McKinsey veröffentlicht Bericht zum wirtschaftlichen Potenzial von Generativer KI (66 S./PDF/Englisch)
(mckinsey.com)Ich habe das Inhaltsverzeichnis des Berichts und die wichtigsten Erkenntnisse ungefähr mit DeepL übersetzt.
(⚠️Daher kann der koreanische Inhalt vom Original abweichen – bitte lesen Sie unbedingt auch den Originaltext!⚠️)
Inhaltsverzeichnis des Berichts
- Wichtige Erkenntnisse / Key insights
- Kapitel 1: Generative KI als technologischer Katalysator / Chapter 1: Generative AI as a technology catalyst
- Glossar / Glossary
- Kapitel 2: Einsatzfälle für Generative KI über Funktionen und Branchen hinweg / Chapter 2: Generative AI use cases across functions and industries
- Spotlight: Einzelhandel und Konsumgüter / Spotlight: Retail and consumer packaged goods
- Spotlight: Bankwesen / Spotlight: Banking
- Spotlight: Pharmazeutika und medizinische Produkte / Spotlight: Pharmaceuticals and medical products
- Kapitel 3: Die Zukunft der Arbeit mit Generativer KI: Auswirkungen auf Arbeitsaktivitäten, Wirtschaftswachstum und Produktivität / Chapter 3: The generative AI future of work: Impacts on work activities, economic growth, and productivity
- Kapitel 4: Überlegungen für Unternehmen und Gesellschaft / Chapter 4: Considerations for businesses and society
- Anhang / Appendix
Wichtige Erkenntnisse
Die Auswirkungen von Generativer KI auf die Produktivität könnten der Weltwirtschaft Werte in Billionenhöhe hinzufügen. Jüngste Forschung schätzt, dass Generative KI über die 63 analysierten Einsatzfälle hinweg jährlich einen Gegenwert von 2,6 bis 4,4 Billionen US-Dollar schaffen könnte – zum Vergleich: Das gesamte BIP des Vereinigten Königreichs betrug 2021 3,1 Billionen US-Dollar. Dadurch würde sich die Wirkung aller Formen künstlicher Intelligenz um 15 bis 40 Prozent erhöhen. Diese Schätzung würde sich ungefähr verdoppeln, wenn man auch die Auswirkungen der Einbettung von Generativer KI in Software berücksichtigt, die derzeit für andere Aufgaben außerhalb dieser Einsatzfälle verwendet wird.
Generative AI’s impact on productivity could add trillions of dollars in value to the global economy. Our latest research estimates that generative AI could add the equivalent of $2.6 trillion to $4.4 trillion annually across the 63 use cases we analyzed—by comparison, the United Kingdom’s entire GDP in 2021 was $3.1 trillion. This would increase the impact of all artificial intelligence by 15 to 40 percent. This estimate would roughly double if we include the impact of embedding generative AI into software that is currently used for other tasks beyond those use cases.
Etwa 75 Prozent des Werts, den Einsatzfälle für Generative KI liefern könnten, entfallen auf vier Bereiche: Customer Operations, Marketing und Vertrieb, Software Engineering sowie F&E. Über 16 Geschäftsfunktionen hinweg wurden 63 Einsatzfälle untersucht, in denen die Technologie spezifische geschäftliche Herausforderungen auf eine Weise lösen kann, die ein oder mehrere messbare Ergebnisse erzeugt. Beispiele sind die Fähigkeit von Generativer KI, Interaktionen mit Kunden zu unterstützen, kreative Inhalte für Marketing und Vertrieb zu generieren und Computercode auf Basis natürlichsprachlicher Prompts zu entwerfen – neben vielen weiteren Aufgaben.
About 75 percent of the value that generative AI use cases could deliver falls across four areas: Customer operations, marketing and sales, software engineering, and R&D. Across 16 business functions, we examined 63 use cases in which the technology can address specific business challenges in ways that produce one or more measurable outcomes. Examples include generative AI’s ability to support interactions with customers, generate creative content for marketing and sales, and draft computer code based on natural-language prompts, among many other tasks.
Generative KI wird über alle Branchen hinweg erhebliche Auswirkungen haben. Bankwesen, Hightech und Life Sciences gehören zu den Branchen, in denen Generative KI gemessen am Umsatz den größten Effekt haben könnte. Im Bankensektor könnte die Technologie beispielsweise jährlich einen zusätzlichen Wert von 200 bis 340 Milliarden US-Dollar liefern, wenn die Einsatzfälle vollständig umgesetzt würden. Im Einzelhandel und bei Konsumgütern ist das potenzielle Ausmaß mit 400 bis 660 Milliarden US-Dollar pro Jahr ebenfalls erheblich.
Generative AI will have a significant impact across all industry sectors. Banking, high tech, and life sciences are among the industries that could see the biggest impact as a percentage of their revenues from generative AI. Across the banking industry, for example, the technology could deliver value equal to an additional $200 billion to $340 billion annually if the use cases were fully implemented. In retail and consumer packaged goods, the potential impact is also significant at $400 billion to $660 billion a year.
