麥肯錫重磅報告:AI對哪些行業衝擊最大?
1年前


在AI成指數級發展背後,對全球經濟將帶來的影響,哪些行業衝擊最大,哪些人面臨失業威脅?

來源  /   華爾街見聞  (ID:wallstreetch)  

作者 /   葛佳明  

“AI時代”正式到來,“人工智能”更是被首次納入企業裁員理由,而或許AI引爆的裁員浪潮才剛剛开始。

6月14日,咨詢機構麥肯錫發布了的一份題爲《生成式人工智能的經濟潛力》的研究報告,在報告中,分析師們通過對47個國家及地區的850種職業(全球80%以上勞動人口)的研究,探討了在AI成指數級發展背後,對全球經濟將帶來的影響,哪些行業衝擊最大,哪些人面臨失業威脅?

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以下爲報告主要內容:

1、AI取代人類工作的時間被大幅提前了10年,在2030年至2060年間(中點爲2045 年)50%的職業逐步被AI取代。

2、AI每年可爲全球經濟帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長,生產力提高0.1%—0.6%,相當於每年貢獻一個英國的GDP。

3、全局上看AI對各行各業的發展有利,但是對個人不利,而高薪、高學歷的腦力勞動者受到的衝擊最大。

4、生成式AI帶來的價值增長,主要(約75%)集中在四個領域:客戶運營、營銷和銷售、軟件工程和研發,這也意味着四項業務受生成式AI影響最大。

5、生成式人AI及其他科技的發展或將使當前工作的60%到70%實現自動化。其中,銀行業、高科技行業和生命科學等行業所受的影響最大。

01

AI將爲全球經濟

每年“貢獻一個英國的GDP”

報告發現,在其研究的63種應用中使用生成式AI,將爲全球經濟每年帶來2.6萬億至4.4萬億美元的增長。

而這一預測還未將生成式AI所有的應用計算在內,若將尚未研究的應用計算在內,生成式AI的經濟影響可能會翻倍:

研究主要包括兩個方面:1.60多個組織使用生成式AI後的經濟增長潛力2.全球約2100項工作活動的勞動生產力潛力。

麥肯錫在報告中指出,他們的研究涵蓋了16個業務內容並得出結論:如果在各行業中應用,每年貢獻2.6萬億至4.4萬億美元之間的經濟效益,具體來看:

我們的衡量標准包括:降低生成內容的成本,以及通過AI的運用大規模提高內容質量有帶來的收入。

比如,在營銷領域,一個使用案例是將生成式AI應用於生成個性化電子郵件等創意內容。

這一增量基本相當於英國一年的GDP(2021年爲3.1萬億美元)。

我們估計非生成式AI的經濟價值將從11.0萬億美元增加至17.7萬億美元,增加15%到40%。(2017年時我們認爲人工智能可以帶來9.5萬億美元到15.4萬億美元的經濟價值)

而具體到每一項職位來看,麥肯錫的研究涵蓋約850個職業的2100項細分工作職能,根據技術的採用程度和實施方式,報告指出,AI可能會影響目前全球所有的工作,對所有行業產生影響,未來20年,生成式AI可令勞動生產力提高0.1%—0.6%。

02

最大的“輸家”?

高薪、高學歷的知識工作者

麥肯錫指出,盡管生成式AI將影響各行各業,尤其對於“此前被認爲相對不受自動化影響”的高薪腦力勞動者而言,受到的影響最大。

麥肯錫指出,在2030年至2060年間(中點爲 2045 年)50%的職業逐步被AI取代,比他們此前研究大幅提前了10年。

知識工作者最有可能受到自動化的影響,特別是涉及需要進行決策和團隊合作的職業:

前幾代的自動化技術主要是涉及數據收集與處理,因此對於知識工作者的影響較小,但生成式AI的出現,使得“知識工作者”的角色和任務與大語言模型(LLM)正好適配。   因爲大語言模型從根本上是爲了完成認知任務而設計的,因此我們對大語言模型在專業知識的應用能力較2017年增加34個百分點,而自動化管理和培養人才的潛力從2017年的16%上升到2023年的49%。

