В последнее время мир стал свидетелем бурного развития технологий искусственного интеллекта (ИИ), но одно из самых прорывных направлений – генеративный ИИ – обещает принести революцию не только в технологической сфере, но и во всей глобальной экономике. В исследовании, проведенном McKinsey, утверждается, что генеративный ИИ может добавить от $2.6 до $4.4 триллионов к глобальной экономике ежегодно, представляя собой не просто улучшение существующих систем, а целый новый уровень возможностей.

Эта технология, стоящая за такими инновациями, как ChatGPT, GitHub Copilot и Stable Diffusion, уже показала свою способность решать широкий спектр задач, от переработки и классификации данных до создания текстов, музыки и цифрового искусства. Особенно важно то, что генеративный ИИ обладает потенциалом затронуть практически все отрасли и множество бизнес-функций, привнося уникальные возможности для повышения эффективности и инноваций.

В этой статье мы погрузимся в детали исследования McKinsey, чтобы понять, как именно генеративный ИИ может изменить ландшафт современного бизнеса и экономики, а также какие отрасли и функции окажутся на переднем крае этой трансформации.

Эпоха генеративного искусственного интеллекта не просто на пороге – она уже началась, и ее влияние на мировую экономику обещает быть грандиозным. Исследование McKinsey предсказывает, что генеративный ИИ может добавить к мировой экономике от $2.6 до $4.4 триллионов ежегодно. Эти цифры поражают: они сравнимы с валовым внутренним продуктом крупных мировых экономик. Но что именно стоит за этими цифрами?

Прежде всего, генеративный ИИ способен автоматизировать и оптимизировать множество рабочих процессов. Это особенно актуально в сферах, где требуется обработка больших объемов данных и создание контента – от текстов до музыкальных композиций. Но его возможности гораздо шире: генеративный ИИ может улучшать процессы принятия решений, повышать точность прогнозов, оптимизировать маркетинговые стратегии и даже способствовать разработке новых продуктов и услуг.

Согласно исследованию, самые значительные преимущества генеративного ИИ проявятся в таких сферах, как управление клиентскими операциями, маркетинг и продажи, разработка программного обеспечения и исследования и разработки. Это означает, что компании, работающие в этих областях, могут ожидать не только сокращения издержек, но и значительного роста эффективности и инновационного потенциала.

Таким образом, генеративный ИИ не только обещает значительный экономический вклад, но и открывает новые возможности для роста и инноваций в самых разных отраслях. Это период, когда компании могут и должны активно исследовать и адаптировать новые технологии, чтобы оставаться на переднем крае прогресса.

В эпоху генеративного ИИ многие отрасли сталкиваются с невиданными ранее возможностями и вызовами. Отчет McKinsey подчеркивает, что хотя генеративный ИИ будет оказывать влияние почти на все отрасли и сферы деятельности, некоторые из них получат особенно значительные преимущества.

1. Розничная Торговля: В этой отрасли генеративный ИИ может радикально изменить подходы к маркетингу и клиентскому обслуживанию. Используя передовые инструменты анализа данных и автоматизации, компании смогут предлагать более персонализированные и эффективные решения, что приведет к увеличению продаж и улучшению клиентского опыта.
   /
2. Банковский Сектор: Генеративный ИИ обещает значительно повысить эффективность операций в банковском секторе, автоматизируя задачи, связанные с управлением рисками и соответствием регуляторным требованиям. Это позволит банкам сократить издержки и повысить точность своих операций.
   /
3. Фармацевтика: В этой отрасли генеративный ИИ может ускорить и упростить процесс разработки и тестирования новых лекарственных препаратов, что потенциально приведет к более быстрому появлению инновационных лекарств на рынке.
   /
4. Высокие Технологии: В сфере высоких технологий генеративный ИИ может радикально изменить процесс разработки программного обеспечения, ускоряя его и делая более доступным для широкого круга разработчиков.

Эти примеры лишь намекают на глубокие изменения, которые генеративный ИИ может принести в различные отрасли. От розничной торговли до фармацевтики, от банков до высоких технологий – везде технологии ИИ открывают новые горизонты для инноваций и роста.

