Dernier rapport de McKinsey : l'IA générative pourrait atteindre le niveau humain avant 2030, avec une valeur de production dépassant 40 000 milliards de dollars.
Le développement de l'IA générative dépasse de loin les attentes, le rapport McKinsey prévoit qu'elle atteindra le niveau humain avant 2030.
Le dernier rapport sur l'IA publié par McKinsey montre que la vitesse de développement et les bénéfices économiques de l'IA générative dépassent largement les attentes. La conclusion principale du rapport indique que l'IA atteindra un niveau humain plus rapidement que prévu, avec une estimation médiane avant 2030. Par rapport aux prévisions de 2017, le nouveau rapport est plus optimiste quant aux perspectives de développement de l'IA.
Le rapport indique que l'IA générative a profondément pénétré tous les aspects de notre vie. Contrairement au passé où elle était limitée à des domaines spécifiques, des produits d'IA générative tels que ChatGPT et Stable Diffusion sont désormais des outils accessibles à tous, pouvant être utilisés pour la création, la conception graphique, la réalisation de présentations, etc. ChatGPT, équipé de GPT-4, a considérablement amélioré ses performances, et un certain assistant IA peut traiter en une minute un texte équivalent à la longueur d'un roman.
Le rapport de McKinsey se concentre sur la rapidité du développement de l'IA, définissant l'IA générative comme une application construite sur des modèles de base. Les modèles de base ont ajouté de nombreuses nouvelles fonctionnalités dans des domaines tels que les images, les vidéos, l'audio et le code, et les performances des fonctionnalités existantes se sont également considérablement améliorées. Le rapport estime qu'actuellement, notre compréhension des capacités de l'IA générative en est encore à ses débuts.
En termes d'impact économique et social, le rapport analyse sous deux angles : d'une part, il scanne les entreprises pouvant utiliser l'IA générative et identifie 63 cas d'utilisation de l'IA générative, couvrant 16 fonctions commerciales ; d'autre part, il analyse l'impact potentiel de l'IA générative sur environ 850 professions. Les résultats montrent que l'IA générative pourrait générer des bénéfices économiques allant de 2,6 à 4,4 billions de dollars par an, soit une augmentation de 15 % à 40 % par rapport aux prévisions de 2017.
Le rapport indique que le potentiel de l'IA générative n'a pas encore été pleinement exploité. Parmi les 16 fonctions commerciales, les opérations clients, le marketing et les ventes, l'ingénierie logicielle et la recherche et développement représentent 75 % de la valeur totale des cas d'utilisation de l'IA générative. L'IA générative peut également apporter de la valeur à l'ensemble de l'entreprise en améliorant les systèmes de gestion des connaissances internes.
Du point de vue de l'industrie, le secteur de la vente au détail peut obtenir environ 3100 milliards de dollars de valeur supplémentaire en améliorant l'efficacité du marketing et des opérations clients, tandis que la valeur dans le secteur high-tech provient principalement de l'amélioration de la vitesse et de l'efficacité du développement logiciel.
Le rapport prévoit qu'en fonction des performances actuelles de l'IA générative, ses capacités dans divers domaines atteindront plus rapidement le niveau humain que ce qui était estimé auparavant. Par exemple, le temps nécessaire pour que la compréhension du langage naturel atteigne le niveau humain a été avancé de 2027 à 2023. En théorie, grâce à l'intégration des technologies existantes, la part totale de l'automatisation est passée d'environ 50 % à 60-70 %.
Pour le développement futur, le rapport prévoit que l'IA générative pourrait avoir le plus grand impact sur le travail intellectuel, en particulier dans les activités impliquant la prise de décision et la collaboration. Le potentiel d'automatisation des expertises a augmenté de 34 points de pourcentage, tandis que le potentiel d'automatisation de la gestion et du développement des talents est passé de 16 % en 2017 à 49 % en 2023.
Face à l'évolution rapide de l'IA, le rapport recommande à toutes les parties prenantes de réagir activement. Les dirigeants d'entreprise doivent envisager comment tirer parti de la valeur potentielle de l'IA générative et gérer les risques, les décideurs gouvernementaux doivent se concentrer sur la planification de la main-d'œuvre et le soutien des politiques, tandis que les individus doivent chercher un équilibre entre la commodité et l'impact que l'IA apporte.
Dans l'ensemble, ce rapport analyse en profondeur l'impact significatif de l'explosion de l'IA générative sur la société, en particulier sur le plan économique, et fournit une référence importante pour les différents secteurs afin de faire face aux défis de l'ère de l'IA.
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BlockchainGriller
· 07-31 20:54
Fou ! 2030 sera plein de bots
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DefiPlaybook
· 07-31 01:05
Taux de rendement attendu de 36,1 % mais le risque systémique apporté par l'IA est nettement supérieur à celui des actifs traditionnels.
