생성 AI가 세계 경제에 연간 4조 4천억 달러를 추가할 수 있다고 맥킨지 보고서는 전망했다.

 

7월 11일부터 12일까지 샌프란시스코에서 열리는 최고 경영진과 함께 리더들이 성공을 위해 AI 투자를 어떻게 통합하고 최적화하고 있는지 들어보십시오.

거의 모든 대기업의 지도부가 요즘 생성 AI에 흥분하고 새로운 AI 도구를 발표하거나 수용하기 위해 서두르는 것 같습니다.하지만 그들의 움직임이 경제에 어떤 영향을 미칠까요?

글로벌 컨설팅 리더인 McKinsey and Company는 이미 약 절반의 인력이 GenAI를 사용하고 있습니다.

"생성 AI의 경제적 잠재력"이라는 새로운 보고서에서 이러한 추세를 정량화하려고 시도했습니다.

이 보고서는 GenAI가 세계 경제에 "연간 2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러"를 추가할 수 있다는 것을 발견했는데, 이는 영국의 규모와 생산성을 지구에 추가하는 것과 같은 경제적 등가물(2021년 3조 1천억 달러)에 가깝습니다.

이 보고서를 작성하기 위해 McKinsey의 분석가들은 전 세계 노동력의 80% 이상을 대표하는 47개국의 850개 직업과 2,100개의 세부 업무 활동을 조사했습니다.

2023년 혁신

7월 11일부터 12일까지 샌프란시스코에서 열리는 이 행사에 참석하여 성공을 위해 AI 투자를 통합하고 최적화한 방법과 일반적인 함정을 피할 수 있는 방법을 공유합니다.

가속화된 타임라인에 대한 더 큰 영향
2조 6천억 달러에서 4조 4천억 달러의 경제적 영향 수치는 2017년부터 AI 분야가 경제에 미치는 영향에 대한 McKinsey의 이전 추정치보다 15~40% 증가한 큰 증가를 나타냅니다.이러한 상향 조정은 대기업과 중소기업의 GenAI 도구 수용 속도와 잠재적 사용 사례가 놀라울 정도로 빠르기 때문입니다.

또한 McKinsey는 "현재 생성되는 AI 및 기타 기술은 오늘날 직원들의 시간의 60-70%를 흡수하는 업무 활동을 자동화할 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다."라고 말합니다.

이것은 대규모 실직이 불가피하다는 것을 의미합니까?아닙니다. McKinsey의 사내 AI 부서이자 보고서 공동 작성자인 QuantumBlack의 수석 파트너이자 글로벌 리더인 Alex Sukharevsky에 따르면.

Sukharevsky는 Venture Beat와의 인터뷰에서 "이러한 작업을 훨씬 더 빠르게 수행하고 현재보다 훨씬 정확하게 수행할 수 있습니다."라고 말했습니다.

그것이 의미하는 것은 전체 세계 경제에 "생산성 성장에 대한 연간 0.2-3.3% 포인트"를 추가하는 것이라고 그는 말했습니다.

하지만, 보고서가 지적했듯이, "근로자들은 새로운 기술을 배우는데 지원이 필요할 것이고, 일부는 직업을 바꿀 것입니다.근로자 전환 및 기타 위험을 관리할 수 있다면 생성 AI는 경제 성장에 크게 기여하고 보다 지속 가능하고 포괄적인 세계를 지원할 수 있습니다."

또한, 액세스 가능한 GenAI의 등장으로 작업 공간 자동화에 대한 McKinsey의 이전 추정치가 증가했습니다. "현재 작업 활동의 절반은 2030년에서 2060년 사이에 자동화될 수 있으며, 2045년에는 중간점이 될 수 있으며, 이전 추정치보다 약 10년 정도 앞당겨질 수 있습니다."

일반적으로 생성 AI 및 AI에 의해 자동화될 가능성이 가장 높은 작업 및 태스크
생성적 AI가 대중의 관심과 상상력을 사로잡았지만, 맥킨지는 다른 AI 응용 프로그램과 기술도 세계 경제를 재편하는 데 중요한 역할을 할 것이라고 믿고 있습니다.

"오늘날 사람들이 GenAI에 대해 말할 때, 그들은 때때로 그것을 AI 및 로봇 공학과 교환할 수 있다고 생각하지만, 정확한 것이 중요합니다,"라고 Sukharevsky는 말했습니다.

