IA pode aumentar os lucros das empresas em US$ 4,4 trilhões por ano
Relatório aponta que a IA generativa poderia ajudar a automatizar tarefas que consomem atualmente até 70% das horas de trabalho
As tecnologias de IA generativa, como o ChatGPT, conquistaram o mundo graças à sua impressionante capacidade de compreender a linguagem natural e tomar decisões surpreendentemente humanas. Esses avanços recentes estão transformando rapidamente o mundo dos negócios e do trabalho. Empresas, governos e pessoas estão correndo para avaliar seu impacto em tempo real.
Nossa pesquisa mais recente sobre IA generativa e produtividade, conduzida pelo McKinsey Global Institute, descobriu que essa tecnologia tem o potencial de gerar entre US$ 2,6 trilhões e US$ 4,4 trilhões em lucros corporativos globais por ano.
Identificamos 63 casos de usos nos quais ela poderia aumentar a produtividade, como interações de suporte ao cliente, geração de conteúdo criativo para marketing e vendas e criação de códigos de software com base em comandos de linguagem natural.
Isso resultaria em um aumento de produtividade entre 15% e 40% em comparação com as gerações anteriores da tecnologia – e esse número dobraria à medida que se tornasse mais difundida no ambiente de trabalho global.
Estimamos que a IA generativa terá um impacto significativo nos setores bancário, de alta tecnologia e ciências da vida em termos de receita geral da indústria. Por exemplo, no setor bancário, essa tecnologia poderia gerar um valor adicional de US$ 200 bilhões a US$ 340 bilhões por ano se todas as possibilidades de uso fossem implementadas.
No entanto, isso não significa que outras indústrias não poderão se beneficiar dela. No geral, empresas do setor de varejo e bens de consumo podem ter lucros operacionais adicionais entre US$ 400 bilhões e US$ 660 bilhões anualmente com o uso da inteligência artificial.
AUMENTO DA PRODUTIVIDADE
Cerca de três quartos do valor que a IA generativa pode gerar estaria concentrado em quatro áreas de negócios: operações de atendimento ao cliente, marketing e vendas, engenharia de software e pesquisa e desenvolvimento.
Em alguns casos, ela atuaria como um especialista virtual, fornecendo informações e sugestões, como responder perguntas de um cliente do setor de varejo ou criar conteúdo criativo para fins de marketing.
Em outros, poderia atuar como um colaborador virtual, criando moléculas para equipes de desenvolvimento de novos medicamentos ou sugerindo e organizando códigos para engenheiros de software.
Grande parte do valor gerado virá do aumento da produtividade em toda a economia – desde que os funcionários afetados pela mudança tecnológica se adaptem a novas atividades.
Estimamos que a IA generativa poderia aumentar a produtividade do trabalho em 0,1% a 0,6% ao ano até 2040. Quando combinada com outras tecnologias, a automação poderia adicionar de 0,2 a 3,3 pontos percentuais ao aumento da produtividade.
Ela tem o potencial teórico de automatizar certas tarefas, como redigir e-mails ou responder a perguntas de clientes, que atualmente consomem entre 60% e 70% do tempo de trabalho dos funcionários.
a IA generativa terá impacto significativo nos setores bancário, de alta tecnologia e ciências da vida em termos de receita geral da indústria.
Isso representa um aumento significativo em relação à nossa estimativa anterior de 2017, que indicava que as tecnologias disponíveis na época poderiam automatizar atividades que consumiam metade do tempo de trabalho.
Isso se deve, em grande parte, à habilidade da IA generativa de lidar com a linguagem natural, o que é necessário para atividades que ocupam cerca de um quarto do tempo total de trabalho e estão além das capacidades das gerações anteriores de inteligência artificial.
A capacidade de interagir com usuários e tirar conclusões a partir dessas interações significa que essa tecnologia terá um impacto maior em funções que envolvem conhecimento.
Em geral, essas funções têm salários mais altos e requisitos acadêmicos mais elevados. Trata-se de uma diferença marcante em relação ao efeito da inteligência artificial mais antiga, que automatizava sobretudo tarefas manuais.
NOVAS HABILIDADES
Outro ponto a ser destacado é que a velocidade da transformação da força de trabalho provavelmente irá ocorrer em um ritmo acelerado devido ao maior potencial de automação técnica.
Desenvolvemos cenários para estimar o ritmo real de adoção dessas tecnologias em toda a força de trabalho global. Atualizados para considerar os efeitos da IA generativa, esses cenários agora sugerem que, entre 2030 e 2060, metade das atividades atuais poderiam ser automatizadas.
Aproveitar plenamente a promessa econômica dessa tecnologia exigirá uma gestão ativa da transição para a IA generativa.
O ponto médio dessa transformação ocorreria em 2045, cerca de uma década antes das nossas estimativas de 2017. Embora a adoção global possa levar anos, empresas individuais podem transformar suas operações utilizando a IA generativa de maneira muito mais rápida para obter uma vantagem competitiva.
Os funcionários precisarão de apoio para aprender novas habilidades que os ajudem a trabalhar em conjunto com a tecnologia e, em alguns casos, a mudar de função.
Já os líderes corporativos devem reexaminar os processos essenciais do negócio e considerar onde é mais eficaz aplicar a IA generativa e como os funcionários podem trabalhar em conjunto com ela, além de identificar as novas habilidades necessárias.
Aproveitar plenamente a promessa econômica significativa dessa tecnologia exigirá uma gestão ativa da transição para a inteligência artificial generativa e uma avaliação dos riscos envolvidos.
