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Aug 21, 2023

El estado de la IA en 2023: el año decisivo de la IA generativa

La última encuesta global anual de McKinsey sobre el estado actual de la IA confirma el crecimiento explosivo de las herramientas de IA generativa (gen AI). Menos de un año después del debut de muchas de estas herramientas, un tercio de nuestra

La última encuesta global anual de McKinsey sobre el estado actual de la IA confirma el crecimiento explosivo de las herramientas de IA generativa (gen AI). Menos de un año después del debut de muchas de estas herramientas, un tercio de los encuestados dicen que sus organizaciones utilizan la IA de generación con regularidad en al menos una función empresarial. En medio de avances recientes, la IA ha pasado de ser un tema relegado a los empleados de tecnología a convertirse en un foco de atención para los líderes de las empresas: casi una cuarta parte de los ejecutivos de alto nivel encuestados dicen que están usando personalmente herramientas de IA genética para el trabajo, y más de una cuarta parte de los encuestados de Las empresas que utilizan IA dicen que la IA genética ya está en las agendas de sus juntas directivas. Es más, el 40 por ciento de los encuestados dice que sus organizaciones aumentarán su inversión en IA en general debido a los avances en la IA genérica. Los hallazgos muestran que todavía estamos en los primeros días para gestionar los riesgos relacionados con la IA de generación, y menos de la mitad de los encuestados afirman que sus organizaciones están mitigando incluso el riesgo que consideran más relevante: la inexactitud.

Las organizaciones que ya han incorporado capacidades de IA han sido las primeras en explorar el potencial de la IA de generación, y aquellas que ven el mayor valor de las capacidades de IA más tradicionales (un grupo que llamamos de alto rendimiento en IA) ya están superando a otras en la adopción de herramientas de IA de generación. 1Definimos a las organizaciones de alto rendimiento en IA como organizaciones que, según los encuestados, atribuyen al menos el 20 por ciento de su EBIT a la adopción de IA.

La disrupción empresarial esperada por la IA de generación es significativa y los encuestados predicen cambios significativos en sus fuerzas laborales. Anticipan recortes de fuerza laboral en ciertas áreas y grandes esfuerzos de recapacitación para abordar las cambiantes necesidades de talento. Sin embargo, si bien el uso de IA de generación podría estimular la adopción de otras herramientas de IA, vemos pocos aumentos significativos en la adopción de estas tecnologías por parte de las organizaciones. El porcentaje de organizaciones que adoptan herramientas de inteligencia artificial se ha mantenido estable desde 2022 y la adopción sigue concentrada en una pequeña cantidad de funciones comerciales.

Los hallazgos de la encuesta, que se realizó sobre el terreno a mediados de abril de 2023, muestran que, a pesar de la incipiente disponibilidad pública de la generación de IA, la experimentación con las herramientas ya es relativamente común y los encuestados esperan que las nuevas capacidades transformen sus industrias. La Gen AI ha captado el interés de toda la población empresarial: personas de todas las regiones, industrias y niveles de antigüedad están utilizando la Gen AI para el trabajo y fuera del trabajo. El setenta y nueve por ciento de todos los encuestados dicen que han tenido al menos cierta exposición a la generación de IA, ya sea en el trabajo o fuera del trabajo, y el 22 por ciento dice que la utilizan regularmente en su propio trabajo. Si bien el uso reportado es bastante similar en todos los niveles de antigüedad, es más alto entre los encuestados que trabajan en el sector tecnológico y los de América del Norte.

Las organizaciones también utilizan ahora habitualmente la IA de generación. Un tercio de todos los encuestados dice que sus organizaciones ya utilizan regularmente IA generativa en al menos una función, lo que significa que el 60 por ciento de las organizaciones con adopción de IA informada están utilizando IA generativa. Es más, el 40 por ciento de los que informan sobre la adopción de la IA en sus organizaciones dicen que sus empresas esperan invertir más en IA en general gracias a la IA generativa, y el 28 por ciento dice que el uso de la IA generativa ya está en la agenda de su junta directiva. Las funciones comerciales más comúnmente reportadas que utilizan estas herramientas más nuevas son las mismas en las que el uso de IA es más común en general: marketing y ventas, desarrollo de productos y servicios, y operaciones de servicios, como atención al cliente y soporte administrativo. Esto sugiere que las organizaciones están buscando estas nuevas herramientas donde se encuentra el mayor valor. En nuestra investigación anterior, estas tres áreas, junto con la ingeniería de software, mostraron el potencial de generar alrededor del 75 por ciento del valor anual total de los casos de uso de IA generativa.

