Mindenhol ott van, mégis láthatatlan: talán így lehetne a legjobban leírni azt, amit a mesterséges intelligencia algoritmusok, a gépi tanulás és a nagy nyelvi modellek hoztak a világnak. Egyre több intelligens csetbot, kép- és szöveggenerátor vagy adatfeldolgozó mechanizmus dolgozik a háttérben és emiatt az emberek monoton feladatainak száma is csökken. Mennyi hely van még az algoritmusoknak és mennyi potenciál? Hol tartunk majd évek múlva? A McKinsey átfogó riportjának összefoglalója a generatív MI-ben rejlő lehetőségekről.
Fontos tisztázni, hogy van különbség az MI és a generatív MI között. Az MI-be tartozik minden olyan algoritmus és intelligens megoldás, ami a gépek saját tanulási és feldolgozási képességeit használja ki, a generatív MI pedig ennél is tovább megy: segít valami újat létrehozni, legyen az szöveg, kép vagy videó.
Van ennek persze árnyoldala is: az, hogy a generatív MI ennyire hiteles, hatékony és sokoldalú, megtévesztő információk gyártására is alkalmassá teszi – páratlanul nagy mennyiségben. A deep fake videók és képek terjedése pedig olyan újkeletű probléma, amivel egyelőre sem a közösségi média, sem a hírfogyasztók, de még a kiberbiztonsági szakemberek sem igazán tudnak mit kezdeni.
Csakhogy a generatív MI nem fog megállni. A McKinsey riportja szerint globálisan akár 4,4 billiárd dolláros piaca is lehet a technológiának (a nem generatív MI akár 17,7 billiárdos piaca mellett), ami az Egyesült Királyság éves GPD-jét is jócskán meghaladja. Önmagában a mesterséges intelligencia szerepét pedig további 15-40 százalékkal növelheti a generatív technológiák térnyerése.
Mindenre és mindenkire hatással van
A McKinsey összefoglalójának fő megállapításai közé tartozik az is, hogy a generatív mesterséges intelligencia gyakorlatilag minden szektorra hatással van és kiváltképp négy területen hoz szignifikáns változást. Ezek:
- az ügyfélkezelési feladatok,
- a marketing és az értékesítés,
- a szoftverfejlesztés, valamint
- a kutatás és fejlesztés területei.
Az elemzők arra számítanak az áttekintett 63 esettanulmány alapján, hogy a generatív MI további terjedése és alkalmazása alapjaiban változtathatja meg a munkamenetet: új munkakörök születhetnek, mások pedig megszűnnek majd. Összességében az ismétlődő feladatok akár 60-70 százaléka is automatizálhatónak tűnik a felsorolt területeken, ami értékes időt szabadíthat fel a szakemberek számára.
Érdekesség továbbá, hogy a generatív MI már elsősorban nem az alacsony hozzáadott értékű munkakörökben hoz változást, hanem minél magasabb képzettségi szintet igényel egy munkafolyamat vagy szakma, annál nagyobb hatással lehet rá. Ez lényeges eltérés az MI-hez és általában az automatizáláshoz képest, ugyanakkor nem veszélyt jelent, hanem lehetőséget a szerzők szerint.
Automatizált feladatok, de nem dobozmegoldások
Az előrejelzések a korábbiaknál is gyorsabb munkafolyamat-automatizálással számolnak. Előreláthatóan 2030 és 2060 között automatizálható lesz a ma ismert munkafolyamatok mintegy fele a piac jelenlegi penetrációját és a technológiai fejlesztéseket figyelembe véve. Ez viszont csak akkor járhat valódi hatékonyságnövekedéssel, ha egyrészt megérkeznek a befektetésekhez szükséges források, másrészt a munkavállalókat és a foglalkoztatókat is támogatják a váltásban.
Ezzel viszont óriási és dinamikus változás érhető el: évente akár 3,3 százalékkal nőhet az automatizáltsági fok 2040-ig. Ehhez persze nem csak a generatív MI fejlesztésére, hanem a mesterséges intelligencia további területeinek kitartó alkalmazására is szükség lesz.
AI a marketingben
Ha így implementálják az új generatív MI megoldásokat, az forradalmi újdonságokat hozhat több területen és szektorban is. Ezek közül a már említett négy területet emeli ki az elemzés. A felhasználói vagy vásárlási élmény már a megismerés pillanatában teljesen átalakulhat. A generatív MI segítségével személyre szabott, egyedi interakciók jöhetnek létre, de akkor is van helye az MI alkalmazásának, ha továbbra is emberekkel találkoznak a vásárlók. Bankokban az ügyintézők keze alá dolgozhatnak az adatbázisokat, jogszabályokat és szerződéseket átlátni képes nyelvi modellek. Olyan csomagot állíthatnak össze a felhasználóról néhány azonosító alapján, ami mentén már a beszélgetés első pár mondata is sokkal meggyőzőbb lehet, mint eddig bármikor.
Az adatgyűjtés és rendszerezés minden eddiginél hatékonyabb módja a leadgenerálást és a teljes marketingfolyamatot is felgyorsítja, illetve megkönnyíti. Eleve a tartalmak előállításában számíthatunk a generatív MI-re, ami jó minőségű és értékes szövegeket, posztokat, szlogeneket és reklámanyagokat állíthat össze, amiknek a targetálásában is hatékony segítséget nyújthat. Így a teljes marketing-gépezet támogatásáról gondoskodik, hiszen a SEO-ban, valamint a személyre szabott vásárlási élmény kialakításában is szerepet vállalhat. A marketing értékteremtése így akár 5-15 százalékkal növekedhet.
