Выводы из репорта The state of AI in 2023: Generative AI’s breakout year
Алексей МакаровОригинальный пост опубликован в канале «AI Forge» https://t.me/ai_forge/27
Маккинзи опросили 1684 менеджера из различных компаний разных индустрий и географии
Ссылка на отчет: https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai-in-2023-generative-ais-breakout-year
Любопытные выводы привожу ниже
Разбивка регулярности использования по индустриям
Видно, что day-to-day в работе больше всего используют генеративный ИИ в сфере технологий, медиа и телекоме. Что логично. На втором месте по этому показателю — финансовая сфера
Разбивка регулярности использования по job title
Видно, что соотношение примерно одинаковое среди разных уровней менеджмента
Интересно, что C-level тут тоже показывает хороший уровень adoption
Распределение use-cases по функциям
Чаще всего респонденты (представители менеджемента компаний) отмечают, что используют Gen AI для маркетинговых целей (14%), продуктовой разработки (13%) и операционки (10%)
Из маркетинговых целей топ-3 кейса использования:
1) Драфты документов
2) Персонализированный маркетинг
3) Саммари текстов
Из продуктовых:
1) Обнаружение трендов в потребностях пользователей
2) Драфты технической документации
3) Создание новых продуктовых взаимодействий (насколько я правильно это понял)
Операционка:
1) Кастомер-сервайс
2) Прогнозирование трендов и аномалий в использовании
3) Создание драфтов для документов
Основные риски
Самый большой риск, который видят респонденты — неточность (галлюцинации), его отмечают 56%, 32% организуют работу, чтобы с этим что-то делать
Следующие по уровню риска: безопасность, копирайт, регуляторные проверки
Только 34% среди рисков отмечают сокращение рабочей силы (и 13% организовано работают над митигированием этого риска)
Использование ИИ для целей бизнеса
Тут 2 выборки: 1 столбец — респонденты, которые отметили что более 20% состава их организации используют ИИ (типа AI-mature), таких 45; 2 столбец — все другие респонденты (не попавшие в AI-mature), таких 712
Интересно, что среди AI-mature меньше процент тех, кто планирует резать косты с помощью ИИ — 19% в выборке AI-mature, 33% в выборке других респондентов
В AI-mature также выше процент тех, кто использует (или планирует использовать) ИИ для создания новых бизнесов или новых источников прибыли (23% в AI-mature против 12% в группе других респондентов)
Дальше примерно одинаково — 21% других респондентов используют ИИ для повышения прибыли от своего кор-бизнеса, 33% других респондентов рассчитывают увеличить ценность своих продуктов, благодаря интеграции ИИ-фичей или ИИ-инсайтов для продуктовых улучшений
Возможно, что AI-mature более оптимистичны в своих оценках того, что с помощью AI можно генерировать выручку, типа такие risk-seekers. Было бы интересно посмотреть из каких сегментов рынка там сосредоточены компании, в отчёте этого нет
Основные сложности в получении ценности от ИИ
Здесь такая же история с точки зрения группировки: AI-mature & другие респонденты (не-AI-mature)
Для тех, кто шарит основная сложность — модели и инструменты (24% из AI-mature); на втором месте — кадры (20% из AI-mature-респондентов)
А для тех, кто не шарит основная сложность — стратегия (тут интересен разрыв 24% среди non-AI-mature и 11% среди AI-mature)
По кадрам среди non-AI-mature такая же ситуация — 21% респондентов среди этой группы называют сложностью кадры
Каких ML-специалистов сложнее всего нанять
В 2023 сложнее нанять ML-инженеров, тогда как в 2022 сложнее было нанять AI data scientists
Интересно, что везде оценки сложности найма стали меньше, но это как будто бы реалии Запада, где после layoffs стало легче в плане поиска кадров (а может ещё и наши релоканты тут помогли статистике)
Ещё из любопытного: более 50% респондентов в 2023 отмечают сложности в найме промпт-инженеров; для меня удивительно, что эта зона ответственности выделяется в отдельную роль, так как мне казалось, что это в большей степени задача NLP-исследователей (которые тут скорее всего попадают в категорию AI data scientists)
Также одна из сложностей найма — это AI product owners и AI product managers. В перспективе профессия будущего, мне кажется, что тут реально рынок будет нуждаться в тех, кто умеет Gen AI накладывать на процессы бизнеса, потребности пользователей, а также технически-менеджерить: разбираться в том как улучшать качество Gen AI, организовывать команды MLщиков для того, чтобы работать над масштабируемостью и качеством
Не понял кто такие Translators на графике
UPD: Подсказали, что An AI translator is a professional who is able to bridge the gap between the IT experts who are working on AI projects and the business people who need to understand the technology and its potential impact on the organization.
Ожидания от внедрения ИИ в организации по влиянию на кадровый состав
25% респондентов ожидают сокращения числа сотрудников на 3-10% в течении 3х лет
38% респондентов (!) ожидают, что более 20% их работников будут нуждаться в переквалификации на горизонте 3х лет
Кого планируют сокращать
54% респондентов собираются снижать численность операционного блока
45% респонедентов собираются сокращать менеджмент цепочек поставок (вот это явно не смог интерпретировать, видимо там всё на одних только email'ах и они решили пускай Gen AI занимается закупками, обмениваясь email'ами с другим Gen AI, очень умно)
41% ожидают сокращения числа сотрудников в HR
Влияние ИИ на переквалификацию
Среди AI-mature компаний ожидается волна переквалификаций — 73% компаний из числа AI-mature отмечают, что планируют в течении трех лет переобучить более 30% сотрудников в связи с внедрением ИИ
Как компании оценивают бенефиты от внедрения ИИ в 2022 году
42% респондентов отмечают, что в 2022 с помощью внедрения ИИ сократили косты
59% респондентов отмечают, что в 2022 с помощью внедрения ИИ увеличили выручку
Выжимку сделал Алексей Макаров, автор тг-канала «AI Forge» https://t.me/ai_forge