Генеративный ИИ, как показывает исследование McKinsey, обладает потенциалом радикально преобразовать ключевые бизнес-функции, что будет иметь далеко идущие последствия для компаний в различных отраслях. Рассмотрим несколько основных областей, где генеративный ИИ будет оказывать наибольшее влияние:

1. Работа с Клиентами: Генеративный ИИ способен значительно снизить затраты компаний на обслуживание клиентов и повысить их лояльность, используя такие инструменты, как круглосуточные чат-боты и виртуальные агенты.
   Исследование показало, что в одной компании с 5000 агентами по обслуживанию клиентов применение генеративного искусственного интеллекта увеличило скорость решения проблем на 14 процентов в час и сократило время, затрачиваемое на решение проблемы, на 9 процентов. Это также снизило отток агентов и количество запросов на разговор с менеджером на 25 процентов.
   /
   – Самообслуживание клиентов. Генеративные чат-боты на базе искусственного интеллекта могут давать немедленные и персонализированные ответы на сложные запросы клиентов независимо от языка или местоположения клиента. Повышая качество и эффективность взаимодействия через автоматизированные каналы, генеративный ИИ может автоматизировать ответы на больший процент запросов клиентов, позволяя командам обслуживания клиентов брать на себя запросы, которые могут быть решены только агентом-человеком.

   – Разрешение во время первого контакта. Генеративный ИИ может мгновенно получать данные компании о конкретном клиенте, что может помочь представителю службы поддержки клиентов более успешно отвечать на вопросы и решать проблемы во время первоначального взаимодействия.

   – Сокращение времени ответа. Генеративный ИИ может сократить время, которое торговый представитель тратит на общение с клиентом, оказывая помощь в режиме реального времени и рекомендуя следующие шаги.

   – Увеличение продаж. Благодаря своей способности быстро обрабатывать данные о клиентах и ​​истории их просмотров, технология может определять предложения продуктов и предложения с учетом предпочтений клиентов. Кроме того, генеративный ИИ может улучшить обеспечение качества и обучение, собирая информацию из разговоров с клиентами, определяя, что можно сделать лучше, и обучая агентов.

2. Маркетинг: ИИ может улучшить целевой маркетинг, автоматизировать создание рекламного контент.
   /
   – Эффективное и действенное создание контента. Генеративный ИИ может значительно сократить время, необходимое для разработки идей и контента, сэкономив драгоценное время и силы. Он также может способствовать согласованности различных частей контента, обеспечивая единый голос бренда, стиль написания и формат. Способность генеративного ИИ создавать контент с различными характеристиками может повысить ценность, привлекательность, конверсию и удержание клиентов на протяжении всей жизни и в масштабах, превышающих те, которые сегодня возможны при использовании традиционных методов.

   /

   – Более эффективное использование данных. Генеративный ИИ может помочь маркетинговым службам преодолеть проблемы, связанные с неструктурированными, противоречивыми и разрозненными данными – например, из разных баз данных, – интерпретируя абстрактные источники данных, такие как текст, изображения и различные структуры. Они могут помочь маркетологам лучше использовать такие данные, как показатели территории, обобщенные отзывы клиентов и их поведение, для разработки маркетинговых стратегий, основанных на данных, таких как целевые профили клиентов и рекомендации по каналам сбыта. Такие инструменты могут выявлять и обобщать тенденции, ключевые факторы, возможности рынка и продуктов на основе неструктурированных данных, таких как социальные сети, новости, научные исследования и отзывы клиентов.

   – SEO-оптимизация. Генеративный ИИ может помочь маркетологам добиться более высокой конверсии и снизить затраты за счет поисковой оптимизации (SEO) технических компонентов маркетинга и продаж, таких как заголовки страниц, теги изображений и URL-адреса. Он может синтезировать ключевые SEO-тексты, поддерживать специалистов в создании цифрового SEO-контента и распространять целевой контент среди клиентов.

   – Персонализация поиска и обнаружения товаров. С помощью генеративного ИИ можно персонализировать поиск и обнаружение товаров, используя мультимодальные данные из текста, изображений и речи, а также глубокое понимание профилей клиентов. Например, технология может использовать индивидуальные предпочтения, поведение и историю покупок пользователей, чтобы помочь им найти наиболее подходящие продукты и создать персонализированные описания товаров. Это позволит компаниям, работающим в сфере CPG, путешествий и розничной торговли, повысить продажи в электронной коммерции за счет увеличения коэффициента конверсии сайтов.