Értékesítés és ügyfélkezelés
Ugyancsak hatékonyabbá válhatnak az interakciók, de nem csak a vevők számára. Az értékesítés támogatásán keresztül a generatív MI szerepe megnőhet a folyamatban, ami egyszerre jelent segítséget, viszont veszélyforrást is, ezt pedig fontos mérlegelni. A vevőkről tárolt információcsomagok biztonságos kezelése pedig az adatgazda (ez esetben a cég vagy bank) feladata, aki ezeket az információkat tárolja. A sales és értékesítési terület legkevesebb 3-5 százalékos bevételnövekedéssel számolhat a generatív MI bevezetésével. A leadek követése, a személyre szabott ajánlatok elkészítése, a kapcsolatápolás is könnyebbé válhat, de az MI a priorizálásban, a csoportosításban és az azonosításban is támogathatja a felhasználókat. A generatív mesterséges intelligencia hatásai azonban pont a tényleges konverziók tekintetében mérhetők fel nehezen, ahogy erre a riport is kitér, az algoritmusok akár sokkal több leadet és sokkal gyorsabban deríthetnek fel, mint az eddigi csatornák. Ez pedig többszörösére növelheti a bevételtöbbletet is.
A bankok ugyancsak az ügyfélkezelésen keresztül éves bevételük 3-5 százalékát realizálhatják csak azzal, ha generatív MI megoldásokat vezetnek be. A megoldás mellett szól, hogy igen nagy ügyintézői állománnyal dolgoznak, digitalizációs érettségük pedig viszonylag magas. A generatív MI olyan virtuális asszisztensek alapja lehet, amik az ügyfelekkel való mindennapi munkát egyszerűsítik – átlátják a jogi és pénzügyi feltételeket, az adminisztrációs feladatokat és a már létező vagy szükséges dokumentációt.
AI és a fejlesztői kapacitások
A bankok esetén ki kell még emelni a szoftverfejlesztési nyomást, amiben a generatív MI szintén segítséget jelenthet. Általában a kódolásban és a szoftvertechnológiai problémák megoldásában is jól alkalmazható megoldások tartoznak ide, a gyorsan változó környezetben viszont a bankok számára hamarosan nélkülözhetetlen lehet a technológia.
Bár úgy tűnik, ezeken a területeken a generatív MI csupa előnnyel bír, valójában számos aspektusát mérlegelni kell, mielőtt bármilyen technológiát bevezetnék – ez a bankoknál sincs másképp, a regulációs környezet és a szenzitív adatok pedig különös körültekintést igényelnek.
Kéz alá dolgozik
Az egyik legjelentősebb alkalmazási terület a kutatás-fejlesztés, a gyógyszeriparban így különösen nagy potenciállal bír a generatív MI. A globális ipari termelés 3-5 százalékát kitevő üzleti értékkell rendelkezik a bevezetés, amivel az automatizáció, a kísérletek, a molekulaválasztás, a formulázás, és a regulációs környezet monitorozása is felgyorsítható. Az ember viszont kihagyhatatlan a folyamatból.
De nem csak automatizál, a generatív MI egyre kreatívabb, egyre jobb a logikája, lassan döntésképesnek nevezhető és az érzelemfelismerése is fejlődik. Ezek már olyan területek, amik messze túlmutatnak azon, hogy az emberiség létrehozott volna egy széles körben használható robotot vagy algoritmust.
Ráadásul olyan gyorsan fejlődik, amire senki nem számított. Míg a McKinsey 2017-es előrejelzése 2053-ra tette az 50 százalékos automatizáltsági szint elérését, addig a friss, 2023-ban kiadott jelentés már 2045-tel számol és ez még hamarabb is bekövetkezhet a fejlődés következtében. A fejlett és a fejlődő országok adaptációs görbéi is meredekebbek, mint 2017-ben voltak, ami ugyancsak arra utal, hogy a terjedés globális. Jól látszik az is, hogy azok a munkakörök és pozíciók várhatnak a legnagyobb átalakulásra, amik eddig kevésbé voltak kitéve az automatizáció hatásainak – így az oktatásban, a tudományos szektorban, a menedzsmentben de még az egészségügyi ellátásban is változásokra számíthatunk.
Összességében pedig mindannyian ki vagyunk téve a generatív MI hatásainak. Mérlegelnie kell az erőforrások elosztását a vállalatvezetőknek, a döntéshozóknak pedig szabályoznia kell a területet, hogy az implementáció ne csak hatékony, hanem biztonságos is legyen. A munkavállalók és a fogyasztók számára pedig egyszerre lehet rémisztő és végtelenül vonzó az a világ, amit a generatív MI kínál. Az új mechanizmusok, amik megkönnyítik a mindennapokat azonban nem elveszik, inkább csak átalakítják a munkát.
A McKinsey elemzői azonban úgy látják, mindez még csak a kezdet és a generatív mesterséges intelligencia előtt hosszú út áll még – rengeteg fejlesztéssel, meghódításra váró területtel és eddig kiaknázatlan lehetőséggel.
