Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji według McKinsey Global Institute? | Sztuczna inteligencja w biznesie #37

Era generatywnej sztucznej inteligencji dopiero się zaczyna. Według najnowszego raportu McKinsey Global Institute z czerwca 2023 r. generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał, by zwiększyć produktywność pracy o 0,1-0,6% rocznie w ciągu najbliższych 10-20 lat. Niewiele?

Biorąc pod uwagę, że generatywna sztuczna inteligencja usprawnia pracę najlepiej zarabiających profesjonalistów, uwalniając ich od powtarzalnych zadań, liczby te mogą przełożyć się na kolosalne zyski dla firm. Jeśli połączymy automatyzację ze sztuczną inteligencją, wzrost wydajności może wynieść nawet 3,3% rocznie, co oznacza wzrost o 2,6 do 4,4 bln USD rocznie. Dowiedzmy się więcej o przyszłości sztucznej inteligencji i najbardziej dotkniętych branżach. Czytaj.

Przyszłość sztucznej inteligencji

Prognozy wzrostu przedstawione przez McKinsey Global Insitute w raporcie „Potencjał ekonomiczny generatywnej sztucznej inteligencji. Następna granica produktywności” uwzględniają czas potrzebny ludziom na zdobycie nowych umiejętności lub zmianę branży. I chociaż rozwój sztucznej inteligencji przyspieszył w ciągu ostatnich kilku lat, ogromny wpływ, jaki wywarła ona po udostępnieniu ogółowi społeczeństwa ChataGPT 30 listopada 2022 r., zaskoczył prawie wszystkich. Jakich zmian mogą się zatem spodziewać firmy w nadchodzących latach? Które branże mogą przewidywać najgłębsze przemiany?

Sektory dotknięte zmianami w przyszłości AI

Główne obszary, w których generatywna sztuczna inteligencja wyzwala kolosalne zmiany, to:

• obsługa klienta,
• sprzedaż i marketing,
• inżynieria oprogramowania i
• badania i rozwój (B+R).

Branża handlu detalicznego i dóbr konsumpcyjnych również podlega zmianom sejsmicznym. Przewiduje się, że tylko w tym sektorze wprowadzenie generatywnej sztucznej inteligencji spowoduje szacunkowy roczny wzrost od 400 do 660 miliardów dolarów.

Ale skąd te zmiany? Zdaniem analityków McKinsey, generatywna sztuczna inteligencja nie zmienia tempa pracy, ale samą jej anatomię. Zwiększa możliwości poszczególnych pracowników poprzez automatyzację niektórych zadań. Obecny stan sztucznej inteligencji i towarzyszących jej technologii ma potencjał do automatyzacji pracy, która zajmuje obecnie od 60 do 70 procent czasu pracowników. Przyjrzyjmy się, jakie zmiany czekają pracowników w określonych branżach w najbliższej przyszłości.

Obsługa klienta w dobie przyszłości AI

Obsługa klienta to jeden z sektorów, który najbardziej skorzysta na rozwoju generatywnej sztucznej inteligencji. Szacuje się, że mogłoby to zwiększyć produktywność o 30 do 45 procent w stosunku do obecnych kosztów związanych z tymi działaniami. Według szacunków zawartych we wspomnianym raporcie, szczególnie obiecującymi obszarami są:

1. Samoobsługa – klient komunikuje się z przypominającym człowieka chatbotem, który udziela natychmiastowych, spersonalizowanych odpowiedzi na złożone pytania, zapewniając spójny ton głosu niezależnie od języka czy lokalizacji klienta.
2. Interakcja z klientem – agent może korzystać ze skryptów poprzednich rozmów podsumowanych przez AI. Kolejną istotną zmianą jest możliwość dostępu do danych klientów, baz wiedzy i informacji o rozwiązywaniu problemów w czasie rzeczywistym dostarczanych przez sztuczną inteligencję podczas rozmów telefonicznych.
3. Samorozwój – dzięki gotowym szablonom skryptów z sugerowanymi rozwiązaniami i rekomendacjami opartymi na typowych problemach klientów, agenci mogą skuteczniej pomagać klientom. Mogą również korzystać ze spersonalizowanych wskazówek dotyczących doskonalenia swojej pracy, w tym opisu kolejnych kroków, aby zapewnić pozytywne doświadczenia klientów, a nawet sugestie dotyczące szkoleń, które powinni przejść.