En estos primeros días, las expectativas sobre el impacto de la IA genérica son altas: tres cuartas partes de todos los encuestados esperan que la IA genérica cause cambios significativos o disruptivos en la naturaleza de la competencia de su industria en los próximos tres años. Los encuestados que trabajan en las industrias de tecnología y servicios financieros son los más propensos a esperar cambios disruptivos de la generación de IA. Nuestra investigación anterior muestra que, si bien es probable que todas las industrias experimenten algún grado de disrupción, es probable que el nivel de impacto varíe.2 “El potencial económico de la IA generativa: la próxima frontera de productividad”, McKinsey, 14 de junio de 2023. Es probable que las industrias que dependen en gran medida del trabajo del conocimiento experimenten más disrupciones y potencialmente obtengan más valor. Si bien nuestras estimaciones sugieren que, como era de esperar, las empresas de tecnología están preparadas para ver el mayor impacto de la generación de IA (valor agregado equivalente a hasta el 9 por ciento de los ingresos de la industria global), las industrias basadas en el conocimiento como la banca (hasta el 5 por ciento), las farmacéuticas y los productos médicos (también hasta el 5 por ciento), y la educación (hasta el 4 por ciento) también podrían experimentar efectos significativos. Por el contrario, las industrias manufactureras, como la aeroespacial, la automotriz y la electrónica avanzada, podrían experimentar efectos menos disruptivos. Esto contrasta con el impacto de oleadas tecnológicas anteriores que afectaron más a la fabricación y se debe a las fortalezas de la IA en las actividades basadas en el lenguaje, a diferencia de aquellas que requieren trabajo físico.

Según la encuesta, pocas empresas parecen estar completamente preparadas para el uso generalizado de la IA de generación, o para los riesgos comerciales que estas herramientas pueden traer. Sólo el 21 por ciento de los encuestados que informaron la adopción de IA dicen que sus organizaciones han establecido políticas que rigen el uso de tecnologías de IA de generación por parte de los empleados en su trabajo. Y cuando preguntamos específicamente sobre los riesgos de adoptar la IA genérica, pocos encuestados dijeron que sus empresas están mitigando el riesgo más comúnmente citado con la IA genérica: la inexactitud. Los encuestados citan la inexactitud con más frecuencia que la ciberseguridad y el cumplimiento normativo, que fueron los riesgos más comunes de la IA en general en encuestas anteriores. Sólo el 32 por ciento dice que están mitigando la inexactitud, un porcentaje menor que el 38 por ciento que dice que mitigan los riesgos de ciberseguridad. Curiosamente, esta cifra es significativamente menor que el porcentaje de encuestados que informaron haber mitigado la ciberseguridad relacionada con la IA el año pasado (51 por ciento). En general, como hemos visto en años anteriores, la mayoría de los encuestados dicen que sus organizaciones no están abordando los riesgos relacionados con la IA.

Los resultados de la encuesta muestran que las empresas de alto rendimiento en IA, es decir, organizaciones donde los encuestados dicen que al menos el 20 por ciento del EBIT en 2022 fue atribuible al uso de IA, están apostando por la inteligencia artificial, tanto con IA genérica como con capacidades de IA más tradicionales. Estas organizaciones que obtienen un valor significativo de la IA ya están utilizando la IA genérica en más funciones comerciales que otras organizaciones, especialmente en el desarrollo de productos y servicios y en la gestión de riesgos y de la cadena de suministro. Cuando se analizan todas las capacidades de la IA, incluidas las capacidades más tradicionales de aprendizaje automático, la automatización de procesos robóticos y los chatbots, las personas con alto rendimiento en IA también tienen muchas más probabilidades que otros de utilizar la IA en el desarrollo de productos y servicios, para usos como la optimización del ciclo de desarrollo de productos. , agregando nuevas funciones a productos existentes y creando nuevos productos basados ​​​​en IA. Estas organizaciones también utilizan la IA con más frecuencia que otras organizaciones en el modelado de riesgos y para usos dentro de RR.HH., como la gestión del desempeño y el diseño de organizaciones y la optimización de la implementación de la fuerza laboral.

Las personas con alto rendimiento en IA tienen muchas más probabilidades que otros de utilizar la IA en el desarrollo de productos y servicios.

