Kokia yra dirbtinio intelekto ateitis pagal McKinsey Global Institute? | Dirbtinis intelektas versle #37

Atsižvelgiant į tai, kad generatyvi dirbtinė inteligencija supaprastina geriausiai uždirbančių profesionalų darbą, atlaisvindama juos nuo pasikartojančių užduočių, šie skaičiai gali virsti milžiniškais pelnais verslui. Jei sujungsime automatizaciją su dirbtine inteligencija, efektyvumo padidėjimas gali siekti net 3,3% per metus, o tai reiškia, kad metinis augimas gali sudaryti nuo 2,6 iki 4,4 trilijono dolerių. Sužinokime daugiau apie dirbtinės inteligencijos ateitį ir labiausiai paveiktas pramonės šakas. Skaitykite toliau.

Dirbtinės inteligencijos ateitis

Augimo prognozės, kurias pateikė McKinsey Global Institute savo ataskaitoje “Generatyvios dirbtinės inteligencijos ekonominis potencialas. Kita produktyvumo riba”, atsižvelgia į laiką, kurio žmonėms reikia naujoms įgūdžiams išmokti arba pramonės šakoms keisti. Ir nors dirbtinės inteligencijos plėtra per pastaruosius kelerius metus pagreitėjo, milžiniškas poveikis, kurį ji turėjo po ChataGPT išleidimo visuomenei 2022 m. lapkričio 30 d., nustebino beveik visus. Taigi, kokių pokyčių verslai gali tikėtis artimiausiais metais? Kurios pramonės šakos gali tikėtis giliausių transformacijų?

Sektoriai, kuriuos paveiks pokyčiai dirbtinės inteligencijos ateityje

Pagrindinės sritys, kuriose generatyvi dirbtinė inteligencija sukelia milžiniškus pokyčius, yra:

• klientų aptarnavimas,
• pardavimai ir rinkodara,
• programinės įrangos inžinerija, ir
• moksliniai tyrimai ir plėtra (MTP).

Mažmeninės prekybos ir vartojimo prekių pramonė taip pat patirs seisminius pokyčius. Šioje srityje vien generatyvios dirbtinės inteligencijos įvedimas prognozuojamas, kad sukels metinį augimą nuo 400 milijardų iki 660 milijardų dolerių.

Bet iš kur kyla šie pokyčiai? Pasak McKinsey analitikų, generatyvi dirbtinė inteligencija nekeičia darbo tempo, o labiau jo anatomiją. Ji pagerina individualių darbuotojų galimybes automatizuodama tam tikras užduotis. Dabartinė dirbtinės inteligencijos ir jos lydinčių technologijų būklė turi potencialą automatizuoti darbą, kuris dabar užima 60–70 procentų darbuotojų laiko. Pažvelkime, kokių pokyčių laukia darbuotojai konkrečiose pramonės šakose artimiausiu metu.

Klientų aptarnavimas dirbtinės inteligencijos ateities eroje

Klientų aptarnavimas yra viena iš sektorių, kuri labiausiai pasinaudos generatyvios dirbtinės inteligencijos plėtra. Manoma, kad jis galėtų padidinti produktyvumą 30–45 procentais, palyginti su dabartinėmis šių veiklų sąnaudomis. Pagal minėtame ataskaitoje pateiktas prognozes, ypač perspektyvios sritys yra:

1. Savarankiškas aptarnavimas – klientas bendrauja su žmogaus tipo chatbot’u, kuris teikia momentinius, suasmenintus atsakymus į sudėtingus klausimus, užtikrindamas nuoseklų balso toną, nepriklausomai nuo kliento kalbos ar vietos.
2. Klientų sąveika – agentas gali naudoti ankstesnių skambučių scenarijus, kuriuos apibendrino dirbtinė inteligencija. Kitas reikšmingas pokytis yra galimybė pasiekti klientų duomenis, žinių bazes ir realaus laiko problemų sprendimo informaciją, kurią teikia dirbtinė inteligencija skambučių metu.
3. Savarankiškas tobulėjimas – dėka paruoštų scenarijų šablonų su pasiūlytais sprendimais ir rekomendacijomis, pagrįstomis dažniausiai pasitaikančiomis klientų problemomis, agentai gali efektyviau padėti klientams. Jie taip pat gali pasinaudoti suasmenintomis gairėmis, kaip pagerinti savo darbą, įskaitant kitų žingsnių aprašymą, kad būtų užtikrinta teigiama klientų patirtis, ir netgi pasiūlymus dėl mokymų, kuriuos jie turėtų atlikti.