Przyszłość AI w sprzedaży i marketingu

Dzięki sztucznej inteligencji sprzedaż może wzrosnąć globalnie od 3 do 5%. Oto kilka kluczowych aspektów, które ilustrują potencjał sztucznej inteligencji w kształtowaniu przyszłości sprzedaży i marketingu:

• Opracowywanie strategii – sztuczna inteligencja znacznie ułatwi handlowcom i marketingowcom zbieranie nieustrukturyzowanych danych z różnych źródeł w celu efektywnego planowania komunikacji marketingowej i sprzedażowej,
• Zwiększenie świadomości produktu i marki – kampanie reklamowe będą wyświetlane tylko tym klientom, których potrzeby są zbieżne z treścią reklamy,
• Podejmowanie decyzji zakupowych – klienci mają możliwość zapoznania się z obszernymi informacjami, porównaniami i rekomendacjami, które pomogą im w podjęciu decyzji zakupowej,
• Zwiększenie konwersji – zaawansowane technologie AI umożliwiają wirtualnym handlowcom budowanie zaufania poprzez naśladowanie ludzkich cech, takich jak empatia i naturalny język,
• Utrzymanie klientów – dzięki spersonalizowanym wiadomościom i przyjemnym interakcjom z chatbotami obsługi klienta, klienci będą bardziej lojalni wobec marki.

Kodowanie wspomagane sztuczną inteligencją

Według analityków McKinsey's sztuczna inteligencja będzie miała ogromny wpływ na software house'y. Dzieje się tak, ponieważ zmieni sposób tworzenia oprogramowania w następujących obszarach:

• Planowanie – inżynierowie będą szerzej wykorzystywać sztuczną inteligencję do analizowania i organizowania dużych zbiorów danych,
• Projektowanie systemów – generatywna sztuczna inteligencja pomoże tworzyć i optymalizować projekty architektury IT,
• Kodowanie – narzędzia oparte na sztucznej inteligencji znacznie skrócą czas tworzenia oprogramowania,
• Testowanie – tutaj najważniejszą zmianą będzie automatyczne i wydajne testowanie funkcji i możliwości oprogramowania,
• Utrzymanie ruchu – sztuczna inteligencja pomoże zdiagnozować problemy i błędy oraz zidentyfikować obszary do poprawy.

Badania i rozwój z AI

Dziedzina badań i rozwoju (B+R) już teraz korzysta z potencjału generatywnej sztucznej inteligencji. Niemniej jednak potencjał wzrostu produktywności jest nadal wysoki i wynosi od 10 do 15%. Najważniejsze obszary, w których sztuczna inteligencja przyniesie ulepszenia, to:

1. Early research – analitycy R&D wykorzystają generatywną sztuczną inteligencję do tworzenia raportów, generowania nowych rozwiązań i tworzenia projektów nowych produktów.
2. Wirtualne symulacje – generatywna sztuczna inteligencja znacznie przyspieszy tworzenie i optymalizację nowych rozwiązań technologicznych, zwłaszcza w połączeniu z generatywnymi technikami projektowania opartymi na głębokim uczeniu.
3. Testy fizyczne – wykorzystanie cyfrowych bliźniaków umożliwi naukowcom optymalizację produktów bez sprawdzania wszystkich parametrów w testach fizycznych, co znacznie skróci czas potrzebny do przebycia ścieżki od koncepcji do finalnego rozwiązania.

