Potencial de desarrollo futuro de la IA generativa y análisis profundo de su impacto
El último informe de McKinsey ofrece una predicción muy optimista sobre el futuro del AI generativo. La conclusión central del informe es que el tiempo en que la IA alcanzará el nivel humano será más rápido de lo esperado, con un tiempo de predicción mediana antes de 2030. En comparación con la predicción de 2017, el nuevo informe es más positivo sobre el futuro del desarrollo de la IA.
El informe señala que la IA generativa ha penetrado profundamente en todos los aspectos de nuestra vida. A diferencia de las aplicaciones de IA que anteriormente se limitaban a campos específicos, como AlphaGo, este año han surgido productos de IA generativa como ChatGPT, Copilot y Stable Diffusion que han inundado la vida cotidiana de las personas comunes. Estas herramientas permiten a todos realizar fácilmente tareas como crear, dibujar y hacer presentaciones.
El rendimiento de ChatGPT, que utiliza GPT-4, ha mejorado significativamente, y la velocidad de procesamiento del modelo Claude de Anthropic también ha aumentado notablemente. El informe se centra especialmente en la tendencia del desarrollo rápido de la IA en un corto período de tiempo. La IA generativa se define como aplicaciones construidas sobre grandes modelos de lenguaje, que muestran poderosas nuevas funcionalidades en varios campos como imágenes, videos, audio y código.
El análisis de McKinsey muestra que la IA generativa tendrá un gran impacto tanto en la economía como en la sociedad. El informe analiza el valor potencial de la IA generativa desde dos perspectivas:
Análisis de los escenarios de aplicación empresarial. El informe identificó 63 casos de uso de IA generativa, abarcando 16 funciones comerciales, y se espera que genere entre 2.6 billones y 4.4 billones de dólares en beneficios económicos anuales para diversas industrias. Esto representa un aumento del 15% al 40% en comparación con la previsión de 11 billones a 17.7 billones de dólares en 2017.
Análisis del impacto profesional. El informe estudió el impacto potencial de la IA generativa en aproximadamente 850 profesiones, simulando la ejecución de más de 2100 tareas laborales en la economía global por parte de la IA. Los resultados muestran que la IA generativa puede generar entre 6.1 y 7.9 billones de dólares en beneficios económicos totales anualmente.
En términos de funciones comerciales, el valor anual de las cuatro funciones de operación del cliente, marketing y ventas, ingeniería de software y desarrollo representa aproximadamente el 75% del valor total de los casos de uso de IA generativa. En comparación, el valor potencial en campos como la manufactura y la cadena de suministro es relativamente bajo.
La IA generativa también puede aportar valor a toda la empresa al mejorar el sistema de gestión del conocimiento interno. Su potente capacidad de procesamiento de lenguaje natural puede ayudar a los empleados a recuperar más fácilmente el conocimiento interno de la empresa, aumentando la eficiencia en la toma de decisiones.
En diferentes industrias, el grado de impacto de la IA generativa varía. Por ejemplo, el sector minorista podría obtener un valor adicional de aproximadamente 310 mil millones de dólares mediante la mejora del marketing y la operación del cliente, mientras que el valor principal en la industria de alta tecnología proviene de aumentar la eficiencia en el desarrollo de software.
El informe predice que la velocidad a la que la IA generativa alcanzará el nivel humano será más rápida de lo que se había previsto anteriormente. Por ejemplo, el tiempo para que la capacidad de comprensión del lenguaje natural alcance el nivel humano se ha adelantado de 2027 a 2023. Actualmente, el potencial total de automatización tecnológica ha aumentado del 50% aproximadamente al 60-70%.
El impacto de la IA generativa en el trabajo del conocimiento es más significativo, especialmente en actividades como la toma de decisiones y la colaboración. El potencial de automatización del conocimiento especializado ha aumentado en 34 puntos porcentuales, y el potencial de automatización en la gestión y el desarrollo del talento ha aumentado del 16% al 49%.
Se espera que en los próximos diez años al menos una cuarta parte a un tercio de los trabajos cambien. Esto plantea nuevos desafíos para los líderes empresariales, los responsables de políticas gubernamentales y los trabajadores comunes. Las empresas deben considerar cómo aprovechar el potencial valor de la IA generativa y gestionar los riesgos; el gobierno necesita formular políticas de apoyo adecuadas; los individuos deben buscar un equilibrio entre las comodidades y los impactos que traen las nuevas tecnologías.
En general, este informe analiza de manera integral el impacto significativo de la explosión de la IA generativa en la sociedad, especialmente en el ámbito económico, y proporciona una referencia importante para reflexionar sobre las oportunidades y desafíos que trae el desarrollo de la IA.
