McKinsey Raporu, Üretken AI'nın Büyük Potansiyelini Ortaya Koyuyor

McKinsey'in en son yayımladığı rapor, jeneratif AI'nin gelişim perspektifi hakkında iyimser bir tutum sergiliyor. Rapora göre, AI'nın insan seviyesine ulaşma süresi beklenenden daha hızlı olabilir, medyan tahmin 2030 yılından önce. 2017'deki tahminlerle karşılaştırıldığında, yeni rapor, AI'nın gelişim hızı konusunda belirgin şekilde daha olumlu bir bakış açısına sahip.

Rapor, AI teknolojisinin yaşamımızın her alanına derinlemesine nüfuz ettiğini belirtiyor. 2016 yılında AlphaGo'nun Lee Sedol'u yenmesiyle AI'nın yalnızca Go alanında sınırlı olduğu günlerden farklı olarak, bugün ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion gibi üretken AI ürünleri yaratım, çizim, PPT hazırlama gibi günlük işlerde yaygın olarak kullanılmakta. GPT-4 ile donatılan ChatGPT'nin performansı büyük ölçüde artarken, Anthropic'in Claude modeli de işlem hızında kayda değer bir iyileşme göstermektedir.

Rapor, yapay zeka gelişim hızına odaklanıyor ve üretken yapay zekanın sadece birkaç ay içinde hızla yükseldiğini belirtiyor. Şu anda üretken yapay zeka yeteneklerine dair anlayışımız başlangıç aşamasında ve gelecekteki potansiyelini daha derinlemesine anlamak önemlidir.

Ekonomik fayda açısından, rapor iki perspektiften analiz edilmiştir:

1. 63 üretken yapay zeka uygulama senaryosunun analizi, eğer her sektörde yaygın olarak uygulanırsa, her yıl 2.6 trilyon ila 4.4 trilyon dolar ekonomik fayda sağlayabileceğini göstermektedir; bu, 2017 tahminlerine göre %15-40 oranında bir artıştır.

2. Üretken AI'nın yaklaşık 850 meslek üzerindeki potansiyel etkilerini analiz edin, küresel işgücü verimliliği üzerindeki etkisini tahmin edin. Sonuçlar, üretken AI'nın toplam ekonomik faydasının her yıl 6.1 trilyon ile 7.9 trilyon dolar arasında olabileceğini göstermektedir.

Rapor, üretken yapay zekanın potansiyelinin bununla sınırlı olmadığını düşünüyor. 16 iş işlevi arasında, müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve Ar-Ge, üretken yapay zeka kullanım durumlarının toplam değerinin yaklaşık %75'ini oluşturuyor. Ayrıca, üretken yapay zeka, şirket içi bilgi yönetim sistemlerini geliştirerek tüm şirkete değer katabilir.

Farklı sektörlerde, üretken AI'nın etkisi farklılık göstermektedir. Örneğin, perakende sektörü pazarlama ve müşteri operasyonlarını iyileştirerek yaklaşık 3100 milyar dolar ek değer elde edebilirken, yüksek teknoloji alanındaki değer esasen yazılım geliştirme verimliliğini artırmaktan kaynaklanmaktadır.

Rapor, üreteç AI'nın insan seviyesine daha önce beklenenden daha hızlı ulaşacağını öngörüyor. Örneğin, AI'nın insan doğal dil anlama yeteneğine ulaşma süresi 2027'den 2023'e çekildi. Şu anda, teknik otomasyonun toplam oranı yaklaşık %50'den %60-70'e yükseldi.

Üretken yapay zekanın bilgi işlerine etkisi en büyük, özellikle karar verme ve iş birliği gibi faaliyetlerde. Uzmanlık otomasyonu potansiyeli 34 puan artarken, yönetim ve yetenek geliştirme otomasyonu potansiyeli %16'dan %49'a yükseldi.

Rapor, önümüzdeki on yıl içinde işlerin en az dörtte birinin veya üçte birinin değişeceğini belirtiyor. Bu konuda, işletme liderleri, üretken yapay zekanın potansiyel değerini nasıl kullanacaklarını ve riskleri nasıl yöneteceklerini düşünmelidir; hükümet karar vericileri, iş gücü planlaması ve politika desteğine odaklanmalıdır; her birey ise yeni teknolojinin sağladığı kolaylıklar ve etkileri arasında nasıl bir denge kuracağını düşünmelidir.

Genel olarak, bu rapor, üretken yapay zekanın patlamasının sosyoekonomik üzerindeki önemli etkilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmekte ve AI çağının gelişimini anlamamız ve buna yanıt vermemiz için önemli bir referans sunmaktadır.