Обзор «Экономический потенциал генеративного ИИ» McKinsey Company

Какие сценарии использования генеративного ИИ в разных функциях бизнеса и отраслях?

Как внедрение генеративного ИИ может повлиять на квалификацию персонала, экономический рост и производительность труда? Какие риски внедрения генеративного ИИ?

Обзор будет полезен при актуализации бизнес-стратегии, HR-стратегии, выбора автоматизации операций и бизнес-процессов в контексте создания ценности для бизнеса и изменения рабочей силы.

Для тех, кому #некогдачитать #тренды #ИИ #стратегия360

Подготовлено на основе отчета компании McKinsey Company «Экономический потенциал генеративного ИИ», июнь 2023 г. Ссылка на полный отчет https://drive.google.com/file/d/1hNbTmyyrtror2bQKEaJ2AC0yBS87dtKv/view

Основные моменты:

Влияние генеративного ИИ на производительность труда может увеличить стоимость мировой экономики
Около 75% прироста стоимости придется на 4 области: работа с клиентами, маркетинг и продажи, разработка ПО и R&D.
Генеративный ИИ окажет влияние на все отрасли экономики.
Автоматизация интеллектуальных операций позволит освободить для отдельных работников до 60-70% рабочего времени.
Ускорение темпов трансформации рабочей силы.
Влияние генеративного ИИ на производительность труда оценивается от 0,1 до 0,6% до конца 2040 г.
Эра генеративного ИИ только начинается и лучше управлять рисками этой эры в начале пути.

Для формирования прогноза влияния McKinsey& Company проанализировали 63 сценария использования генеративного ИИ в 16 функциях бизнеса, а также более 2 100 конкретных рабочих действий, выполняемых в 850 профессиях.

Операции с клиентами

Самыми востребованными сценариями могут стать:

Самообслуживание клиентов: чат-боты, которые генерят персонализированные ответы, независимо от языка и местоположения клиента. Эффект – увеличение скорости разрешения проблем на 14% в час, сокращение времени на решение на 9%, уменьшение запросов на разговор с менеджером на 25%.
Взаимодействие клиент-менеджер: сценарии звонков и ответов в режиме реального времени за счет мгновенного доступа к данным о клиентах. Эффект - сокращение числа контактов, обслуживаемых человеком, рост продаж за счет быстрой обработки данных о клиентах и предоставления адресных предложений с учетом их истории покупок и предпочтений.
Автоматизация обратной связи и, как следствие, обучение менеджеров на основе жалоб и предложений от клиентов.

От авторов настоящей статьи: в отчете не описан сценарий, если клиент оказался продвинутым, ну или, например, это B2B, и чат-бот обращается за обслуживанием к другому чат-боту. Но мы вполне полагаем, что уже не за горами и такой сценарий.

Маркетинг и продажи

При анализе применения генеративного ИИ в этой функции метриками успеха можно считать увеличение выручки, повышение производительности расходов на маркетинг и продажи. По оценкам McKinsey&Company генеративный ИИ может повысить производительность маркетинга на 5-15% от общих маркетинговых расходов.

Разработка бизнес-стратегии, стратегии маркетинга, бренда, коммуникаций. Генеративный ИИ эффективно собирает данные о трендах рынка, клиентах, конкурентах из неструктурированных источников данных (соцсети, исследования, обратная связь клиентов и др.), что позволяет выделить/сформировать конкурентное преимущество за счет создания новых продуктов, предложений, обслуживания с использованием генеративного ИИ.
Осведомленность: адаптация коммуникаций и рекламных кампаний под сегмент, язык, демографию, потребности клиента. Генеративный ИИ достаточно хорошо выдает черновики рекламы, текста, аудио и видео-контента, описание продуктов, слоганы, SMM-сообщения, которые докручиваются уже внутренними службами маркетинга.
Подготовка предложений/Рассмотрение: полный объем информации, сравнительные данные, динамические рекомендации. Так, генеративный ИИ позволяет снизить затраты за счет поисковой оптимизации (SEO)- заголовки, теги, описания, изображения и url-адреса, а также синтезировать ключевые SEO-токены.
Ценообразование: создание новых инструментов ценообразования на базе ИИ, динамические скидки, персонализированные программы лояльности.
Конверсия: виртуальные ассистенты, которые могут довести до сделки. Генеративный ИИ позволяет персонализировать поиск продуктов, обеспечить более качественную аналитику данных.
Удержание: анализ активности клиента, взаимодействия с продуктом, компанией на базе генеративного ИИ позволяют вовремя поймать момент и управлять оттоком.

Метриками успеха функции продаж могут являться повышение вероятности продажи за счет профилизации клиентов на основе структурированных и неструктурированных данных, а также повышение качества работы с потенциальными клиентами. По оценкам McKinsey&Company, производительность продаж может вырасти на 3-5% от коммерческих расходов.

Разработка ПО

Прямое влияние ИИ на производительность может составить 20-45% от расходов на разработку ПО в год.

