Potensi Ekonomi AI Generatif: Perbatasan Produktivitas Berikutnya
Laporan terbaru McKinsey menunjukkan bahwa kecepatan perkembangan dan dampak potensial dari AI generatif jauh lebih besar dari yang diperkirakan. Laporan tersebut memprediksi bahwa waktu AI mencapai tingkat manusia mungkin akan lebih cepat dari yang dibayangkan, dengan prediksi median sebelum tahun 2030. Dibandingkan dengan prediksi tahun 2017, laporan baru ini lebih optimis tentang prospek perkembangan AI.
AI generatif telah meresap ke dalam berbagai aspek kehidupan. Berbeda dengan AI awal yang hanya terbatas pada bidang tertentu, seperti pencapaian AlphaGo dalam permainan Go, alat AI generatif saat ini seperti ChatGPT, Stable Diffusion, dan lainnya sedang mempengaruhi kehidupan sehari-hari dan pekerjaan orang secara luas. Peningkatan penggunaan alat-alat ini memungkinkan setiap orang untuk memanfaatkan AI untuk menciptakan, menggambar, dan berbagai tugas lainnya.
Laporan ini menyoroti kecepatan perkembangan AI yang luar biasa. Dalam waktu hanya beberapa bulan, kemampuan AI telah mengalami lonjakan kualitas. Misalnya, ChatGPT yang dilengkapi dengan GPT-4 secara signifikan melampaui kinerja GPT-3.5, sementara Claude dari Anthropic sekarang dapat memproses sekitar 100.000 token per menit, sepuluh kali lipat dari beberapa bulan yang lalu.
Analisis McKinsey menggunakan dua perspektif yang saling melengkapi untuk menilai nilai ekonomi dari AI generatif:
Analisis kasus penggunaan perusahaan: Mengidentifikasi 63 kasus penggunaan AI generatif yang mencakup 16 jenis fungsi bisnis. Jika diterapkan secara luas di berbagai sektor, dapat menghasilkan manfaat ekonomi antara 2,6-4,4 triliun dolar AS setiap tahun. Ini 15%-40% lebih tinggi dibandingkan dengan proyeksi tahun 2017.
Analisis dampak terhadap pekerjaan: Menilai potensi dampak AI generatif pada sekitar 850 jenis pekerjaan. Mengingat adanya tumpang tindih dengan perspektif pertama, total manfaat ekonomi dari AI generatif diperkirakan dapat mencapai 6,1-7,9 triliun dolar AS setiap tahun.
Dari proporsi dampak teknis terhadap biaya fungsi, operasi pelanggan, pemasaran dan penjualan, rekayasa perangkat lunak, serta penelitian dan pengembangan, keempat fungsi ini menyumbang sekitar 75% dari total nilai kasus penggunaan AI generatif. Sebagai perbandingan, nilai potensial di bidang seperti manufaktur dan rantai pasokan lebih rendah.
AI generatif juga dapat memberikan nilai tambahan bagi seluruh perusahaan dengan meningkatkan sistem manajemen pengetahuan perusahaan. Kemampuan pemrosesan bahasa alami yang kuat dapat membantu karyawan untuk lebih mudah mencari pengetahuan internal, sehingga meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan.
Laporan memprediksi, berdasarkan kinerja saat ini, kemampuan AI generatif akan lebih cepat mencapai tingkat manusia dibandingkan dengan perkiraan sebelumnya. Misalnya, waktu median bagi AI untuk mencapai kemampuan pemahaman bahasa alami manusia dipercepat dari tahun 2027 menjadi tahun 2023.
Para ahli memperkirakan bahwa dampak AI generatif terhadap pekerjaan berbasis pengetahuan adalah yang terbesar, terutama dalam hal pengambilan keputusan dan kolaborasi. Potensi otomatisasi pengetahuan profesional meningkat sebesar 34 poin persentase, sementara potensi otomatisasi manajemen dan pengembangan bakat meningkat dari 16% pada tahun 2017 menjadi 49% pada tahun 2023.
Menghadapi peluang dan tantangan yang dibawa oleh perkembangan cepat AI, laporan menyerukan semua pihak untuk merespons secara aktif:
Pemimpin perusahaan perlu mempertimbangkan bagaimana memanfaatkan AI untuk menciptakan nilai, mengelola risiko, dan menyesuaikan strategi sumber daya manusia.
Pengambil keputusan pemerintah harus memperhatikan dampak AI terhadap perencanaan tenaga kerja dan merumuskan kebijakan yang sesuai untuk mendukung.
Individu perlu tetap waspada dan aktif terlibat dalam keputusan terkait sambil menikmati kemudahan AI.
Secara keseluruhan, laporan ini menganalisis secara menyeluruh dampak mendalam dari ledakan AI generatif terhadap ekonomi sosial, memberikan referensi penting bagi berbagai pihak untuk menghadapi perubahan di masa depan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
22 Suka
Hadiah
22
8
Bagikan
Komentar
0/400
DAOdreamer
· 07-20 11:02
Sekali lagi membicarakan tentang ai bull.
Lihat AsliBalas0
StakeTillRetire
· 07-20 02:42
2030? Sebagai manusia, panik sekali.
Lihat AsliBalas0
quietly_staking
· 07-19 13:24
Membuat pangsit hampir tidak bisa mengejar kecepatan perkembangan AI.
