limitées à des domaines spécifiques, comme les réalisations d'AlphaGo dans le jeu de go, les outils d'IA générative actuels comme ChatGPT, Stable Diffusion, etc., influencent largement la vie quotidienne et le travail des gens. La popularité de ces outils permet à tout le monde d'utiliser l'IA pour créer, dessiner et accomplir diverses tâches.
Le rapport met l'accent sur la vitesse incroyable du développement de l'IA. En l'espace de quelques mois, les capacités de l'IA ont fait un bond qualitatif. Par exemple, ChatGPT équipé de GPT-4 surpasse de loin les performances de GPT-3.5, tandis que Claude d'Anthropic peut désormais traiter environ 100 000 tokens par minute, soit dix fois plus qu'il y a quelques mois.
L'analyse de McKinsey adopte deux perspectives complémentaires pour évaluer la valeur économique de l'IA générative :
Analyse des cas d'utilisation des entreprises : 63 cas d'utilisation de l'IA générative ont été identifiés, couvrant 16 fonctions commerciales. S'ils sont largement appliqués dans divers secteurs, ils pourraient générer des bénéfices économiques de 2,6 à 4,4 billions de dollars par an. Cela représente une augmentation de 15 % à 40 % par rapport aux prévisions de 2017.
Analyse de l'impact sur les professions : évaluation de l'impact potentiel de l'IA générative sur environ 850 professions. Compte tenu du chevauchement avec le premier point de vue, les bénéfices économiques totaux de l'IA générative devraient atteindre entre 6,1 et 7,9 billions de dollars par an.
D'un point de vue de l'impact technique sur la répartition des coûts fonctionnels, les quatre fonctions que sont l'exploitation des clients, le marketing et les ventes, l'ingénierie logicielle ainsi que la recherche et développement représentent environ 75 % de la valeur totale des cas d'utilisation de l'IA générative. En revanche, des secteurs comme l'industrie manufacturière et la chaîne d'approvisionnement présentent une valeur potentielle plus faible.
L'IA générative peut également apporter une valeur ajoutée à l'ensemble de l'entreprise en améliorant les systèmes de gestion des connaissances des entreprises. Sa puissante capacité de traitement du langage naturel peut aider les employés à rechercher plus facilement les connaissances internes, améliorant ainsi l'efficacité des décisions.
Le rapport prévoit qu'en fonction des performances actuelles, l'IA générative atteindra des niveaux de capacité comparables à ceux des humains plus rapidement que prévu. Par exemple, le temps médian pour que l'IA atteigne la compréhension du langage naturel humain est avancé de 2027 à 2023.
Les experts prévoient que l'IA générative aura le plus grand impact sur le travail intellectuel, notamment en matière de prise de décision et de collaboration. Le potentiel d'automatisation des connaissances spécialisées a augmenté de 34 points de pourcentage, tandis que le potentiel d'automatisation de la gestion et du développement des talents est passé de 16 % en 2017 à 49 % en 2023.
Face aux opportunités et aux défis posés par le développement rapide de l'IA, le rapport appelle toutes les parties à réagir activement :
Dans l'ensemble, ce rapport analyse en profondeur l'impact profond de l'explosion de l'IA générative sur l'économie sociale, fournissant une référence importante pour les différents secteurs afin de faire face aux transformations futures.