Otra diferencia con sus pares: los esfuerzos de IA de generación de alto rendimiento están menos orientados a la reducción de costos, que es una prioridad máxima en otras organizaciones. Los encuestados de empresas con alto rendimiento en IA tienen el doble de probabilidades que otros de decir que el principal objetivo de sus organizaciones para la generación de IA es crear negocios o fuentes de ingresos completamente nuevos, y es más probable que mencionen el aumento en el valor de las ofertas existentes a través de nuevas Funciones basadas en IA.

Como hemos visto en años anteriores, estas organizaciones de alto rendimiento invierten mucho más que otras en IA: los encuestados de empresas de alto rendimiento en IA tienen más de cinco veces más probabilidades que otras de decir que gastan más del 20 por ciento de sus presupuestos digitales en IA. . También utilizan las capacidades de IA de manera más amplia en toda la organización. Los encuestados de alto desempeño son mucho más propensos que otros a decir que sus organizaciones han adoptado la IA en cuatro o más funciones comerciales y que han incorporado una mayor cantidad de capacidades de IA. Por ejemplo, los encuestados de alto rendimiento informan con mayor frecuencia que han incorporado gráficos de conocimiento en al menos un producto o proceso de función empresarial, además de IA generada y capacidades de lenguaje natural relacionadas.

Si bien los actores de alto rendimiento en IA no son inmunes a los desafíos de capturar valor de la IA, los resultados sugieren que las dificultades que enfrentan reflejan su relativa madurez en materia de IA, mientras que otros luchan con los elementos más fundamentales y estratégicos de la adopción de la IA. Los encuestados de IA de alto rendimiento suelen señalar modelos y herramientas, como monitorear el rendimiento del modelo en producción y volver a entrenar los modelos según sea necesario a lo largo del tiempo, como su principal desafío. En comparación, otros encuestados citan cuestiones estratégicas, como establecer una visión de IA claramente definida que esté vinculada con el valor empresarial o encontrar recursos suficientes.

Los hallazgos ofrecen más evidencia de que incluso los de alto rendimiento no han dominado las mejores prácticas con respecto a la adopción de la IA, como los enfoques de operaciones de aprendizaje automático (MLOps), aunque es mucho más probable que lo hagan que otros. Por ejemplo, sólo el 35 por ciento de los encuestados de empresas de alto rendimiento en IA informan que, cuando es posible, sus organizaciones ensamblan componentes existentes, en lugar de reinventarlos, pero esa es una proporción mucho mayor que el 19 por ciento de los encuestados de otras organizaciones que informan esa práctica.

Es posible que se necesiten muchas tecnologías y prácticas especializadas de MLOps para adoptar algunos de los casos de uso más transformadores que pueden ofrecer las aplicaciones de IA de generación, y hacerlo de la manera más segura posible. Las operaciones de modelos en vivo son una de esas áreas, donde los sistemas de monitoreo y la configuración de alertas instantáneas para permitir una resolución rápida de problemas pueden mantener bajo control los sistemas de IA de generación. Las empresas de alto desempeño se destacan en este sentido, pero tienen espacio para crecer: una cuarta parte de los encuestados de estas organizaciones dicen que todo su sistema está monitoreado y equipado con alertas instantáneas, en comparación con solo el 12 por ciento de los demás encuestados.

Los resultados de nuestra última encuesta muestran cambios en los roles que las organizaciones están desempeñando para respaldar sus ambiciones de IA. El año pasado, las organizaciones que utilizaron IA contrataron con mayor frecuencia ingenieros de datos, ingenieros de aprendizaje automático y científicos de datos de IA, todos roles que los encuestados informaron comúnmente contratar en la encuesta anterior. Pero una proporción mucho menor de encuestados informa haber contratado ingenieros de software relacionados con la IA (el puesto más contratado el año pasado) que en la encuesta anterior (28 por ciento en la última encuesta, frente a 39 por ciento). Recientemente han surgido roles en la ingeniería rápida, a medida que la necesidad de ese conjunto de habilidades aumenta junto con la adopción de la IA de generación, y el 7 por ciento de los encuestados cuyas organizaciones han adoptado la IA informaron sobre esas contrataciones en el último año.

