AI gelişim hızı beklenenden hızlı, McKinsey raporu 2030 yılına kadar insan seviyesine ulaşacağını öngörüyor

McKinsey'nin en son yayımladığı AI raporu geniş bir ilgi uyandırdı. Raporun ana sonucu, AI'nın insan seviyesine ulaşma zamanının hayal edildiğinden daha hızlı olabileceğini, 2030'dan önce gerçekleşmesini beklediklerini belirtiyor. 2017'deki tahminlerle karşılaştırıldığında, yeni rapor AI gelişim beklentileri konusunda daha iyimser.

Rapor, AI teknolojisinin yaşamımızın her alanına derinlemesine nüfuz ettiğini belirtiyor. 2016 yılında AlphaGo'nun Lee Sedol'u yendiği dönemde AI yalnızca Go alanıyla sınırlıyken, bugün ChatGPT, Copilot, Stable Diffusion gibi üretken AI ürünleri her sektörü sarmış durumda ve herkes AI araçlarını kullanarak yaratım, çizim ve sunum hazırlama gibi işlemleri gerçekleştirebiliyor.

GPT-4 ile donatılmış ChatGPT'nin performansı büyük ölçüde arttı, Anthropic'in Claude modeli ise sadece birkaç ay içinde 10 kat daha fazla işlem gücüne ulaştı. Rapor, AI'nin gelişim hızına vurgu yapıyor, temel modellerin görüntü, video, ses, kod gibi alanlarda sürekli olarak yeni işlevler kazandığını ve mevcut işlevlerin performansında da büyük iyileştirmeler sağlandığını belirtiyor.

Rapor, üretken yapay zekanın ekonomik değerini iki tamamlayıcı perspektiften analiz ediyor:

1. Şirket uygulama senaryolarının taranması. 16 farklı iş fonksiyonunu kapsayan 63 üretken AI kullanım durumunu belirledi. Her sektörde yaygın olarak uygulanırsa, yıllık 2.6 trilyon ile 4.4 trilyon dolar ekonomik fayda sağlayabilir, 2017 tahminlerine göre %15-40 arasında bir artış göstermektedir.

2. Yaklaşık 850 meslek üzerindeki etki analizi. Uzmanlar çeşitli senaryoları simüle ederek, üretken yapay zekanın küresel ekonomiyi oluşturan 2100'den fazla iş görevini ne zaman yerine getirebileceğini tahmin ettiler. Sonuçlar, üretken yapay zekanın toplam ekonomik faydasının her yıl 6.1 trilyon ile 7.9 trilyon dolar arasında olabileceğini göstermektedir.

Rapor, üretken yapay zekanın çoğu iş fonksiyonu üzerinde etkisi olacağını düşünüyor, ancak teknik etkinin fonksiyon maliyetleri içindeki oranına bakıldığında, müşteri operasyonları, pazarlama ve satış, yazılım mühendisliği ve Ar-Ge gibi dört fonksiyon toplam değerinin yaklaşık %75'ini oluşturuyor. Buna karşılık, imalat ve tedarik zinciri gibi alanların potansiyel değeri daha düşük.

Üretken AI, şirket içindeki bilgi yönetim sistemlerini geliştirerek tüm şirkete değer katabilir. Güçlü doğal dil işleme yetenekleri, çalışanların iç bilgileri daha kolay sorgulayıp bulmalarına yardımcı olarak karar verme hızını ve kalitesini artırabilir.

Rapor, mevcut üretken AI performansına dayanarak, çeşitli alanlardaki yeteneklerinin daha önce tahmin edilenden daha hızlı bir şekilde insan seviyesine ulaşacağını öngörüyor. Örneğin, AI'nın insan doğal dil anlama yeteneğine ulaşma süresi 2027'den 2023'e öne alındı. Şu anda, teknik otomasyonun toplam payı yaklaşık %50'den %60-70'e yükseldi.

Uzmanlar, üretken yapay zekanın bilgi işlerinde en büyük etkiye sahip olduğunu, özellikle karar alma ve iş birliği ile ilgili faaliyetlerde olduğunu öngörüyor. Uzmanlık bilgisi otomasyonunun potansiyeli 34 puan artarken, yönetim ve yetenek geliştirme otomasyonunun potansiyeli 2017'de %16'dan 2023'te %49'a yükseldi.

Rapor ayrıca, önümüzdeki on yıl içinde işlerin en az dörtte birinin veya üçte birinin değişeceğini belirtiyor. Bu konuda, iş liderlerinin üretken yapay zekanın potansiyel değerinden nasıl yararlanacaklarını ve riskleri nasıl yöneteceklerini düşünmeleri gerekiyor, hükümet karar vericilerinin iş gücü planlaması ve politika desteği için hazırlıklı olmaları gerekiyor, herkesin yeni teknoloji gelişmelerine dikkat etmesi ve yapay zekanın sağladığı kolaylıklar ile etkileri arasında bir denge araması gerekiyor.

Bu rapor, üretken yapay zekanın patlamasının topluma, özellikle de ekonomi üzerindeki önemli etkilerini kapsamlı bir şekilde analiz etmekte ve bize yapay zeka çağındaki değişimle başa çıkmak için önemli bir referans sağlamaktadır.