3. Продажи: Генеративный ИИ также может изменить подход к продажам как B2B, так и B2C-компаний.
   /
   – Повышение вероятности продажи. Генеративный ИИ может выявлять лиды на продажу, создавая комплексные профили потребителей на основе структурированных и неструктурированных данных и предлагая сотрудникам действия для улучшения взаимодействия с клиентами в каждой точке контакта. Например, генеративный ИИ может предоставить более точную информацию о предпочтениях клиента, что потенциально повышает вероятность заключения сделки.
   
   – Улучшение процесса привлечения клиентов. Генеративный ИИ может помочь торговым представителям в работе с потенциальными клиентами, синтезируя соответствующую информацию о продажах продуктов и профилях клиентов и создавая сценарии обсуждения для облегчения беседы с клиентом, включая тезисы для повышения и перекрестной продажи. Кроме того, он может автоматизировать последующие действия по продажам и пассивно поддерживать лиды до тех пор, пока клиенты не будут готовы к прямому взаимодействию с торговым агентом.
   
   
   Анализ показывает, что внедрение генеративного ИИ может повысить производительность продаж примерно на 3-5 % от текущих глобальных расходов на продажи.

   Этот анализ может не полностью учитывать дополнительный доход, который генеративный ИИ может принести отделу продаж. Например, способность генеративного ИИ выявлять зацепки и возможности последующих действий могут выявить новые зацепки и способствовать более эффективному взаимодействию с клиентами, что принесет дополнительный доход. Кроме того, время, сэкономленное торговыми представителями благодаря возможностям генеративного ИИ, может быть инвестировано в более качественное взаимодействие с клиентами, что приведет к увеличению успеха продаж.

4. Разработка ПО: Инструменты вроде GitHub CoPilot ускоряют процесс кодирования, понижая порог входа для разработчиков и ускоряя вывод продуктов на рынок.
   /
5. НИОКР: Анализ больших объемов научной литературы способствует ускорению открытия новых материалов и молекул.

Эти и многие другие функции показывают, как генеративный ИИ может стать катализатором эффективности и инноваций в бизнесе. От маркетинга до разработки продуктов – технологии ИИ открывают новые возможности для роста и конкурентоспособности компаний. Таким образом, генеративный ИИ не просто оказывает влияние на отдельные функции, но и обещает преобразовать способ ведения бизнеса в целом, ускоряя инновации и способствуя экономическому росту.

Технологии на протяжении десятилетий меняли анатомию работы, предоставляя работникам “суперсилы” для выполнения задач, которые ранее были недоступны человеку. Машины и компьютеры позволяли выполнять физические задачи и сложные расчёты, теперь же генеративный ИИ открывает новые горизонты в автоматизации работы.

Исследование McKinsey показывает, что генеративный ИИ ускоряет процесс автоматизации, влияя на работу специалистов, которые ранее не ожидали такого воздействия технологий в ближайшем будущем. По оценкам, работники сегодня тратят половину своего времени на деятельность, которую теоретически можно автоматизировать с помощью существующих технологий. С появлением генеративного ИИ этот потенциал увеличивается до 60-70%.

Генеративный ИИ способен обрабатывать и понимать естественный язык, что открывает возможности для автоматизации даже в тех областях, где ранее ожидалось сохранение человеческого участия. Это может кардинально изменить рабочие процессы в таких профессиях, как образование, где, например, автоматизация может помочь преподавателям в подготовке материалов и оценке работы студентов, освобождая время для более глубокого взаимодействия с учащимися.

Масштабное внедрение технологий не происходит мгновенно, но генеративный ИИ уже показывает свой потенциал. Важно, что с ростом технологических возможностей генеративного ИИ, автоматизация становится более доступной и экономически целесообразной даже в странах с низким уровнем заработной платы. Это ускорение автоматизации требует от компаний переосмысления подходов к обучению и развитию персонала, а также к адаптации бизнес-моделей под новую реальность.

Внедрение генеративного ИИ в различные отрасли и функции бизнеса неизбежно приведет к значительным изменениям в структуре рабочей силы. Как показывает исследование McKinsey, эти изменения представляют собой как вызовы, так и возможности для компаний и их сотрудников.