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La IA generativa podría alcanzar niveles humanos antes de 2030, con beneficios económicos de hasta 8 billones de dólares.
Potencial de desarrollo futuro de la IA generativa y análisis profundo de su impacto
El último informe de McKinsey ofrece una predicción muy optimista sobre el futuro del AI generativo. La conclusión central del informe es que el tiempo en que la IA alcanzará el nivel humano será más rápido de lo esperado, con un tiempo de predicción mediana antes de 2030. En comparación con la predicción de 2017, el nuevo informe es más positivo sobre el futuro del desarrollo de la IA.
El informe señala que la IA generativa ha penetrado profundamente en todos los aspectos de nuestra vida. A diferencia de las aplicaciones de IA que anteriormente se limitaban a campos específicos, como AlphaGo, este año han surgido productos de IA generativa como ChatGPT, Copilot y Stable Diffusion que han inundado la vida cotidiana de las personas comunes. Estas herramientas permiten a todos realizar fácilmente tareas como crear, dibujar y hacer presentaciones.
El rendimiento de ChatGPT, que utiliza GPT-4, ha mejorado significativamente, y la velocidad de procesamiento del modelo Claude de Anthropic también ha aumentado notablemente. El informe se centra especialmente en la tendencia del desarrollo rápido de la IA en un corto período de tiempo. La IA generativa se define como aplicaciones construidas sobre grandes modelos de lenguaje, que muestran poderosas nuevas funcionalidades en varios campos como imágenes, videos, audio y código.
El análisis de McKinsey muestra que la IA generativa tendrá un gran impacto tanto en la economía como en la sociedad. El informe analiza el valor potencial de la IA generativa desde dos perspectivas:
Análisis de los escenarios de aplicación empresarial. El informe identificó 63 casos de uso de IA generativa, abarcando 16 funciones comerciales, y se espera que genere entre 2.6 billones y 4.4 billones de dólares en beneficios económicos anuales para diversas industrias. Esto representa un aumento del 15% al 40% en comparación con la previsión de 11 billones a 17.7 billones de dólares en 2017.
Análisis del impacto profesional. El informe estudió el impacto potencial de la IA generativa en aproximadamente 850 profesiones, simulando la ejecución de más de 2100 tareas laborales en la economía global por parte de la IA. Los resultados muestran que la IA generativa puede generar entre 6.1 y 7.9 billones de dólares en beneficios económicos totales anualmente.
En términos de funciones comerciales, el valor anual de las cuatro funciones de operación del cliente, marketing y ventas, ingeniería de software y desarrollo representa aproximadamente el 75% del valor total de los casos de uso de IA generativa. En comparación, el valor potencial en campos como la manufactura y la cadena de suministro es relativamente bajo.
La IA generativa también puede aportar valor a toda la empresa al mejorar el sistema de gestión del conocimiento interno. Su potente capacidad de procesamiento de lenguaje natural puede ayudar a los empleados a recuperar más fácilmente el conocimiento interno de la empresa, aumentando la eficiencia en la toma de decisiones.
En diferentes industrias, el grado de impacto de la IA generativa varía. Por ejemplo, el sector minorista podría obtener un valor adicional de aproximadamente 310 mil millones de dólares mediante la mejora del marketing y la operación del cliente, mientras que el valor principal en la industria de alta tecnología proviene de aumentar la eficiencia en el desarrollo de software.
El informe predice que la velocidad a la que la IA generativa alcanzará el nivel humano será más rápida de lo que se había previsto anteriormente. Por ejemplo, el tiempo para que la capacidad de comprensión del lenguaje natural alcance el nivel humano se ha adelantado de 2027 a 2023. Actualmente, el potencial total de automatización tecnológica ha aumentado del 50% aproximadamente al 60-70%.
El impacto de la IA generativa en el trabajo del conocimiento es más significativo, especialmente en actividades como la toma de decisiones y la colaboración. El potencial de automatización del conocimiento especializado ha aumentado en 34 puntos porcentuales, y el potencial de automatización en la gestión y el desarrollo del talento ha aumentado del 16% al 49%.
Se espera que en los próximos diez años al menos una cuarta parte a un tercio de los trabajos cambien. Esto plantea nuevos desafíos para los líderes empresariales, los responsables de políticas gubernamentales y los trabajadores comunes. Las empresas deben considerar cómo aprovechar el potencial valor de la IA generativa y gestionar los riesgos; el gobierno necesita formular políticas de apoyo adecuadas; los individuos deben buscar un equilibrio entre las comodidades y los impactos que traen las nuevas tecnologías.
En general, este informe analiza de manera integral el impacto significativo de la explosión de la IA generativa en la sociedad, especialmente en el ámbito económico, y proporciona una referencia importante para reflexionar sobre las oportunidades y desafíos que trae el desarrollo de la IA.