Üretken AI'nin gelişimi beklenenden çok daha ileri, McKinsey raporu 2030'a kadar insan seviyesine ulaşacağını öngörüyor.

McKinsey'in en son yayımladığı AI raporu, üretken AI'nın gelişim hızının ve ekonomik faydalarının beklentileri çok aştığını göstermektedir. Raporun ana sonucu, AI'nın insan seviyesine ulaşma süresinin beklenenden daha hızlı olacağı ve medyan tahminin 2030'dan önce olacağıdır. 2017'deki tahminlerle karşılaştırıldığında, yeni rapor AI'nın gelişim perspektifine daha iyimser bir bakış açısı sunmaktadır.

Rapor, üretken yapay zekanın yaşamımızın her alanına derinlemesine nüfuz ettiğini belirtiyor. Geçmişte yalnızca belirli alanlarla sınırlı olan üretken yapay zeka ürünleri, bugün ChatGPT, Stable Diffusion gibi herkesin erişebileceği araçlar haline geldi ve yaratım, grafik tasarım, sunum hazırlama gibi birçok amaç için kullanılabiliyor. GPT-4 ile donatılmış ChatGPT'nin performansı önemli ölçüde arttı; bir AI asistanı, bir dakikadan kısa bir sürede bir roman uzunluğunda metni işleyebiliyor.

McKinsey raporu, AI gelişiminin hızına odaklanmakta ve jeneratif AI'yi temel modeller üzerine inşa edilen uygulamalar olarak tanımlamaktadır. Temel modeller, görüntü, video, ses, kod gibi alanlarda birçok yeni işlev eklerken, mevcut işlevlerin performansı da önemli ölçüde artmıştır. Rapor, şu anda jeneratif AI yeteneklerini anlama seviyemizin hala başlangıç aşamasında olduğunu belirtmektedir.

Ekonomik ve sosyal etki açısından rapor, iki bakış açısıyla analiz yapılmaktadır: biri, üretken yapay zekayı kullanabilen işletmeleri taramak, 16 farklı iş fonksiyonunu kapsayan 63 üretken yapay zeka kullanım durumunu belirlemektir; diğeri ise üretken yapay zekanın yaklaşık 850 meslek üzerindeki potansiyel etkisini analiz etmektir. Sonuçlar, üretken yapay zekanın her yıl 2.6 trilyon ile 4.4 trilyon dolar ekonomik fayda sağlayabileceğini, 2017 tahminlerine göre %15 ila %40 arasında bir artış gösterdiğini ortaya koymaktadır.

Rapor, üretken AI'nın potansiyelinin henüz tam olarak keşfedilmediğini vurguluyor. 16 iş fonksiyonu arasında, müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve Ar-Ge bu dört fonksiyon, üretken AI kullanım durumlarının toplam değerinin %75'ini oluşturuyor. Üretken AI ayrıca şirket içindeki bilgi yönetim sistemlerini iyileştirerek tüm şirkete değer katabilir.

Sektör açısından bakıldığında, perakende sektörü pazarlama ve müşteri işletim verimliliğini artırarak yaklaşık 3100 milyar dolar ek değer elde edebilirken, yüksek teknoloji alanındaki değer esasen yazılım geliştirme hızını ve verimliliğini artırmaktan gelmektedir.

Rapor, mevcut üretken yapay zekanın performansına dayanarak, yeteneklerinin daha önce tahmin edilenden daha hızlı bir şekilde insan seviyesine ulaşacağını öngörüyor. Örneğin, doğal dil anlama yeteneğinin insan seviyesine ulaşma süresi 2027'den 2023'e çekildi. Teorik olarak, mevcut teknolojilerin entegrasyonu sayesinde, mevcut otomasyonun toplam oranı yaklaşık %50'den %60-70'e yükseldi.

Gelecek gelişmeler için rapor, üretken AI'nın bilgi işlerinde en büyük etkiyi yaratabileceğini, özellikle karar verme ve işbirliği ile ilgili faaliyetlerde olacağını tahmin ediyor. Uzmanlık otomasyonunun potansiyeli 34 puan artarken, yönetim ve yetenek geliştirme otomasyonunun potansiyeli 2017'de %16'dan 2023'te %49'a yükseldi.

AI'nin hızlı gelişimiyle karşı karşıya, rapor tüm paydaşların aktif bir şekilde yanıt vermesi gerektiğini öneriyor. Şirket liderleri, üretken AI'nın potansiyel değerini nasıl kullanacaklarını ve riskleri nasıl yöneteceklerini düşünmelidir, hükümet karar vericileri ise iş gücü planlaması ve politika desteğine odaklanmalıdır, bireyler ise AI'nın sağladığı kolaylıklar ile etkileri arasında bir denge aramalıdır.

Genel olarak, bu rapor, üretken yapay zekanın patlamasının topluma, özellikle ekonomik alanda, önemli etkilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmekte ve farklı alanların AI çağındaki zorluklarla başa çıkmalarına önemli bir referans sağlamaktadır.