Lihat AsliBalas0
EyeOfTheTokenStorm
· 07-18 22:32
又一轮 bull run催化剂,Buat Posisi 已到位
Lihat AsliBalas0
TokenTaxonomist
· 07-18 22:28
secara statistik, model data mereka terlalu optimis... sindrom overvaluasi klasik mckinsey
Lihat AsliBalas0
AlphaBrain
· 07-18 22:28
Bisa menghasilkan uang dan bb
Lihat AsliBalas0
GateUser-afe07a92
· 07-18 22:21
Ayam kamu terlalu cantik AI
Lihat AsliBalas0
DefiSecurityGuard
· 07-18 22:16
bendera merah. Sistem AI = vektor serangan baru. DYOR tentang keamanan protokol.
Laporan McKinsey: AI generatif menciptakan nilai USD 7,9 triliun per tahun, bisa mencapai tingkat manusia pada tahun 2030.
Potensi Ekonomi AI Generatif: Perbatasan Produktivitas Berikutnya
Laporan terbaru McKinsey menunjukkan bahwa kecepatan perkembangan dan dampak potensial dari AI generatif jauh lebih besar dari yang diperkirakan. Laporan tersebut memprediksi bahwa waktu AI mencapai tingkat manusia mungkin akan lebih cepat dari yang dibayangkan, dengan prediksi median sebelum tahun 2030. Dibandingkan dengan prediksi tahun 2017, laporan baru ini lebih optimis tentang prospek perkembangan AI.
AI generatif telah meresap ke dalam berbagai aspek kehidupan. Berbeda dengan AI awal yang hanya terbatas pada bidang tertentu, seperti pencapaian AlphaGo dalam permainan Go, alat AI generatif saat ini seperti ChatGPT, Stable Diffusion, dan lainnya sedang mempengaruhi kehidupan sehari-hari dan pekerjaan orang secara luas. Peningkatan penggunaan alat-alat ini memungkinkan setiap orang untuk memanfaatkan AI untuk menciptakan, menggambar, dan berbagai tugas lainnya.
Laporan ini menyoroti kecepatan perkembangan AI yang luar biasa. Dalam waktu hanya beberapa bulan, kemampuan AI telah mengalami lonjakan kualitas. Misalnya, ChatGPT yang dilengkapi dengan GPT-4 secara signifikan melampaui kinerja GPT-3.5, sementara Claude dari Anthropic sekarang dapat memproses sekitar 100.000 token per menit, sepuluh kali lipat dari beberapa bulan yang lalu.
Analisis McKinsey menggunakan dua perspektif yang saling melengkapi untuk menilai nilai ekonomi dari AI generatif:
Analisis kasus penggunaan perusahaan: Mengidentifikasi 63 kasus penggunaan AI generatif yang mencakup 16 jenis fungsi bisnis. Jika diterapkan secara luas di berbagai sektor, dapat menghasilkan manfaat ekonomi antara 2,6-4,4 triliun dolar AS setiap tahun. Ini 15%-40% lebih tinggi dibandingkan dengan proyeksi tahun 2017.
Analisis dampak terhadap pekerjaan: Menilai potensi dampak AI generatif pada sekitar 850 jenis pekerjaan. Mengingat adanya tumpang tindih dengan perspektif pertama, total manfaat ekonomi dari AI generatif diperkirakan dapat mencapai 6,1-7,9 triliun dolar AS setiap tahun.
Dari proporsi dampak teknis terhadap biaya fungsi, operasi pelanggan, pemasaran dan penjualan, rekayasa perangkat lunak, serta penelitian dan pengembangan, keempat fungsi ini menyumbang sekitar 75% dari total nilai kasus penggunaan AI generatif. Sebagai perbandingan, nilai potensial di bidang seperti manufaktur dan rantai pasokan lebih rendah.
AI generatif juga dapat memberikan nilai tambahan bagi seluruh perusahaan dengan meningkatkan sistem manajemen pengetahuan perusahaan. Kemampuan pemrosesan bahasa alami yang kuat dapat membantu karyawan untuk lebih mudah mencari pengetahuan internal, sehingga meningkatkan efisiensi pengambilan keputusan.
Laporan memprediksi, berdasarkan kinerja saat ini, kemampuan AI generatif akan lebih cepat mencapai tingkat manusia dibandingkan dengan perkiraan sebelumnya. Misalnya, waktu median bagi AI untuk mencapai kemampuan pemahaman bahasa alami manusia dipercepat dari tahun 2027 menjadi tahun 2023.
Para ahli memperkirakan bahwa dampak AI generatif terhadap pekerjaan berbasis pengetahuan adalah yang terbesar, terutama dalam hal pengambilan keputusan dan kolaborasi. Potensi otomatisasi pengetahuan profesional meningkat sebesar 34 poin persentase, sementara potensi otomatisasi manajemen dan pengembangan bakat meningkat dari 16% pada tahun 2017 menjadi 49% pada tahun 2023.
Menghadapi peluang dan tantangan yang dibawa oleh perkembangan cepat AI, laporan menyerukan semua pihak untuk merespons secara aktif:
Secara keseluruhan, laporan ini menganalisis secara menyeluruh dampak mendalam dari ledakan AI generatif terhadap ekonomi sosial, memberikan referensi penting bagi berbagai pihak untuk menghadapi perubahan di masa depan.