AI jest w stanie zaoferować konkretną wartość w wielu scenariuszach biznesowych. Same zaś organizacje szybko dojrzały do wykorzystania sztucznej inteligencji. I nic dziwnego, Generatywna AI może przełamać kolejną granicę produktywności w obszarach o krytycznym znaczeniu biznesowym, jak sprzedaż, marketing czy obsługa klienta.
Eksperci McKinsey podkreślają, że najnowsze rozwiązania wykorzystujące algorytmy generatywnej sztucznej inteligencji mogą z powodzeniem realizować rutynowe, powtarzalne zadania związane np. z przetwarzaniem lub klasyfikowaniem danych. Na tym jednak nie koniec. Zdaniem autorów raportu „The economic potential of generative AI: The next productivity frontier” generatywna sztuczna inteligencja jest gotowa do przekształcenia dotychczasowych ról oraz zadań stawianych pracownikom licznych działów biznesowych, zwiększenia efektywności ich pracy i odblokowania wartości sięgającej bilionów USD.
Duże znaczenie dla dostępnych dziś możliwości wykorzystania AI w zastosowaniach biznesowych ma coraz większe tempo przenikania takich technologii do naszej codzienności. Za sprawą łatwości obsługi oraz szerokiej użyteczności rozwiązania, takie jak ChatGPT, szybko zaistniały w powszechnej świadomości wielu osób – także tych, wcześniej niespecjalnie zainteresowanych nowymi technologiami.
Dość powiedzieć, że ChatGPT barierę 1 mln użytkowników przełamał w ciągu ledwie 5 dni. Warto dodać, że Facebook taką grupą użytkowników dysponował po 10 miesiącach od publicznego uruchomienia, a Netflix po 41 miesiącach. Bardzo liczna grupa użytkowników eksperymentuje dziś z rozwiązaniami AI na różne sposoby, nie tylko w kontekście generowania treści tekstowych czy graficznych.
Czym jest generatywna sztuczna inteligencja?
Eksperci McKinsey definiują generatywną sztuczną inteligencję jako „aplikacje budowane przy użyciu modeli fundamentalnych”. Modele takie opierają się na rozbudowanych sieciach neuronowych wzorowanych na strukturze ludzkiego mózgu i stanowią krok naprzód w ewolucji AI. W odróżnieniu od poprzednich generacji modeli głębokiego uczenia, mogą bowiem przetwarzać niezwykle duże i zróżnicowane zestawy nieustrukturyzowanych danych. Mogą także wykonywać więcej niż jedną operację jednocześnie.
Gdzie szukać wartości biznesowej opartej na AI?
Z analiz McKinsey wynika, że upowszechnienie generatywnej sztucznej inteligencji w 63 obszarach zidentyfikowanych jako te, o największym potencjale korzyści, może przynieść dodatkową wartość biznesową wycenianą w skali świata nawet na 4,4 bln USD rocznie. Dla porównania PKB Wielkiej Brytanii w 2021 roku wyniosło 3,1 bln USD. Co ważne, szacunki te mogłyby być co najmniej 2-krotnie wyższe, gdyby uwzględnić wpływ osadzenia generatywnej AI w oprogramowaniu, które jest wykorzystywane w innych scenariuszach biznesowych.
Wspomniane 63 scenariusze wykorzystania rozwiązań klasy Generative AI dotyczą 16 funkcji biznesowych, w których technologia ta może sprostać konkretnym wyzwaniom biznesowym w sposób przynoszący wymierne rezultaty w jednym lub większej liczbie obszarów. Warto podkreślić, że niemal 75% wartości oczekiwanej po wykorzystaniu takich rozwiązań we wspomnianych scenariuszach dotyczy obsługi klienta, marketingu i sprzedaży, inżynierii oprogramowania oraz badań i rozwoju. W tych właśnie obszarach, zastosowanie rozwiązań Generative AI zapewni m.in. lepsze wsparcie dla interakcji z klientami, pozwoli na zautomatyzowanie tworzenia treści promocyjnych i ofert handlowych, a także umożliwi tworzenie kodu aplikacyjnego w oparciu o polecenia w języku naturalnym.