그것은 생성 AI와 이 기술의 흡수의 중심에 있는 큰 언어 모델(LLM)이 제조와 같은 더 많은 물리적인 작업에 더 유용할 수 있는 일반 AI, 로봇 공학 및 자동화 기술과 반대로 특정 종류의 화이트칼라, 소위 "지식 노동자" 역할 및 작업에 적합하기 때문입니다.건설, 엔지니어링, 운송, 광산, 수색 및 구조.

전자는 이미 여기에 있고 화이트칼라 노동력을 방해하는 반면 후자는 여기에 있지만 필요한 물리적 기계로 인해 배치하는 데 시간이 더 오래 걸리고 특히 현재 노동력의 상당 부분이 향후 반세기에 걸쳐 노후화될 것이라는 예측으로 인해 장기적인 영향을 미칠 가능성이 높습니다.그들을 대신할 젊은 사람들이 부족할 겁니다

"어떻게 하면 더 좋은 작품을 만들 수 있을까요?어떻게 하면 더 좋은 책을 쓸 수 있을까요?어떻게 하면 더 좋은 영화를 만들 수 있을까요?어떻게 하면 세계가 최악의 자연 재해로부터 복구할 수 있는 솔루션을 만들 수 있을까요?"수카레프스키는 모든 종류의 인공지능에 의해 "증강"될 수 있는 작업의 몇 가지 예를 들어 수사적으로 질문했습니다.

"많은 새로운 일들과 일자리들이 만들어질 것입니다,"라고 그는 계속했습니다."단기적으로는 (LLM을 위한) 신속한 엔지니어를 분명히 볼 수 있지만, 장기적으로는 전체 산업이 이곳에서 재조정될 것이라고 생각합니다."

부가 가치가 가장 높은 네 가지 작업
특히 McKinsey의 보고서는 고객 운영, 마케팅 및 판매, 소프트웨어 엔지니어링 및 R&D의 네 가지 작업이 특히 GenAI의 부가 가치의 75%를 차지할 가능성이 높다고 밝혔습니다.

고객과의 상호작용을 지원하고 마케팅 및 판매를 위한 창의적인 콘텐츠를 생성하며 자연어 프롬프트를 기반으로 컴퓨터 코드를 작성하는 생성 AI의 기능 등이 그 예입니다.

고객 운영을 위해 McKinsey는 "조사 결과 북미의 은행, 통신 및 유틸리티 회사에서 수행하는 고객 연락의 약 절반이 이미 AI를 포함한 기계에 의해 처리되지만 독점적인 것은 아닌 것으로 나타났습니다.우리는 생성 AI가 회사의 기존 자동화 수준에 따라 인간 서비스 연락처의 양을 최대 50%까지 더 줄일 수 있을 것으로 추정합니다."

마케팅 및 영업의 경우, McKinsey는 GenAI를 통해 보다 개인화된 지능형 콘텐츠를 제작하면 "총 마케팅 지출의 5~15%의 가치로 마케팅 기능의 생산성을 높일 수 있다"며 전 세계적으로 3~5%의 영업 지출 생산성을 높일 수 있다는 사실을 발견했습니다.

소프트웨어 엔지니어링 분야에서 McKinsey는 이 기술이 "초기 코드 초안 생성, 코드 수정 및 리팩터링, 근본 원인 분석 및 새로운 시스템 설계 생성" 프로세스를 가속화하여 소프트웨어 지출에 대한 생산성을 20-45% 향상시킬 것으로 보고 있습니다.

맥킨지는 R&D와 관련해서는 생성 AI가 "제품 설계자들이 재료를 더 효율적으로 선택하고 사용함으로써 비용을 절감하는 데 도움이 될 것"이라고 믿습니다.또한 제조에 맞게 설계를 최적화할 수 있으므로 물류 및 생산 비용을 절감할 수 있습니다."

경제 성장을 위한 '기술 촉매제'로서의 AI
전반적으로 McKinsey는 GenAI를 "기술 촉매제"로 간주하여 산업계를 자동화 여정으로 나아가게 할 뿐만 아니라 직원들의 창의적 잠재력을 해방시킵니다.

"저는 우리가 창의력과 창조자의 시대로 접어들고 있다고 믿습니다," 라고 수하레프스키가 말했습니다.

특히 어떤 종류의 AI 도구를 사용했느냐는 질문에 수하레프스키는 거의 매일 새로운 도구를 테스트하는 것을 좋아한다고 말하면서 구체적인 언급을 거부했습니다.

그는 보고서에 대한 데이터가 AI에 의해 부분적으로 분석되고 가져온 반면, AI의 경제적 영향에 대한 2023년 맥킨지 보고서 전체가 인간 저자에 의해 작성되었음을 확인했습니다.