McKinsey publica un informe sobre el potencial económico de la IA generativa (66 p/PDF/en inglés)
(mckinsey.com)Intenté traducir con DeepL el índice del informe y algunos insights principales.
(⚠️Por lo tanto, el contenido en español puede diferir del original, así que por favor lean también el texto original.⚠️)
Índice del informe
- Insights principales / Key insights
- Capítulo 1: La IA generativa como catalizador tecnológico / Chapter 1: Generative AI as a technology catalyst
- Glosario / Glossary
- Capítulo 2: Casos de uso de IA generativa en distintas funciones e industrias / Chapter 2: Generative AI use cases across functions and industries
- En foco: Retail y bienes de consumo empaquetados / Spotlight: Retail and consumer packaged goods
- En foco: Banca / Spotlight: Banking
- En foco: Productos farmacéuticos y médicos / Spotlight: Pharmaceuticals and medical products
- Capítulo 3: El futuro del trabajo con IA generativa: impactos en las actividades laborales, el crecimiento económico y la productividad / Chapter 3: The generative AI future of work: Impacts on work activities, economic growth, and productivity
- Capítulo 4: Consideraciones para las empresas y la sociedad / Chapter 4: Considerations for businesses and society
- Apéndice / Appendix
Insights principales
El impacto de la IA generativa en la productividad podría añadir billones de dólares en valor a la economía global. Según la investigación más reciente, se estima que la IA generativa podría agregar entre 2.6 y 4.4 billones de dólares anuales en los 63 casos de uso analizados; a modo de comparación, el PIB total del Reino Unido en 2021 fue de 3.1 billones de dólares. Esto incrementaría el impacto de toda la inteligencia artificial entre un 15% y un 40%. Si además se incluye el impacto de incorporar IA generativa en software que actualmente se usa para otras tareas fuera de esos casos de uso, esta estimación prácticamente se duplicaría.
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.
Aproximadamente el 75% del valor que podrían aportar los casos de uso de IA generativa se concentra en cuatro áreas: operaciones con clientes, marketing y ventas, ingeniería de software e I+D. A través de 16 funciones de negocio, se examinaron 63 casos de uso en los que esta tecnología puede resolver desafíos empresariales específicos de manera que produzcan uno o más resultados medibles. Algunos ejemplos son la capacidad de la IA generativa para apoyar interacciones con clientes, generar contenido creativo para marketing y ventas, y redactar código basado en prompts en lenguaje natural, entre muchas otras tareas.
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.
La IA generativa tendrá un impacto importante en todos los sectores industriales. La banca, la alta tecnología y las ciencias de la vida están entre las industrias que podrían ver el mayor impacto de la IA generativa como porcentaje de sus ingresos. Por ejemplo, en la industria bancaria, esta tecnología podría aportar un valor equivalente a entre 200 mil y 340 mil millones de dólares anuales si los casos de uso se implementaran por completo. En retail y bienes de consumo empaquetados, el impacto potencial también es considerable: entre 400 mil y 660 mil millones de dólares al año.
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.
La IA generativa tiene el potencial de cambiar la estructura del trabajo al reforzar las capacidades de cada persona mediante la automatización de parte de sus actividades individuales. La IA generativa actual, junto con otras tecnologías, tiene el potencial de automatizar actividades laborales que hoy absorben entre el 60% y el 70% del tiempo de los empleados. En contraste, antes se estimaba que la tecnología solo tenía el potencial de automatizar la mitad del tiempo de trabajo. Esta aceleración en el potencial de automatización técnica se debe en gran parte a la mayor capacidad de la IA generativa para comprender lenguaje natural, algo necesario para actividades que representan el 25% del tiempo total de trabajo. Por eso, la IA generativa impacta más al trabajo del conocimiento asociado a ocupaciones con mayores salarios y requisitos educativos que a otros tipos de trabajo.
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.
A medida que aumenta el potencial de automatización técnica, es probable que el ritmo de transformación de la fuerza laboral se acelere aún más. Según los escenarios de adopción actualizados, que incluyen desarrollo tecnológico, viabilidad económica y tiempos de difusión, se estima que la mitad de las actividades laborales actuales podría automatizarse entre 2030 y 2060, con un punto medio en 2045, aproximadamente una década antes de las estimaciones previas.
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.
La IA generativa puede aumentar de forma sustancial la productividad laboral en toda la economía, pero eso requerirá inversiones para apoyar a los trabajadores mientras cambian de actividades o de empleo. La IA generativa podría permitir un crecimiento anual de la productividad laboral de entre 0.1% y 0.6% hasta 2040, dependiendo de la velocidad de adopción tecnológica y de la reasignación del tiempo de los trabajadores hacia otras actividades. Si se combina la IA generativa con todas las demás tecnologías, la automatización del trabajo podría sumar entre 0.2 y 3.3 puntos porcentuales anuales al crecimiento de la productividad. Sin embargo, los trabajadores necesitarán apoyo para aprender nuevas habilidades, y algunos cambiarán de ocupación. Si se logran gestionar las transiciones laborales y otros riesgos, la IA generativa podría contribuir de manera sustancial al crecimiento económico y apoyar un mundo más sostenible e inclusivo.
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.
La era de la IA generativa apenas comienza. El entusiasmo por esta tecnología es evidente, y los primeros pilotos resultan muy prometedores. Pero materializar por completo sus beneficios tomará tiempo, y los líderes empresariales y sociales todavía tienen desafíos importantes por resolver. Entre ellos están la gestión de los riesgos inherentes a la IA generativa, la definición de qué nuevas habilidades y capacidades necesitará la fuerza laboral, y el replanteamiento de procesos empresariales clave como el reentrenamiento y el desarrollo de nuevas habilidades.
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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