Zdaniem ekspertów McKinsey, praktycznie nie istnieją ograniczenia branżowe potencjału generatywnej sztucznej inteligencji. Bankowość, zaawansowane technologie i nauki przyrodnicze to sektory, w których wykorzystanie rozwiązań opartych na tych mechanizmach może przynieść najwyższą wartość wyrażoną procentowo względem ogólnych przychodów. Przykładowo, użycie generatywnej sztucznej inteligencji w pełni i we wszystkich scenariuszach zidentyfikowanych dla sektora bankowego może przynieść 200-240 mld USD rocznie. Nie oznacza to jednak, że w innych gałęziach gospodarki wyrażony kwotowo wpływ Generative AI będzie mniejszy. I tak, prognozy ekspertów McKinsey zakładają, że w handlu detalicznym i branży FMCG wpływ takich rozwiązań może sięgnąć 660 mld USD rocznie.
Generative AI zmieni wiele ról i funkcji biznesowych
Generatywna sztuczna inteligencja ma potencjał, aby zmienić charakter wielu ról, funkcji biznesowych i stanowisk pracy. Może także zwiększyć efektywność oraz możliwości indywidualnych pracowników za sprawą automatyzacji wielu, realizowanych dotąd ręcznie, czynności. Efektem będzie m.in. oszczędność czasu pracy szacowana nawet na 60-70%.
Zwiększenie produktywności przyniesie zaś m.in. poprawę dochodowości biznesu, umożliwi szybszy rozwój i pozyskiwanie nowych źródeł przychodów, a także oszczędności. Przykładowo, w kontekście procesów obsługi klienta, znaczące wartości przynieść ma możliwość zapewnienia klientom pełnej samoobsługowości w oparciu o zaawansowane czatboty. Z kolei za sprawą możliwości szybkiego przetwarzania i klasyfikowania danych, realne stanie się znaczące podniesienie odsetka spraw rozwiązywanych podczas pierwszego kontaktu.
Na to nakładają się też dodatkowe, ogromne, możliwości sprzedażowe bazujące na koncepcji hiperpersonalizacji. Realne będzie także podniesienie efektywności działań marketingowych w oparciu o zautomatyzowane tworzenie wysoce spersonalizowanych treści, bardziej trafnych ofert, czy rozbudowaną i opartą na danych obsługę szans sprzedażowych. Efektem ma być także możliwość przemodelowania całych łańcuchów interakcji z klientami.
Jakie są ograniczenia i ryzyka generatywnej sztucznej inteligencji?
Wobec tak znaczących oczekiwanych korzyści warto pamiętać o ograniczeniach i ryzykach towarzyszących implementacji AI w biznesie. Kluczowe znaczenie ma tu m.in. jakość danych zasilających modele AI, kultura organizacyjna i otwartość organizacji na implementację tego typu narzędzi, a także model biznesowy firmy oraz kwestie prawne.
Pełna realizacja korzyści możliwych do osiągnięcia za sprawą generatywnej sztucznej inteligencji wymaga jednak m.in. ponownego przemyślenia funkcji i charakteru nawet najbardziej podstawowych procesów biznesowych, a także zadań stawianych pracownikom.
„Nadchodzące lata przyniosą wiele innowacji i przełomowych rozwiązań technologicznych, które zmuszą nas do ponownego przemyślenia faktycznego wpływu sztucznej inteligencji na nasze życie prywatne i zawodowe. Biorąc pod uwagę dotychczasowe tempo wdrażania generatywnej AI, potrzeba przyspieszenia transformacji cyfrowej i przekwalifikowania siły roboczej jest ogromna” – podkreślają autorzy raportu.