Generative KI hat das Potenzial, die Struktur der Arbeit zu verändern, indem sie die Fähigkeiten einzelner Beschäftigter erweitert und einige ihrer Tätigkeiten automatisiert. Aktuelle Generative KI und andere Technologien haben das Potenzial, Arbeitsaktivitäten zu automatisieren, die heute 60 bis 70 Prozent der Arbeitszeit von Beschäftigten ausmachen. Zuvor wurde dagegen geschätzt, dass Technologie das Potenzial hat, die Hälfte der Arbeitszeit zu automatisieren. Der beschleunigte Anstieg des technischen Automatisierungspotenzials ist weitgehend auf die verbesserte Fähigkeit von Generativer KI zurückzuführen, natürliche Sprache zu verstehen, was für Arbeitsaktivitäten erforderlich ist, die 25 Prozent der gesamten Arbeitszeit ausmachen. Daher hat Generative KI größere Auswirkungen auf Wissensarbeit, die mit Berufen mit höheren Löhnen und Bildungsanforderungen verbunden ist, als auf andere Arten von Arbeit.
Generative AI has the potential to change the anatomy of work, augmenting the capabilities of individual workers by automating some of their individual activities. Current generative AI and other technologies have the potential to automate work activities that absorb 60 to 70 percent of employees’ time today. In contrast, we previously estimated that technology has the potential to automate half of the time employees spend working. The acceleration in the potential for technical automation is largely due to generative AI’s increased ability to understand natural language, which is required for work activities that account for 25 percent of total work time. Thus, generative AI has more impact on knowledge work associated with occupations that have higher wages and educational requirements than on other types of work.
Mit dem wachsenden Potenzial technischer Automatisierung dürfte sich das Tempo der Transformation der Arbeitswelt weiter beschleunigen. Unsere aktualisierten Adoptionsszenarien, einschließlich technologischer Entwicklung, wirtschaftlicher Machbarkeit und Diffusionszeiträume, führen zu Schätzungen, wonach die Hälfte der heutigen Arbeitsaktivitäten zwischen 2030 und 2060 automatisiert werden könnte, mit einem Mittelpunkt im Jahr 2045 – also ungefähr ein Jahrzehnt früher als in unseren bisherigen Schätzungen.
The pace of workforce transformation is likely to accelerate, given increases in the potential for technical automation. Our updated adoption scenarios, including technology development, economic feasibility, and diffusion timelines, lead to estimates that half of today’s work activities could be automated between 2030 and 2060, with a midpoint in 2045, or roughly a decade earlier than in our previous estimates.
Generative KI kann die Arbeitsproduktivität in der gesamten Wirtschaft erheblich steigern, doch dafür sind Investitionen nötig, um Beschäftigte beim Wechsel von Tätigkeiten oder Berufen zu unterstützen. Generative KI könnte bis 2040 ein jährliches Wachstum der Arbeitsproduktivität von 0,1 bis 0,6 Prozent ermöglichen – abhängig von der Geschwindigkeit der Technologieadoption und der Verlagerung von Arbeitszeit auf andere Aktivitäten. Kombiniert man Generative KI mit allen anderen Technologien, könnte die Automatisierung der Arbeit das Produktivitätswachstum jährlich um 0,2 bis 3,3 Prozentpunkte erhöhen. Allerdings werden Beschäftigte Unterstützung beim Erlernen neuer Fähigkeiten benötigen, und manche werden den Beruf wechseln. Wenn Übergänge für Beschäftigte und andere Risiken gemanagt werden können, könnte Generative KI substanziell zum Wirtschaftswachstum beitragen und eine nachhaltigere, inklusivere Welt unterstützen.
Generative AI can substantially increase labor productivity across the economy, but that will require investments to support workers as they shift work activities or change jobs. Generative AI could enable labor productivity growth of 0.1 to 0.6 percent annually through 2040, depending on the rate of technology adoption and redeployment of worker time into other activities. Combining generative AI with all other technologies, work automation could add 0.2 to 3.3 percentage points annually to productivity growth. However, workers will need support in learning new skills, and some will change occupations. If worker transitions and other risks can be managed, generative AI could contribute substantively to economic growth and support a more sustainable, inclusive world.
Das Zeitalter der Generativen KI beginnt gerade erst. Die Begeisterung für diese Technologie ist spürbar, und frühe Pilotprojekte sind sehr überzeugend. Doch bis die Vorteile dieser Technologie vollständig realisiert sind, wird es Zeit brauchen, und Führungskräfte in Wirtschaft und Gesellschaft stehen weiterhin vor erheblichen Herausforderungen. Dazu gehören das Management der in Generativer KI angelegten Risiken, die Bestimmung neuer Fähigkeiten und Kompetenzen, die die Belegschaft benötigen wird, sowie das Überdenken zentraler Geschäftsprozesse wie Umschulung und Entwicklung neuer Kompetenzen.
The era of generative AI is just beginning. Excitement over this technology is palpable, and early pilots are compelling. But a full realization of the technology’s benefits will take time, and leaders in business and society still have considerable challenges to address. These include managing the risks inherent in generative AI, determining what new skills and capabilities the workforce will need, and rethinking core business processes such as retraining and developing new skills.
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