Dirbtinės inteligencijos ateitis pardavimuose ir rinkodaroje

Su dirbtine inteligencija pardavimai gali augti pasauliniu mastu nuo 3 iki 5%. Štai keletas pagrindinių aspektų, kurie iliustruoja dirbtinės inteligencijos potencialą formuojant pardavimų ir rinkodaros ateitį:

• Strategijų kūrimas – dirbtinė inteligencija žymiai palengvins pardavimų ir rinkodaros specialistams rinkti nesustruktūrizuotus duomenis iš įvairių šaltinių, kad efektyviai planuotų rinkodaros ir pardavimų komunikaciją,
• Prekės ir prekės ženklo žinomumo didinimas – reklamos kampanijos bus rodomos tik tiems klientams, kurių poreikiai atitinka reklamos turinį,
• Pirkimo sprendimų priėmimas – klientai gaus galimybę skaityti išsamią informaciją, palyginimus ir rekomendacijas, padedančias priimti pirkimo sprendimus,
• Konversijos didinimas – pažangios dirbtinės inteligencijos technologijos leidžia virtualiems pardavimų atstovams kurti pasitikėjimą imituojant žmogaus bruožus, tokius kaip empatija ir natūrali kalba,
• Klientų išlaikymas – dėka suasmenintų žinučių ir malonių sąveikų su klientų aptarnavimo chatbot’ais, klientai bus lojalūs prekės ženklui.

Dirbtinės inteligencijos pagalba kodavime

Pasak McKinsey analitikų, dirbtinė inteligencija turės didelį poveikį programinės įrangos kūrimo įmonėms. Tai yra todėl, kad ji pakeis programinės įrangos kūrimo būdą šiose srityse:

• Planavimas – inžinieriai plačiau naudos dirbtinę inteligenciją analizuoti ir organizuoti didelius duomenų rinkinius,
• Sistemos dizainas – generatyvi dirbtinė inteligencija padės kurti ir optimizuoti IT architektūros dizainus,
• Kodavimas – dirbtinės inteligencijos varomi įrankiai žymiai sumažins programinės įrangos kūrimo laiką,
• Testavimas – čia didžiausias pokytis bus automatinis ir efektyvus programinės įrangos funkcijų ir galimybių testavimas,
• Priežiūra – dirbtinė inteligencija padės diagnozuoti problemas ir klaidas bei nustatyti tobulinimo sritis.

Moksliniai tyrimai ir plėtra su dirbtine inteligencija

Mokslinių tyrimų ir plėtros (MTP) sritis jau naudojasi generatyvios dirbtinės inteligencijos potencialu. Vis dėlto produktyvumo augimo potencialas vis dar yra didelis, kažkur tarp 10 ir 15%. Svarbiausios sritys, kuriose dirbtinė inteligencija atneš patobulinimų, yra:

1. Ankstyvieji tyrimai – MTP analitikai naudos generatyvią dirbtinę inteligenciją kurdami ataskaitas, generuodami naujus sprendimus ir kuriant naujų produktų dizainus.
2. Virtualios simuliacijos – generatyvi dirbtinė inteligencija žymiai pagreitins naujų technologinių sprendimų kūrimą ir optimizavimą, ypač jei bus derinama su generatyviais dizaino metodais, pagrįstais giliuoju mokymusi.
3. Fiziniai testai – naudojant skaitmeninius dvynius, tyrėjai galės optimizuoti produktus, nepatikrinę visų parametrų fiziniuose testuose, kas žymiai sumažins laiką, reikalingą pereiti nuo koncepcijos iki galutinio sprendimo.

Dirbtinės inteligencijos ateitis – santrauka

Generatyvi dirbtinė inteligencija turi didelį potencialą transformuoti verslus. Ji suteikia tokius privalumus kaip padidėjusi produktyvumas, geresnis klientų aptarnavimas, efektyvesnės rinkodaros ir pardavimų strategijos, greitesnis programinės įrangos kūrimas ir patobulinti MTP procesai. Jos poveikis verslui palaipsniui didės per ateinančius 10-20 metų. Kokias naujoves ir pokyčius generatyvi dirbtinė inteligencija atneš įvairioms pramonės šakoms? Kokius naujus iššūkius ir galimybes atrandame naudodami dirbtinę inteligenciją versle?

Jei jums patinka mūsų turinys, prisijunkite prie mūsų užimtų bičių bendruomenės Facebook, Twitter, LinkedIn, Instagram, YouTube, Pinterest, TikTok.