McKinsey, üretken yapay zekanın ekonomik potansiyeline ilişkin bir rapor yayımladı (66 sayfa/PDF/İngilizce)
(mckinsey.com)Raporun içindekiler bölümünü ve başlıca içgörüleri DeepL ile çevirmeyi denedim.
(⚠️Bu nedenle, Türkçe içerik özgün metinden farklı olabilir; lütfen özgün metni de mutlaka birlikte okuyun!⚠️)
Raporun içindekiler bölümü
- Başlıca içgörüler / Key insights
- Bölüm 1: Bir teknoloji katalizörü olarak üretken yapay zeka / Chapter 1: Generative AI as a technology catalyst
- Terimler sözlüğü / Glossary
- Bölüm 2: İşlevler ve sektörler genelinde üretken yapay zeka kullanım senaryoları / Chapter 2: Generative AI use cases across functions and industries
- Yakından bakış: Perakende ve tüketim malları / Spotlight: Retail and consumer packaged goods
- Yakından bakış: Bankacılık / Spotlight: Banking
- Yakından bakış: İlaç ve tıbbi ürünler / Spotlight: Pharmaceuticals and medical products
- Bölüm 3: Üretken yapay zekanın iş yaşamındaki geleceği: İş faaliyetleri, ekonomik büyüme ve üretkenlik üzerindeki etkiler / Chapter 3: The generative AI future of work: Impacts on work activities, economic growth, and productivity
- Bölüm 4: Şirketler ve toplum için değerlendirmeler / Chapter 4: Considerations for businesses and society
- Ek / Appendix
Başlıca içgörüler
Üretken yapay zekanın üretkenlik üzerindeki etkisi, küresel ekonomiye trilyonlarca dolarlık değer ekleyebilir. Son araştırmaya göre üretken yapay zeka, incelenen 63 kullanım senaryosunda yıllık 2,6 trilyon dolar ile 4,4 trilyon dolar arasında ek değer yaratabilir; karşılaştırma için, Birleşik Krallık’ın 2021 yılındaki toplam GSYH’si 3,1 trilyon dolardı. Bu, tüm yapay zekanın etkisini yüzde 15 ila 40 artıracaktır. Bu kullanım senaryolarının ötesinde, şu anda başka görevlerde kullanılan yazılımlara üretken yapay zeka gömülmesinin etkisi de dahil edilirse bu tahmin yaklaşık iki katına çıkacaktır.
Generative AI’s impact on productivity could add trillions of dollars in value to the global economy. Our latest research estimates that generative AI could add the equivalent of $2.6 trillion to $4.4 trillion annually across the 63 use cases we analyzed—by comparison, the United Kingdom’s entire GDP in 2021 was $3.1 trillion. This would increase the impact of all artificial intelligence by 15 to 40 percent. This estimate would roughly double if we include the impact of embedding generative AI into software that is currently used for other tasks beyond those use cases.
Üretken yapay zeka kullanım senaryolarının sağlayabileceği değerin yaklaşık yüzde 75’i şu dört alanda toplanıyor: müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve Ar-Ge. 16 iş fonksiyonu boyunca, bu teknolojinin belirli iş sorunlarını bir veya daha fazla ölçülebilir sonuç üretecek şekilde çözebildiği 63 kullanım senaryosunu inceledik. Örnekler arasında, müşterilerle etkileşimleri destekleme, pazarlama ve satış için yaratıcı içerik üretme ve doğal dil istemlerine dayalı olarak bilgisayar kodu taslağı hazırlama gibi üretken yapay zeka yetenekleri yer alıyor.
About 75 percent of the value that generative AI use cases could deliver falls across four areas: Customer operations, marketing and sales, software engineering, and R&D. Across 16 business functions, we examined 63 use cases in which the technology can address specific business challenges in ways that produce one or more measurable outcomes. Examples include generative AI’s ability to support interactions with customers, generate creative content for marketing and sales, and draft computer code based on natural-language prompts, among many other tasks.
Üretken yapay zeka tüm sektörlerde önemli bir etki yaratacaktır. Bankacılık, yüksek teknoloji ve yaşam bilimleri, üretken yapay zekanın gelirlerine oranla en büyük etkiyi yaratabileceği sektörler arasında yer alıyor. Örneğin bankacılık sektöründe, kullanım senaryoları tam olarak uygulanırsa bu teknoloji yıllık ek 200 milyar ila 340 milyar dolar değer sağlayabilir. Perakende ve tüketim mallarında da potansiyel etki oldukça büyüktür ve yıllık 400 milyar ila 660 milyar dolar düzeyindedir.
Generative AI will have a significant impact across all industry sectors. Banking, high tech, and life sciences are among the industries that could see the biggest impact as a percentage of their revenues from generative AI. Across the banking industry, for example, the technology could deliver value equal to an additional $200 billion to $340 billion annually if the use cases were fully implemented. In retail and consumer packaged goods, the potential impact is also significant at $400 billion to $660 billion a year.
