Üretken AI'nin büyük potansiyeli var, McKinsey raporu 2030 yılına kadar insan seviyesine ulaşacağını öngörüyor.
McKinsey'nin en son yayımladığı önemli bir rapor, yapay zekanın insan seviyesine ulaşma süresinin beklenenden çok daha hızlı olabileceğini belirtiyor ve bunun 2030 yılına kadar gerçekleştirilebileceğini öngörüyor. Bu tahmin, 2017'deki beklentilerden çok daha iyimser.
Rapor, yapay zeka teknolojisinin yaşamımızın her alanına derinlemesine nüfuz ettiğini vurguladı. Önceleri belirli alanlarla sınırlı olan yapay zekanın aksine, günümüzdeki üretken yapay zeka araçları, ChatGPT, Stable Diffusion gibi, artık herkesin erişebileceği yaygın uygulamalar haline geldi. Sadece birkaç ay içinde, bu araçların performansında büyük bir sıçrama gerçekleşti.
Ekonomik fayda açısından, rapor, üretken yapay zekanın her yıl küresel ekonomiye 2.6 trilyon ile 4.4 trilyon dolar değer katacağını tahmin ediyor. Bu, 2017'de tahmin edilen 11-17.7 trilyon dolara göre %15-40 büyüme gösteriyor. Verimlilik artışı göz önüne alındığında, toplam ekonomik fayda her yıl 6.1-7.9 trilyon dolara kadar çıkabilir.
Spesifik uygulama açısından, müşteri operasyonu, pazarlama, yazılım mühendisliği ve Ar-Ge gibi alanlar, üretken yapay zekanın toplam değerinin yaklaşık %75'ini oluşturacaktır. Perakende sektörünün pazarlama ve müşteri hizmetlerini iyileştirerek yaklaşık 310 milyar dolar ek değer elde etmesi beklenirken, yüksek teknoloji sektörü ise esas olarak yazılım geliştirme verimliliğindeki artıştan faydalanacaktır.
Rapor ayrıca, üretken yapay zekanın iş otomasyon sürecini büyük ölçüde hızlandıracağını öngörmektedir. 2017'deki tahminlerle karşılaştırıldığında, mevcut otomasyon potansiyeli %50'den %60-70'e yükselmiştir. Özellikle bilgi temelli işlerde, karar verme ve iş birliği ile ilgili faaliyetlerin otomasyon potansiyeli önemli ölçüde artmıştır. Örneğin, uzmanlık otomasyon potansiyeli 34 puan artmış, yönetim ve yetenek geliştirme otomasyon potansiyeli ise %16'dan %49'a çıkmıştır.
AI'nın getirdiği fırsat ve zorluklarla yüzleşirken, rapor tüm paydaşları aktif bir şekilde yanıt vermeye çağırıyor. Şirketler, AI'nın potansiyelinden nasıl faydalanacaklarını ve riskleri nasıl yöneteceklerini düşünmelidir; hükümet ise iş gücü planlaması ve politika desteğine odaklanmalıdır. Bireyler ise AI'nın sağladığı kolaylıklardan faydalanırken dikkatli olmalı ve ilgili kararlara katılmalıdır.
Genel olarak, bu rapor, jeneratif AI'nın sosyoekonomik üzerindeki önemli etkilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmekte ve AI çağının gelişimini anlamamız ve buna yanıt vermemiz için önemli bir referans sunmaktadır.
View Original
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
11 Likes
Reward
11
7
Repost
Share
Comment
0/400
MetaverseLandlady
· 08-15 02:20
Geliyoruz, bu paranın sonu her zaman pro'nun.
View OriginalReply0
DogeBachelor
· 08-14 15:57
2030? İnsanlık hapı mı?
View OriginalReply0
SoliditySlayer
· 08-12 13:40
Yine boş konuşuyorsun, önce hatayı düzelt.
View OriginalReply0
ShibaMillionairen't
· 08-12 13:40
Hepsi sahte, inanma.