Przyszłość AI – podsumowanie

Generatywna sztuczna inteligencja ma ogromny potencjał do przekształcania firm. Przynosi takie korzyści, jak zwiększona produktywność, lepsza obsługa klienta, skuteczniejsze strategie marketingowe i sprzedażowe, szybszy rozwój oprogramowania, usprawnienie procesów badawczo-rozwojowych. Jego wpływ na biznes będzie stopniowo wzrastał w ciągu najbliższych 10-20 lat. Jakie innowacje i zmiany wniesie generatywna sztuczna inteligencja do różnych branż? Jakie nowe wyzwania i możliwości odkryjemy stosując AI w biznesie?

Jeśli podobają Ci się nasze treści, dołącz do naszej społeczności pracowitych pszczół na Facebooku, Twitterze, LinkedIn, Instagramie, YouTube, Pinterest, TikTok.

Autor: Andy Nichols

Rozwiązujący problemy z 5 różnymi stopniami i nieskończonymi rezerwami motywacji. To czyni go idealnym właścicielem i menedżerem firmy. W poszukiwaniu pracowników i współpracowników najbardziej ceni sobie otwartość i ciekawość świata.

Wyświetl wszystkie posty

AI w biznesie:

1. Sztuczna inteligencja w biznesie – Wprowadzenie
2. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 1)
3. Zagrożenia i szanse AI w biznesie (część 2)
4. Zastosowania AI w biznesie – przegląd
5. Czym jest NLP, czyli przetwarzanie języka naturalnego w biznesie
6. Automatyczne przetwarzanie dokumentów
7. Sztuczna inteligencja i media społecznościowe – co o nas mówią?
8. Automatyczny tłumacz. Inteligentna lokalizacja produktów cyfrowych
9. Chatboty tekstowe wspomagane przez sztuczną inteligencję
10. Działanie i zastosowania biznesowe voicebotów
11. Technologia wirtualnego asystenta, czyli jak rozmawiać z AI?
12. Biznesowe NLP dziś i jutro
13. Jak sztuczna inteligencja może pomóc w BPM?
14. Czy sztuczna inteligencja zastąpi analityków biznesowych?
15. Rola AI w podejmowaniu decyzji biznesowych
16. Co to jest inteligencja biznesowa?
17. Planowanie postów w mediach społecznościowych. Jak sztuczna inteligencja może pomóc?
18. Automatyczne posty w mediach społecznościowych
19. Sztuczna inteligencja w zarządzaniu treścią
20. Kreatywna sztuczna inteligencja dziś i jutro
21. Multimodalna sztuczna inteligencja i jej zastosowania w biznesie
22. Nowe interakcje. Jak sztuczna inteligencja zmienia sposób, w jaki obsługujemy urządzenia?
23. RPA i API w cyfrowej firmie
24. Nowe usługi i produkty współpracujące z AI
25. Przyszły rynek pracy i przyszłe zawody
26. Zielona sztuczna inteligencja i sztuczna inteligencja dla Ziemi
27. EdTech. Sztuczna inteligencja w edukacji
28. Jakie są słabe strony mojego pomysłu na biznes? Sesja burzy mózgów z ChatGPT
29. Korzystanie z ChatGPT w biznesie
30. Syntetyczni aktorzy. 3 najlepsze generatory wideo AI
31. 3 przydatne narzędzia do projektowania graficznego AI. Generatywna AI w biznesie
32. Trzech niesamowitych pisarzy AI, których musisz wypróbować już dziś
33. Odkrywanie mocy sztucznej inteligencji w tworzeniu muzyki
34. Poruszanie się po nowych możliwościach biznesowych dzięki ChatGPT-4
35. Narzędzia AI dla menedżera
36. 6 niesamowitych wtyczek ChatGTP, które ułatwią Ci życie
37. 3 grafików AI. Generatywna sztuczna inteligencja dla biznesu
38. Jaka jest przyszłość sztucznej inteligencji według McKinsey Global Institute?