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WhaleStalker
· 07-31 01:05
Au-delà des attentes !
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SerumSurfer
· 07-31 00:56
2030 ? Cela semble trop conservateur.
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MEVHunter
· 07-31 00:51
hmm... ngmi avec ce calendrier fr. mckz n'a clairement pas encore vu nos algos de backroom.
Dernier rapport de McKinsey : l'IA générative pourrait atteindre le niveau humain avant 2030, avec une valeur de production dépassant 40 000 milliards de dollars.
Le développement de l'IA générative dépasse de loin les attentes, le rapport McKinsey prévoit qu'elle atteindra le niveau humain avant 2030.
Le dernier rapport sur l'IA publié par McKinsey montre que la vitesse de développement et les bénéfices économiques de l'IA générative dépassent largement les attentes. La conclusion principale du rapport indique que l'IA atteindra un niveau humain plus rapidement que prévu, avec une estimation médiane avant 2030. Par rapport aux prévisions de 2017, le nouveau rapport est plus optimiste quant aux perspectives de développement de l'IA.
Le rapport indique que l'IA générative a profondément pénétré tous les aspects de notre vie. Contrairement au passé où elle était limitée à des domaines spécifiques, des produits d'IA générative tels que ChatGPT et Stable Diffusion sont désormais des outils accessibles à tous, pouvant être utilisés pour la création, la conception graphique, la réalisation de présentations, etc. ChatGPT, équipé de GPT-4, a considérablement amélioré ses performances, et un certain assistant IA peut traiter en une minute un texte équivalent à la longueur d'un roman.
Le rapport de McKinsey se concentre sur la rapidité du développement de l'IA, définissant l'IA générative comme une application construite sur des modèles de base. Les modèles de base ont ajouté de nombreuses nouvelles fonctionnalités dans des domaines tels que les images, les vidéos, l'audio et le code, et les performances des fonctionnalités existantes se sont également considérablement améliorées. Le rapport estime qu'actuellement, notre compréhension des capacités de l'IA générative en est encore à ses débuts.
En termes d'impact économique et social, le rapport analyse sous deux angles : d'une part, il scanne les entreprises pouvant utiliser l'IA générative et identifie 63 cas d'utilisation de l'IA générative, couvrant 16 fonctions commerciales ; d'autre part, il analyse l'impact potentiel de l'IA générative sur environ 850 professions. Les résultats montrent que l'IA générative pourrait générer des bénéfices économiques allant de 2,6 à 4,4 billions de dollars par an, soit une augmentation de 15 % à 40 % par rapport aux prévisions de 2017.
Le rapport indique que le potentiel de l'IA générative n'a pas encore été pleinement exploité. Parmi les 16 fonctions commerciales, les opérations clients, le marketing et les ventes, l'ingénierie logicielle et la recherche et développement représentent 75 % de la valeur totale des cas d'utilisation de l'IA générative. L'IA générative peut également apporter de la valeur à l'ensemble de l'entreprise en améliorant les systèmes de gestion des connaissances internes.
Du point de vue de l'industrie, le secteur de la vente au détail peut obtenir environ 3100 milliards de dollars de valeur supplémentaire en améliorant l'efficacité du marketing et des opérations clients, tandis que la valeur dans le secteur high-tech provient principalement de l'amélioration de la vitesse et de l'efficacité du développement logiciel.
Le rapport prévoit qu'en fonction des performances actuelles de l'IA générative, ses capacités dans divers domaines atteindront plus rapidement le niveau humain que ce qui était estimé auparavant. Par exemple, le temps nécessaire pour que la compréhension du langage naturel atteigne le niveau humain a été avancé de 2027 à 2023. En théorie, grâce à l'intégration des technologies existantes, la part totale de l'automatisation est passée d'environ 50 % à 60-70 %.
Pour le développement futur, le rapport prévoit que l'IA générative pourrait avoir le plus grand impact sur le travail intellectuel, en particulier dans les activités impliquant la prise de décision et la collaboration. Le potentiel d'automatisation des expertises a augmenté de 34 points de pourcentage, tandis que le potentiel d'automatisation de la gestion et du développement des talents est passé de 16 % en 2017 à 49 % en 2023.
Face à l'évolution rapide de l'IA, le rapport recommande à toutes les parties prenantes de réagir activement. Les dirigeants d'entreprise doivent envisager comment tirer parti de la valeur potentielle de l'IA générative et gérer les risques, les décideurs gouvernementaux doivent se concentrer sur la planification de la main-d'œuvre et le soutien des politiques, tandis que les individus doivent chercher un équilibre entre la commodité et l'impact que l'IA apporte.
Dans l'ensemble, ce rapport analyse en profondeur l'impact significatif de l'explosion de l'IA générative sur la société, en particulier sur le plan économique, et fournit une référence importante pour les différents secteurs afin de faire face aux défis de l'ère de l'IA.