View OriginalReply0
AirdropHunterKing
· 08-12 13:36
Açıkça airdrop'u kapmaya çalışıyorsun, değil mi? Kardeşler, çok acele etmeyin.
View OriginalReply0
PortfolioAlert
· 08-12 13:32
Kendinize inanın yeter!
View OriginalReply0
ImpermanentPhobia
· 08-12 13:13
Bu seviyede mi? Yine de övünüyorsun, AI'nın evini soymasından korkmuyorsun.
McKinsey tahmin ediyor: Üretken AI 2030 yılına kadar insan seviyesine ulaşacak ve yıllık 4.4 trilyon dolar ekonomik değer artışı sağlayacak.
Üretken AI'nin büyük potansiyeli var, McKinsey raporu 2030 yılına kadar insan seviyesine ulaşacağını öngörüyor.
McKinsey'nin en son yayımladığı önemli bir rapor, yapay zekanın insan seviyesine ulaşma süresinin beklenenden çok daha hızlı olabileceğini belirtiyor ve bunun 2030 yılına kadar gerçekleştirilebileceğini öngörüyor. Bu tahmin, 2017'deki beklentilerden çok daha iyimser.
Rapor, yapay zeka teknolojisinin yaşamımızın her alanına derinlemesine nüfuz ettiğini vurguladı. Önceleri belirli alanlarla sınırlı olan yapay zekanın aksine, günümüzdeki üretken yapay zeka araçları, ChatGPT, Stable Diffusion gibi, artık herkesin erişebileceği yaygın uygulamalar haline geldi. Sadece birkaç ay içinde, bu araçların performansında büyük bir sıçrama gerçekleşti.
Ekonomik fayda açısından, rapor, üretken yapay zekanın her yıl küresel ekonomiye 2.6 trilyon ile 4.4 trilyon dolar değer katacağını tahmin ediyor. Bu, 2017'de tahmin edilen 11-17.7 trilyon dolara göre %15-40 büyüme gösteriyor. Verimlilik artışı göz önüne alındığında, toplam ekonomik fayda her yıl 6.1-7.9 trilyon dolara kadar çıkabilir.
Spesifik uygulama açısından, müşteri operasyonu, pazarlama, yazılım mühendisliği ve Ar-Ge gibi alanlar, üretken yapay zekanın toplam değerinin yaklaşık %75'ini oluşturacaktır. Perakende sektörünün pazarlama ve müşteri hizmetlerini iyileştirerek yaklaşık 310 milyar dolar ek değer elde etmesi beklenirken, yüksek teknoloji sektörü ise esas olarak yazılım geliştirme verimliliğindeki artıştan faydalanacaktır.
Rapor ayrıca, üretken yapay zekanın iş otomasyon sürecini büyük ölçüde hızlandıracağını öngörmektedir. 2017'deki tahminlerle karşılaştırıldığında, mevcut otomasyon potansiyeli %50'den %60-70'e yükselmiştir. Özellikle bilgi temelli işlerde, karar verme ve iş birliği ile ilgili faaliyetlerin otomasyon potansiyeli önemli ölçüde artmıştır. Örneğin, uzmanlık otomasyon potansiyeli 34 puan artmış, yönetim ve yetenek geliştirme otomasyon potansiyeli ise %16'dan %49'a çıkmıştır.
AI'nın getirdiği fırsat ve zorluklarla yüzleşirken, rapor tüm paydaşları aktif bir şekilde yanıt vermeye çağırıyor. Şirketler, AI'nın potansiyelinden nasıl faydalanacaklarını ve riskleri nasıl yöneteceklerini düşünmelidir; hükümet ise iş gücü planlaması ve politika desteğine odaklanmalıdır. Bireyler ise AI'nın sağladığı kolaylıklardan faydalanırken dikkatli olmalı ve ilgili kararlara katılmalıdır.
Genel olarak, bu rapor, jeneratif AI'nın sosyoekonomik üzerindeki önemli etkilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmekte ve AI çağının gelişimini anlamamız ve buna yanıt vermemiz için önemli bir referans sunmaktadır.