Начальная стадия и планирование. Использование генеративного ИИ для анализа, очистки, маркировки больших объемов данных (отзывы, тренды рынка).
Проектирование: конфигурация нескольких проектов ИТ-инфраструктуры.
Программирование: сокращение времени разработки, база знаний.
Тестирование: улучшение функционального тестирования и тестирования производительности.
Сопровождение: диагностика проблем, предложения по исправлению и прогноз улучшений.

Продукт и R&D

Прирост производительности может составить 10-15% от общих затрат на R&D и создание новых продуктов.

Анализ ранних этапов исследований: анализ рыночной отчетности, формирование идей, разработка продуктов и решений.
Виртуальный дизайн: возможность создания итераций с большим количеством вариантов дизайна.
Виртуальное моделирование: ускоряет создание образа результата, быстрое тестирование гипотез, сокращение time-to-market.
Физические испытания, тестирование MVP.

Отдельно стоит отметить, в зависимости от организации управления знаниями в вашей компании, внедрение генеративного ИИ может использоваться для сохранения внутренних знаний. Таким гуру может стать виртуальный эксперт, который оперативно освоит тома корпоративной библиотеки, отсканирует, классифицирует, обобщит и сделает индивидуальную подборку.

От авторов настоящей статьи: напомнило героиню Миллы Йовович - Лилу из «Пятого элемента», а фильм-то 1997 г. У нее изучение истории мира заняло несколько минут, кажется, а вот работники умственного труда тратят около 20% своего времени (1 рабочий день) на поиск и сбор информации. Вот прямо напрашивается реальный кейс, когда надо найти необходимое в огромном количестве регламентов, нормативных документов, приказов, инструкций.

HR-стратегия

McKinsey&Company отмечают, что внедрение сценариев автоматизации на базе генеративного ИИ улучшает производительность труда и качество работы именно менее опытных менеджеров. Условно, внедрение генеративного ИИ качественно улучшает работу первой линии, менее эффект виден на третьей линии клиентской поддержки.

Вывод: более низким становится барьер входа в отрасль/профессию, более низкие требования к квалификации, более низкий ФОТ.

Однако, следует рассматривать внедрение генеративного ИИ не как инструмента для сокращения персонала, а технологии, позволяющей дополнить работу за счет автоматизации отдельных видов деятельности. Таким образом, в ближайшие годы следует ожидать изменения деятельности сотрудников, занятых в конкретных функциях. Кроме этого, данные изменения будут происходить одновременно с демографическими сдвигами (падение рождаемости), замедлением роста рабочей силы и старение населения.

Согласно прогнозам McKinsey&Company, такие человеческие способности как социальные и эмоциональные выводы и рассуждения, понимание естественного языка, логические рассуждения, решение проблем станут достижимы технологиями уже в 2030-х годах.

По данным McKinsey&Company автоматизация на базе генеративного ИИ будет идти быстрее в развитых странах, где заработная плата выше, т.к. тогда внедрение автоматизации становится экономически целесообразным.

Наибольшее влияние ИИ окажет на интеллектуальную работу, особенно действия, связанные с принятием решений и сотрудничеством за счет автоматизации ранее полученного компанией опыта, анализа управленческих решений, взаимодействия со стейкхолдерами, контроля операций, общения, документирования.

Среди групп профессий, которые наиболее подвержены влиянию автоматизации на базе генеративного ИИ, выделяются офисные услуги, производство, общественное питание, специалисты в области бизнеса и права, преподаватели и инструкторы.

Внедрение технологий автоматизации окажет наибольшее влияние на работников с самым низким уровнем квалификации, поставит под сомнение наличие диплома в качестве показателя навыков. С другой стороны, влияние генеративного ИИ в наибольшей степени изменит деятельность сотрудников, занятых в области умственного труда с более высоким ФОТ.

В таком сценарии развития задачей HR станет поддержка работников при переходе к новым видам деятельности, обучение и переквалификация.

Риски внедрения генеративного ИИ

Это и нарушение интеллектуальной собственности, «плагиат», справедливость и объективность сгенерированной информации, вредоносность, конфиденциальность, безопасность, как объяснить причинно-следственные связи в полученных выводах, надежность и консистентность ответов.

От авторов настоящей статьи:

Конечно, пока мы видим только отдельные кейсы внедрения генеративного ИИ, реальных кейсов, позволивших реализовать потенциальную ценность, масштабировать, выйти на качественно-новый уровень еще мало.

Однако уже можно прогнозировать, что многие сегменты рынка перейдут в стадию стагнации гораздо быстрее, если ничего не предпримут. В первую очередь, это те сферы, которые связаны с производством контента: маркетинговые агентства, производители контента: книжная индустрия, видеохостинги, основанные на UGC-контенте, отзовики, сервисы ответов (например, Ответы Mail.ru), фотобанки, поиск и др. Как перестраиваться? Искать добавленную ценность к тому, что может быть заменено в продукте генеративным ИИ, выявить новые перспективные соединения: экспертиза в продукте, его верификация, собственный уникальный креатив, дополнительный сервис. И, конечно же, параллельно внедрять решения автоматизации базовых операций.

Автор статьи: Стратегия 360 https://t.me/strategy_360