Üretken yapay zeka, bireysel görevlerin bir kısmını otomatikleştirerek çalışanların yetkinliklerini güçlendirebilir ve böylece işin yapısını değiştirme potansiyeline sahiptir. Mevcut üretken yapay zeka ve diğer teknolojiler, bugün çalışanların zamanının yüzde 60 ila 70’ini alan iş faaliyetlerini otomatikleştirme potansiyeline sahiptir. Buna karşılık daha önce, teknolojinin çalışanların çalışma süresinin yarısını otomatikleştirme potansiyeline sahip olduğunu tahmin etmiştik. Teknik otomasyon potansiyelindeki bu hızlanma, toplam çalışma süresinin yüzde 25’ini oluşturan faaliyetler için gereken doğal dili anlama becerisinin üretken yapay zeka sayesinde önemli ölçüde artmasından kaynaklanıyor. Bu nedenle üretken yapay zeka, diğer iş türlerine kıyasla daha yüksek ücret ve eğitim gereksinimleriyle ilişkili bilgi işlerinde daha büyük etkiye sahiptir.
Generative AI has the potential to change the anatomy of work, augmenting the capabilities of individual workers by automating some of their individual activities. Current generative AI and other technologies have the potential to automate work activities that absorb 60 to 70 percent of employees’ time today. In contrast, we previously estimated that technology has the potential to automate half of the time employees spend working. The acceleration in the potential for technical automation is largely due to generative AI’s increased ability to understand natural language, which is required for work activities that account for 25 percent of total work time. Thus, generative AI has more impact on knowledge work associated with occupations that have higher wages and educational requirements than on other types of work.
Teknik otomasyon potansiyelindeki artış nedeniyle iş gücü dönüşümünün hızının da artması muhtemel görünüyor. Teknoloji geliştirme, ekonomik uygulanabilirlik ve yayılım zaman çizelgelerini içeren güncellenmiş benimseme senaryolarına göre, bugünkü iş faaliyetlerinin yarısının 2030 ile 2060 arasında otomatikleştirilebileceği tahmin ediliyor; orta nokta ise 2045 olup bu, önceki tahminlerimize göre yaklaşık on yıl daha erkene işaret ediyor.
The pace of workforce transformation is likely to accelerate, given increases in the potential for technical automation. Our updated adoption scenarios, including technology development, economic feasibility, and diffusion timelines, lead to estimates that half of today’s work activities could be automated between 2030 and 2060, with a midpoint in 2045, or roughly a decade earlier than in our previous estimates.
Üretken yapay zeka, ekonomi genelinde emek üretkenliğini önemli ölçüde artırabilir; ancak bunun için çalışanların iş faaliyetlerini değiştirmesi veya iş değiştirmesi sırasında onları destekleyecek yatırımlar gerekecektir. Üretken yapay zeka, teknoloji benimseme hızına ve çalışan zamanının başka faaliyetlere yeniden tahsis edilme oranına bağlı olarak 2040’a kadar yıllık yüzde 0,1 ila 0,6 emek üretkenliği büyümesini mümkün kılabilir. Üretken yapay zeka diğer tüm teknolojilerle birleştirildiğinde, iş otomasyonu üretkenlik büyümesine yıllık 0,2 ila 3,3 yüzde puan ekleyebilir. Ancak çalışanların yeni beceriler öğrenme konusunda desteğe ihtiyacı olacak ve bazıları meslek değiştirecektir. Çalışan geçişleri ve diğer riskler yönetilebilirse, üretken yapay zeka ekonomik büyümeye anlamlı katkı sağlayabilir ve daha sürdürülebilir, kapsayıcı bir dünyayı destekleyebilir.
Generative AI can substantially increase labor productivity across the economy, but that will require investments to support workers as they shift work activities or change jobs. Generative AI could enable labor productivity growth of 0.1 to 0.6 percent annually through 2040, depending on the rate of technology adoption and redeployment of worker time into other activities. Combining generative AI with all other technologies, work automation could add 0.2 to 3.3 percentage points annually to productivity growth. However, workers will need support in learning new skills, and some will change occupations. If worker transitions and other risks can be managed, generative AI could contribute substantively to economic growth and support a more sustainable, inclusive world.
Üretken yapay zeka çağı daha yeni başlıyor. Bu teknolojiye yönelik heyecan hissedilir düzeyde ve ilk pilot uygulamalar oldukça etkileyici. Ancak teknolojinin faydalarının tam anlamıyla ortaya çıkması zaman alacak; iş dünyası ve toplum liderlerinin önünde hâlâ ele alınması gereken önemli zorluklar var. Bunlar arasında, üretken yapay zekaya içkin risklerin yönetilmesi, iş gücünün hangi yeni beceri ve yetkinliklere ihtiyaç duyacağının belirlenmesi ve yeniden eğitim ile yeni beceri geliştirme gibi temel iş süreçlerinin yeniden düşünülmesi yer alıyor.
The era of generative AI is just beginning. Excitement over this technology is palpable, and early pilots are compelling. But a full realization of the technology’s benefits will take time, and leaders in business and society still have considerable challenges to address. These include managing the risks inherent in generative AI, determining what new skills and capabilities the workforce will need, and rethinking core business processes such as retraining and developing new skills.
1 yorum