AI, автоматизация и будущее работы: десять вещей для решения

AI, автоматизация и будущее работы: десять вещей для решения

Поскольку машины все больше дополняют человеческий труд на рабочем месте, все мы должны приспособиться, чтобы воспользоваться преимуществами.

Автоматизация и искусственный интеллект (AI) трансформируют предприятия и будут способствовать экономическому росту за счет вклада в производительность. Они также помогут решить социальные проблемы «луна» в областях от здоровья к изменению климата.

Следите за любимыми темами

В то же время эти технологии будут трансформировать характер работы и самого рабочего места. Машины смогут выполнять больше задач, выполняемых людьми, дополнять работу, которую делают люди, и даже выполнять некоторые задачи, которые выходят за рамки того, что люди могут делать. В результате некоторые профессии будут снижаться, другие будут расти, и многие другие изменятся.

Хотя мы считаем, что будет достаточно работы, чтобы обойти (исключая экстремальные сценарии), обществу нужно будет бороться со значительными переменами и дислокациями рабочей силы. Рабочим необходимо будет приобрести новые навыки и приспособиться к все более способным машинам вместе с ними на рабочем месте. Им, возможно, придется перейти от сокращения профессий к росту и, в некоторых случаях, к новым занятиям.

В этом брифинге для руководителей, который опирается на последние исследования из Глобального института McKinsey, рассматриваются как обещания, так и проблемы автоматизации и ИИ на рабочем месте, и излагаются некоторые из важнейших вопросов, которые должны решать разработчики политики, компании и отдельные лица для ,

1. Ускорение прогресса в области ИИ и автоматизации создает возможности для бизнеса, экономики и общества

2. Как AI и автоматизация повлияют на работу

3. Основные переходы и вызовы рабочей силы

4. Десять вещей для решения

1

Ускорение прогресса в области ИИ и автоматизации создает возможности для бизнеса, экономики и общества

Автоматизация и ИИ не новы, но недавний технический прогресс подталкивает границы того, что могут делать машины. Наши исследования показывают, что общество нуждается в этих улучшениях, чтобы обеспечить ценность для бизнеса, способствовать экономическому росту и сделать один раз невообразимый прогресс по некоторым из наших самых сложных социальных проблем. В итоге:

Быстрый технологический прогресс

Помимо традиционной промышленной автоматизации и современных роботов, новые поколения более способных автономных систем появляются в средах, начиная от автономных транспортных средств на дорогах до автоматических проверок в продуктовых магазинах. Значительная часть этого прогресса была обусловлена совершенствованием систем и компонентов, включая механизмы, датчики и программное обеспечение. В последние годы ИИ добился особо больших успехов, поскольку алгоритмы машинного обучения стали более сложными и использовали огромный рост вычислительной мощности и экспоненциальный рост данных, доступных для их обучения. Эффектные прорывы делают заголовки, многие из которых связаны с человеческими возможностями в компьютерном зрении, обработке на естественном языке и сложными играми, такими как Go.

Потенциал для преобразования бизнеса и содействия экономическому росту

Эти технологии уже генерируют ценность в различных продуктах и ​​услугах, а компании в разных секторах используют их в массиве процессов для персонализации рекомендаций продукта, выявления аномалий в производстве, выявления мошеннических транзакций и т. Д. Новое поколение достижений ИИ, включая методы, которые решают проблемы классификации, оценки и кластеризации, обещает значительно большую ценность. Анализ, проведенный нами в нескольких сот случаях использования ИИ, показал, что самые передовые методы глубокого обучения, использующие искусственные нейронные сети, могут составлять от 3,5 трлн. До 5,8 трлн. Долларов США годовой стоимости или 40 процентов от стоимости, созданной всеми методами аналитики (Иллюстрация 1).