  因此,麥肯錫認爲,許多涉及溝通、監督、記錄和與人互動的工作都有可能被生成式AI自動化,這無疑加速了教育工作者及從事創造性勞動的白領工作的轉型:

與此同時,麥肯錫指出,此前的衆多生產力變革中,擁有高學歷的人往往受到的影響較小,但AI的革命將會使高學歷的人才受到更大影響:

我們認爲其中的一種解釋是生成式AI增加了技術自動化的潛力,而往往高教育水平的職業中對技術自動化的需求最多。

我們認爲另一種解釋是,多年來學位證書被視爲一種技能指標,而這將受到生成式AI的挑战,未來將有更多人主張採取更基於技能的方法來推動勞動力發展,以創建更加公平、高效的勞動力培訓和匹配系統。生成式人工智能仍然可以被描述爲對技能有偏好的技術變革,但對技能的需求更加細致。

麥肯錫強調,值得注意的是,前幾代的自動化變革往往對工資收入處於中間位置的職業影響最大,一些經濟學家把這一現象比作:“中間層的空心化”,但現在AI的出現可能對高薪知識工作者的工作影響最大:

對於低薪工作而言,人工成本低,並不能體現自動化的好處,此外從事勞動活動的低薪職業很難自動化,比如:採摘嬌嫩水果。

然而,由於生成式AI在技術自動化方面的進步,這些以前被認爲相對不容易被自動化的工作將收到最大的影響。

03

AI顛覆各行各業

麥肯錫稱,生成式AI的影響主要集中在四個領域(約佔75%):客戶運營、營銷和銷售、軟件工程和研發。

生成式AI及其他科技的發展或將使當前工作的60%到70%實現自動化。其中,銀行業、高科技行業和生命科學等行業所受的影響最大:

由於新技術提高了客戶滿意度,有助於決策制定並通過更好的監控減少欺詐,僅銀行一個行業就可以通過提高生產力額外產生2000至3400億美元的產出。這相當於營業利潤增長9%至15%。

在產品研發方面,AI可以將生產力提高10%至15%。以生命科學和化工爲例,人工智能可以更快地產生潛在的分子,加速开發新藥物和新材料的過程,這可能會使制藥公司和醫療產品公司的利潤增加多達25%。

從對營銷生產力的影響來看,生成式AI可以提高營銷生產力經濟價值5%至15%。我們通過對AI在市場營銷中的潛在用途的分析發現,除了對生產力的直接影響外,還將產生連鎖反應,將銷售生產力提高3%到5%。

生成式AI融入到各類應用中可以提供更高質量的數據洞察力,爲營銷活動帶來新的想法,更好地定位客戶群。營銷職能部門可以將資源轉移到爲自有渠道制作更高質量的內容,可能會減少外包的支出。

從軟件工程來看,生成式AI約直接影響每年軟件工程支出的20%到45%。這一價值主要來自於減少某些工作的時間,如生成初始代碼、代碼修正和重構、根本原因分析和生成新的系統設計。一項研究發現,使用微軟GitHub Copilot的軟件开發人員完成任務的速度比不使用該工具的人快56%。

麥肯錫對軟件工程團隊進行的一項內部經驗性研究發現,那些經過培訓後使用AI的人生成和重構代碼所需的時間極速減少,而且工程師普遍認爲工作體驗得到改善,稱其使工作更快樂、流程更方便和更容易獲得成就感。

從產品开發來看,我們認爲生成式AI可以加速產品上市的時間,並從如下兩方面帶來生產力的提高和操作上的便利:包括優化產品設計和改善產品質量。

04

AI的革命將大幅提高生產力

麥肯錫總結稱,全球出生率的下滑及人口老齡化將成爲全球生產力發展的阻礙,而AI和其他科技的發展可以彌補就業人口下滑的問題,使生產力大幅提高,並使全球經濟提速,而發達國家採用AI的速度也可能更快:

2012年至2022年的全球經濟增長比之前的二十年要慢,我們認爲一方面的因素是長期的結構性挑战——包括出生率下降和人口老齡化。

在許多大國,勞動力人口數量已經逐年下滑,我們認爲,AI可以重新規劃所需的勞動時間,促進生產力增長。


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