1. Автоматизация и Повышение Продуктивности: Генеративный ИИ способен автоматизировать значительную часть рабочих задач, особенно тех, которые связаны с обработкой данных и принятием рутинных решений. Это может привести к повышению общей продуктивности, но также требует переосмысления роли человека в рабочих процессах.
   /
2. Переобучение и Развитие Навыков: Для адаптации к новым условиям работы, работникам потребуется переобучение и развитие новых навыков. Это включает в себя не только технические знания, но и способность работать совместно с ИИ, анализируя и интерпретируя его выводы.
   /
3. Изменение Структуры Работы: Как генеративный ИИ автоматизирует рутинные задачи, работники будут больше сосредоточены на творческих, стратегических и межличностных аспектах работы. Это может потребовать новых подходов к управлению и организации рабочего процесса.
   /
4. Создание Новых Ролей и Вакансий: В то время как некоторые роли станут менее востребованными, появятся новые, связанные с развитием и внедрением ИИ-технологий. Это создаст новые возможности для карьерного роста и развития в рамках технологически ориентированных отраслей.

Генеративный ИИ представляет собой не только технологический прорыв, но и вызов для компаний по переосмыслению и адаптации своей рабочей силы. Успешное управление этим переходом потребует внимательного планирования, инвестиций в обучение и развитие сотрудников, а также гибкого подхода к управлению изменениями.

По мере того как генеративный ИИ начинает трансформировать наш мир, важно учитывать различные аспекты этого процесса и разрабатывать стратегии для эффективной адаптации:

1. Для Компаний: Быстрая адаптация к генеративному ИИ и управление связанными с ним рисками являются ключевыми. Это включает переосмысление навыков и ролей в рабочей силе, а также разработку стратегий для интеграции новых технологий в бизнес-процессы. Компаниям необходимо быть готовыми к непрерывному обучению и инновациям, чтобы поддерживать свою конкурентоспособность.
   /
2. Для Политиков: Разработка стратегий поддержки работников в переходе к новым ролям и навыкам является важной задачей. Политики должны учитывать социальные аспекты внедрения генеративного ИИ, включая вопросы занятости, образования и переподготовки рабочей силы, а также создание условий для справедливого распределения выгод от ИИ-технологий.
   /
3. Для Граждан: Важно осознавать, как генеративный ИИ может повлиять на личную жизнь и работу. Гражданам следует быть в курсе возможностей и рисков, связанных с этими технологиями, и участвовать в обсуждении политик и стратегий, касающихся их внедрения и использования.

Эти рекомендации подчеркивают важность совместных усилий всех участников общества – от бизнеса до правительств и отдельных лиц – для развития устойчивых стратегий, обеспечивающих эффективное и сбалансированное использование генеративного ИИ.

Внедрение генеративного ИИ, несмотря на его обширные возможности, также сопровождается рядом вызовов и рисков, которые необходимо учитывать:

1. Этические и Юридические Вопросы: По мере развития и внедрения генеративных ИИ-технологий возникают вопросы, связанные с интеллектуальной собственностью, конфиденциальностью данных и этическими аспектами их использования. Компаниям необходимо быть готовыми к навигации в этих сложных вопросах.
   /
2. Точность и Надежность: Обеспечение точности и надежности выводов, сделанных с помощью генеративного ИИ, является ключевым аспектом для поддержания доверия и эффективности этих систем.
   /
3. Управление Рисками: Внедрение генеративного ИИ требует комплексного подхода к управлению рисками, включая оценку потенциального воздействия на бизнес-процессы и разработку стратегий смягчения последствий.
   /
4. Подготовка Кадров: Необходимость в переобучении и развитии новых навыков у сотрудников также представляет собой вызов, требующий внимательного и стратегического подхода к обучению и развитию персонала.

Учитывая эти вызовы, компании должны разрабатывать комплексные стратегии, направленные на эффективное использование генеративного ИИ, одновременно снижая связанные с ним риски и улучшая процессы принятия решений.

Переход к эре генеративного ИИ – это не только вызов, но и возможность для вашего бизнеса. В “Нейрохаб” мы готовы помочь вам раскрыть этот потенциал. Мы предлагаем полный спектр услуг по разработке и внедрению индивидуальных ИИ-решений, помогающих оставаться на переднем крае технологического прогресса. Наши эксперты работают с вами, чтобы определить, как наилучшим образом использовать генеративный ИИ для улучшения ваших бизнес-процессов, повышения эффективности и стимулирования роста. Обращайтесь к нам, чтобы обсудить, как мы можем помочь вашему бизнесу процветать в цифровую эпоху.