McKinsey menerbitkan laporan tentang potensi ekonomi AI generatif (66p/PDF/Bahasa Inggris)
(mckinsey.com)Saya mencoba menerjemahkan daftar isi laporan dan poin-poin insight utamanya dengan DeepL.
(⚠️Karena itu, isi berbahasa Indonesia ini mungkin berbeda dari naskah aslinya, jadi pastikan untuk membaca dokumen aslinya juga!⚠️)
Daftar isi laporan
- Insight utama / Key insights
- Bab 1: AI generatif sebagai katalis teknologi / Chapter 1: Generative AI as a technology catalyst
- Glosarium / Glossary
- Bab 2: Use case AI generatif di berbagai fungsi dan industri / Chapter 2: Generative AI use cases across functions and industries
- Sorotan: Ritel dan barang konsumsi kemasan / Spotlight: Retail and consumer packaged goods
- Sorotan: Perbankan / Spotlight: Banking
- Sorotan: Farmasi dan produk medis / Spotlight: Pharmaceuticals and medical products
- Bab 3: Masa depan kerja dengan AI generatif: dampak pada aktivitas kerja, pertumbuhan ekonomi, dan produktivitas / Chapter 3: The generative AI future of work: Impacts on work activities, economic growth, and productivity
- Bab 4: Pertimbangan bagi bisnis dan masyarakat / Chapter 4: Considerations for businesses and society
- Lampiran / Appendix
Insight utama
Dampak AI generatif terhadap produktivitas dapat menambah nilai triliunan dolar bagi ekonomi global. Menurut riset terbaru, AI generatif diperkirakan dapat menambah nilai setara $2,6 triliun hingga $4,4 triliun per tahun di 63 use case yang dianalisis—sebagai perbandingan, total GDP Britania Raya pada 2021 adalah $3,1 triliun. Ini akan meningkatkan dampak seluruh kecerdasan buatan sebesar 15 hingga 40 persen. Estimasi ini akan kurang lebih menjadi dua kali lipat jika kita juga memasukkan dampak dari penyematan AI generatif ke dalam software yang saat ini digunakan untuk tugas-tugas lain di luar use case tersebut.
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.
Sekitar 75 persen dari nilai yang dapat dihasilkan use case AI generatif terkonsentrasi pada empat area berikut: operasi pelanggan, pemasaran dan penjualan, software engineering, serta R&D. Di 16 fungsi bisnis, kami menelaah 63 use case di mana teknologi ini dapat menangani tantangan bisnis tertentu dengan cara yang menghasilkan satu atau lebih outcome yang terukur. Contohnya termasuk kemampuan AI generatif untuk mendukung interaksi dengan pelanggan, menghasilkan konten kreatif untuk pemasaran dan penjualan, serta menyusun draft kode komputer berdasarkan prompt bahasa alami, di samping banyak tugas lainnya.
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.
AI generatif akan memberikan dampak besar di seluruh sektor industri. Perbankan, high tech, dan life sciences termasuk industri yang kemungkinan akan melihat dampak terbesar dari AI generatif sebagai persentase terhadap pendapatan mereka. Di industri perbankan, misalnya, teknologi ini dapat memberikan nilai setara tambahan $200 miliar hingga $340 miliar per tahun jika use case-nya diterapkan sepenuhnya. Di sektor ritel dan barang konsumsi kemasan, potensi dampaknya juga sangat besar, yaitu $400 miliar hingga $660 miliar per tahun.
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.
AI generatif memiliki potensi untuk mengubah anatomi kerja dengan memperkuat kapabilitas tiap pekerja melalui otomatisasi sebagian aktivitas individual mereka. AI generatif saat ini dan teknologi lainnya memiliki potensi untuk mengotomatisasi aktivitas kerja yang saat ini menyerap 60 hingga 70 persen waktu kerja karyawan. Sebaliknya, sebelumnya kami memperkirakan teknologi hanya berpotensi mengotomatisasi separuh dari waktu kerja karyawan. Percepatan potensi otomatisasi teknis ini terutama disebabkan oleh peningkatan kemampuan AI generatif dalam memahami bahasa alami, yang dibutuhkan untuk aktivitas kerja yang mencakup 25 persen dari total waktu kerja. Karena itu, AI generatif lebih banyak berdampak pada knowledge work yang terkait dengan pekerjaan dengan upah dan persyaratan pendidikan lebih tinggi dibanding jenis pekerjaan lainnya.
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.
Seiring meningkatnya potensi otomatisasi teknis, laju transformasi tenaga kerja tampaknya akan makin cepat. Berdasarkan skenario adopsi yang diperbarui, termasuk perkembangan teknologi, kelayakan ekonomi, dan timeline difusi, diperkirakan separuh dari aktivitas kerja saat ini dapat diotomatisasi antara 2030 dan 2060, dengan titik tengah pada 2045, atau sekitar satu dekade lebih cepat dibanding estimasi kami sebelumnya.
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.
AI generatif dapat secara signifikan meningkatkan produktivitas tenaga kerja di seluruh ekonomi, tetapi itu akan membutuhkan investasi untuk mendukung pekerja saat mereka mengalihkan aktivitas kerja atau berganti pekerjaan. AI generatif dapat memungkinkan pertumbuhan produktivitas tenaga kerja sebesar 0,1 hingga 0,6 persen per tahun sampai 2040, tergantung pada tingkat adopsi teknologi dan realokasi waktu pekerja ke aktivitas lain. Jika AI generatif digabungkan dengan semua teknologi lain, otomatisasi kerja dapat menambah 0,2 hingga 3,3 poin persentase per tahun pada pertumbuhan produktivitas. Namun, pekerja akan membutuhkan dukungan untuk mempelajari keterampilan baru, dan sebagian dari mereka akan berganti profesi. Jika transisi pekerja dan risiko lainnya dapat dikelola, AI generatif dapat memberikan kontribusi substantif terhadap pertumbuhan ekonomi dan mendukung dunia yang lebih berkelanjutan dan inklusif.
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.
Era AI generatif baru saja dimulai. Antusiasme terhadap teknologi ini sangat terasa, dan pilot awalnya sangat menjanjikan. Namun, realisasi penuh atas manfaat teknologi ini akan memerlukan waktu, dan para pemimpin di dunia bisnis dan masyarakat masih menghadapi banyak tantangan yang perlu diatasi. Ini termasuk mengelola risiko yang melekat pada AI generatif, menentukan keterampilan dan kapabilitas baru apa yang akan dibutuhkan tenaga kerja, serta memikirkan ulang proses bisnis inti seperti reskilling dan pengembangan keterampilan baru.
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 komentar