El informe de McKinsey revela el enorme potencial de la IA generativa

El último informe publicado por McKinsey tiene una actitud optimista hacia el desarrollo de la IA generativa. El informe predice que la IA puede alcanzar el nivel humano más rápido de lo esperado, con una predicción mediana antes de 2030. En comparación con las predicciones de 2017, el nuevo informe es notablemente más positivo sobre la velocidad de desarrollo de la IA.

El informe señala que la tecnología de IA ha penetrado en todos los aspectos de nuestras vidas. A diferencia de 2016, cuando AlphaGo venció a Lee Sedol y la IA se limitaba al ámbito del go, hoy en día productos de IA generativa como ChatGPT, Copilot y Stable Diffusion se utilizan ampliamente en tareas diarias como la creación, el dibujo y la elaboración de presentaciones en PowerPoint. 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 en la velocidad de desarrollo de la IA, señalando que la IA generativa ha surgido rápidamente en solo unos meses. Actualmente, nuestra comprensión de las capacidades de la IA generativa aún se encuentra en una etapa inicial, por lo que es necesario profundizar en su potencial futuro.

En términos de eficiencia económica, el informe se analizó desde dos perspectivas:

1. Un análisis de 63 escenarios de aplicación de AI generativa muestra que, si se aplica ampliamente en diversas industrias, podría generar beneficios económicos de entre 2.6 billones y 4.4 billones de dólares al año, lo que representa un aumento del 15% al 40% en comparación con las proyecciones de 2017.

2. Analizar el impacto potencial de la IA generativa en aproximadamente 850 profesiones, estimando su efecto en la productividad de la fuerza laboral global. Los resultados muestran que el beneficio económico total de la IA generativa podría alcanzar entre 6.1 billones y 7.9 billones de dólares anuales.

El informe considera que el potencial de la IA generativa va mucho más allá de esto. En 16 funciones empresariales, las operaciones con clientes, el marketing y las ventas, la ingeniería de software y la investigación y desarrollo representan aproximadamente el 75% del valor total de los casos de uso de la IA generativa. Además, la IA generativa también puede aportar valor a toda la empresa mejorando los sistemas de gestión del conocimiento interno.

El impacto de la IA generativa varía en diferentes industrias. Por ejemplo, el sector minorista puede obtener aproximadamente 310 mil millones de dólares en valor adicional al mejorar el marketing y las operaciones con los clientes, mientras que el valor en el sector de alta tecnología proviene principalmente de la mejora de la eficiencia en el desarrollo de software.

Se espera que la IA generativa alcance el nivel humano más rápidamente de lo previsto anteriormente. Por ejemplo, el tiempo que tomará para que la IA alcance la capacidad de comprensión del lenguaje natural humano se ha adelantado de 2027 a 2023. Actualmente, la proporción total de automatización tecnológica ha aumentado del 50% aproximadamente al 60-70%.

El impacto de la IA generativa en el trabajo del conocimiento es mayor, 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 pasado del 16% al 49%.

El informe señala que en la próxima década, al menos una cuarta parte a un tercio de los trabajos cambiarán. Ante esto, los líderes empresariales deben considerar cómo aprovechar el valor potencial de la IA generativa y gestionar los riesgos, los responsables de políticas gubernamentales deben centrarse en la planificación de la fuerza laboral y el apoyo a políticas, y cada individuo debe reflexionar sobre cómo equilibrar las ventajas e impactos que trae la nueva tecnología.

En general, este informe analiza de manera integral el impacto significativo de la explosión de la IA generativa en la socioeconomía, proporcionando una referencia importante para nuestra comprensión y respuesta a la llegada de la era de la IA.