Generatywna AI ma potencjał do tworzenia ogromnej wartości dla globalnej gospodarki, ale jej niewłaściwe wykorzystanie może nieść ze sobą negatywne skutki o większej skali niż w przypadku poprzednich generacji AI. Rozwiązania wykorzystujące Generative AI są bowiem zdolne do odtwarzania najbardziej ludzkich umiejętności i jako takie, mogą zostać wykorzystane do budowania nieporozumień, zaciemniania prawdy, podżegania do przemocy.
Dlaczego teraz?
O operacjonalizacji sztucznej inteligencji i powiązanej z nią automatyzacji procesów biznesowych mówi się od lat. Dopiero ostatnie lata przyniosły jednak upowszechnienie rozwiązań pozwalających na dość swobodne używanie tego typu narzędzi także przez osoby nieposiadające kompetencji technologicznych.
Zwiększenie dostępności szeroko rozumianej automatyzacji wynika w dużej mierze ze zdolności generatywnej sztucznej inteligencji do rozumienia języka naturalnego. Jest to wymagane do wykonywania czynności, które zajmują pracownikom średnio 25% czasu pracy. Co ciekawe, w związku z tym Generatywna AI będzie mieć większy wpływ na pracę opartą na wiedzy, a więc na charakter obowiązków wykonywanych przez specjalistów posiadających wyższe kompetencje, a także zarobki.
Generatywna AI ma potencjał do tworzenia ogromnej wartości dla globalnej gospodarki, ale jej niewłaściwe wykorzystanie może nieść ze sobą negatywne skutki o większej skali niż w przypadku poprzednich generacji AI.
Jaka będzie przyszłość wykorzystania AI?
Autorzy analizy podkreślają, że tempo transformacji miejsc pracy wskutek rosnącej skali wykorzystania AI prawdopodobnie będzie rosło. Szacunki McKinsey uwzględniające dynamikę rozwoju technologii oraz możliwości ekonomiczne wpływające na tempo Generatywnej AI zakładają, że 50% typowych czynności wykonywanych dziś przez pracowników różnych szczebli może zostać zautomatyzowana w latach 2030-2060.
Prognozowany wzrost efektywności pracy osiągalny za sprawą generatywnej sztucznej inteligencji do 2040 roku ma wynosić od 0,1% do 0,6% rocznie, w zależności od charakteru pracy, organizacji i szeregu innych czynników. Jednocześnie, dzięki połączeniu technologii Generative AI z innymi rozwiązaniami realna może stać się automatyzacja pracy pozwalająca na zwiększenie produktywności nawet 3,3% rocznie.
Eksperci McKinsey zauważają jednak, że o ile generatywna sztuczna inteligencja może znacząco poprawić efektywność pracy w całej światowej gospodarce, to realizacja choć części potencjału takiej technologii będzie wymagała reorientacji rynku pracy, zmian społecznych i biznesowych oraz inwestycji, także w kadry. Od zdolności poszczególnych organizacji i krajów do zapewnienia pracownikom wsparcia w pozyskiwaniu nowych kompetencji i zmiany specjalizacji zawodowej, a także zarządzania tego typu zmianą zależeć będzie skala korzyści powiązanych z tego rodzaju innowacjami.
Czy można ignorować te zmiany?
Chociaż – jak podkreślają autorzy raportu – era generatywnej AI dopiero się rozpoczyna, to zainteresowanie tą technologią stale rośnie. Trwające już teraz projekty pilotażowe pokazują, że oczekiwane po Generative AI korzyści są całkiem realne. Tym bardziej, że generatywna sztuczna inteligencja może znacząco przyczynić się do rozwoju gospodarki i wspierać bardziej zrównoważony świat sprzyjający potrzebom oraz realizacji potencjału jednostek.
Organizacje, które w najbliższym czasie nie zdecydują się choćby na analizę możliwości użycia narzędzi opartych na generatywnej AI, szybko przegrają z konkurentami wdrażającymi takie rozwiązania. Całkowite ignorowanie zmian i narzędzi opartych na tego rodzaju technologiach będzie zresztą coraz trudniejsze. Już dziś funkcjonalności wykorzystujące Generative AI włączają do rozwiązań producenci wiodących systemów biznesowych czy usług online.