Los hallazgos sugieren que la contratación para roles relacionados con la IA sigue siendo un desafíopero se ha vuelto algo más fácil durante el último año, lo que podría reflejar la avalancha de despidos en empresas de tecnología desde finales de 2022 hasta la primera mitad de 2023. Una proporción menor de encuestados que en la encuesta anterior informa dificultades para contratar roles como científicos de datos de IA, ingenieros de datos y especialistas en visualización de datos, aunque las respuestas sugieren que contratar ingenieros de aprendizaje automático y propietarios de productos de inteligencia artificial sigue siendo un desafío tan grande como el año anterior.

De cara a los próximos tres años, los encuestados predicen que la adopción de la IA remodelará muchos roles en la fuerza laboral. En general, esperan que se recualifique a más empleados de los que se despidan. Casi cuatro de cada diez encuestados que informaron la adopción de IA esperan que más del 20 por ciento de la fuerza laboral de sus empresas sea recapacitada, mientras que el 8 por ciento de los encuestados dice que el tamaño de su fuerza laboral disminuirá en más de un 20 por ciento.

Si analizamos específicamente el impacto previsto de la generación de IA, Las operaciones de servicios son la única función en la que la mayoría de los encuestados esperan ver una disminución en el tamaño de la fuerza laboral en sus organizaciones. Este hallazgo generalmente se alinea con lo que sugiere nuestra investigación reciente: si bien el surgimiento de la generación de IA aumentó nuestra estimación del porcentaje de actividades de los trabajadores que podrían automatizarse (60 a 70 por ciento, en comparación con el 50 por ciento), esto no se traduce necesariamente en la Automatización de un rol completo.

Se espera que los empleados con alto rendimiento en IA lleven a cabo niveles mucho más altos de recapacitación que otras empresas. Los encuestados de estas organizaciones tienen tres veces más probabilidades que otros de decir que sus organizaciones volverán a capacitar a más del 30 por ciento de su fuerza laboral durante los próximos tres años como resultado de la adopción de la IA.

Si bien el uso de herramientas de IA de generación se está extendiendo rápidamente, los datos de la encuesta no muestran que estas herramientas más nuevas estén impulsando la adopción general de IA en las organizaciones. La proporción de organizaciones que han adoptado la IA en general se mantiene estable, al menos por el momento, y el 55 por ciento de los encuestados informaron que sus organizaciones han adoptado la IA. Menos de un tercio de los encuestados continúa diciendo que sus organizaciones han adoptado la IA en más de una función empresarial, lo que sugiere que el uso de la IA sigue siendo de alcance limitado. El desarrollo de productos y servicios y las operaciones de servicios siguen siendo las dos funciones comerciales en las que los encuestados informan con mayor frecuencia sobre la adopción de IA, como fue el caso en las cuatro encuestas anteriores. Y en general, sólo el 23 por ciento de los encuestados dice que al menos el 5 por ciento del EBIT de sus organizaciones el año pasado fue atribuible al uso de IA (esencialmente igual que la encuesta anterior), lo que sugiere que hay mucho más espacio para capturar valor.

Las organizaciones siguen viendo retornos en las áreas comerciales en las que utilizan la IA y planean aumentar la inversión en los próximos años. Vemos que la mayoría de los encuestados informan aumentos de ingresos relacionados con la IA dentro de cada función empresarial que utiliza IA. Y de cara al futuro, más de dos tercios esperan que sus organizaciones aumenten su inversión en IA durante los próximos tres años.

La encuesta en línea se realizó sobre el terreno del 11 al 21 de abril de 2023 y obtuvo respuestas de 1684 participantes que representan toda la gama de regiones, industrias, tamaños de empresas, especialidades funcionales y antigüedades. De los encuestados, 913 dijeron que sus organizaciones habían adoptado la IA en al menos una función y se les hicieron preguntas sobre el uso de la IA en sus organizaciones. Para ajustar las diferencias en las tasas de respuesta, los datos se ponderan por la contribución de la nación de cada encuestado al PIB global.

El contenido y el análisis de la encuesta fueron desarrollados porMichael Chui, socio del McKinsey Global Institute y socio de la oficina de McKinsey en el Área de la Bahía, dondeLareina Yeees socio principal;Bryce Sala , socio asociado en la oficina de Washington, DC; y socios principalesAlex SinglayAlexander Sukharevsky, líderes globales de QuantumBlack, AI by McKinsey, con sede en las oficinas de Chicago y Londres, respectivamente.

Quieren agradecer a Shivani Gupta, Abhisek Jena, Begum Ortaoglu, Barr Seitz y Li Zhang por sus contribuciones a este trabajo.

Este artículo fue editado por Heather Hanselman, editora de la oficina de Atlanta.