Ein aktueller Bericht von McKinsey fokussiert die Entwicklungen im Bereich der Generativen KI und die damit verbundenen, tiefgreifende Auswirkungen auf Unternehmen und Organisationen, auf Arbeitsproduktivität und auf den Zuschnitt von Arbeitsaufgaben. Die grössten Nutzenpotenziale werden in den Funktionsbereichen Customer operations, Marketing and sales, Software engineering sowie Research and development gesehen. Aber auch für das betriebliche Wissensmangement als funktionsübergreifenden Bereich erwarten die Autor:innen grosse Nutzenpotenziale. Von den Veränderungen und neuen Möglichkeiten der Automatisierung von Arbeit sind insbesondere auch Bildungsverantwortliche betroffen.
Unerwartete Entwicklungsdynamik
Obwohl sich bedeutsame Fortschritte im Bereich der künstlichen Intelligenz in den letzten Jahren angekündigt haben, sind wir doch durch die Entwicklungsdynamik im Bereich der grossen Sprachmodelle und ‘foundational models’ überrascht worden:
Generative AI has stunned and excited the world with its potential for reshaping how
knowledge work gets done in industries and business functions across the entire economy (…)
[Generative AI] is poised to transform roles and boost performance.
Für diesen Bericht haben die Autor:innen von McKinsey 63 Anwendungsszenarien für generative KI in 16 Funktionsbereichen in Unternehmen und Organisationen analysiert. Darüber hinaus haben sie die möglichen Auswirkungen auf die Arbeitsaktivitäten in 850 Berufsfeldern betrachtet.
Die zentralen Thesen des Berichts sind die folgenden (vgl. S. 5):
- Generative AI’s impact on productivity could add trillions of dollars in value to the global economy.
- About 75 percent of the value that generative AI use cases could deliver falls across four areas: Customer operations, marketing and sales, software engineering, and R&D.
- Generative AI will have a significant impact across all industry sectors.
- Generative AI has the potential to change the anatomy of work, augmenting the capabilities of individual workers by automating some of their individual activities.
- The pace of workforce transformation is likely to accelerate, given increases in the potential for technical automation.
- Generative AI can substantially increase labor productivity across the economy, but that will require investments to support workers as they shift work activities or change jobs.
- The era of generative AI is just beginning.
Anwendungsfälle mit grossem Nutzenpotenzial
Besonders grosse Potenziale sehen die Autor:innen insbesondere in den folgenden Funktionsbereichen bzw. bei den folgenden Nutzungsszenarien:
- Customer operations
- Self-service interactions with chatbots
- Customer-agent interactions supported by AI
- Agent self-improvement
- Marketing and sales
- Data analysis and strategy development
- Awareness
- Consideration
- Conversion
- Retention
- Software engineering
- Inception and planning
- System design
- Coding
- Testing
- Maintenance
- Research and development
- Early research analysis
- Virtual design
- Virtual simulation
- Physical test planning
Unterschiedliche Potenziale je nach Funktionsbereich
Die Autor:innen erwarten deutlich unterschiedliche Nutzenpotenziale je nach Unternehmensfunktionen. Hier schwingen Sales, Marketing, Software Engineering, Customer Operations und Produktentwicklung oben aus. Bis zu 75% des gesamten ökonomischen Nutzens werden in diesen Funktionsbereichen erwartet. Für den Bereich HR, Personal- und Organisationsentwicklung wird dagegen nur ein vergleichsweise geringes Nutzenpotenzial gesehen. Das verwundert mich insofern, als hier ja die personelle und organisationale Befähigung für die erfolgreiche Nutzung von generativer KI vorangetrieben werden muss.
Auch im Hinblick darauf, in welchen Branchen (links) welche Funktionsbereiche (oben) besonders betroffen sein werden, erwarten die Autor:innen Unterschiede. Für die Branche Bildung (“Education”) sind insbesondere Marketing and sales betroffen (wie in fast allen Branchen) sowie auch Supply chain and operations (also die konkrete Umsetzung der Bildungsarbeit):
Funktionsübergreifende Nutzenaspekte
Neben den funktionsspezifischen Nutzenpotenzialen werfen die Autor:innen auch einen Blick auf übergreifende Nutzenaspekte, insbesondere im Bereich Wissensmanagement:
In addition to the potential value generative AI can deliver in function-specific use cases, the technology could drive value across an entire organization by revolutionizing internal knowledge management systems. Generative AI’s impressive command of natural-language processing can help employees retrieve stored internal knowledge by formulating queries in the same way they might ask a human a question and engage in continuing dialogue. (…) In 2012, the McKinsey Global Institute (MGI) estimated that knowledge workers spent about a fifth of their time, or one day each work week, searching for and gathering information. If generative AI could take on such tasks, increasing the efficiency and effectiveness of the workers doing them, the benefits would be huge.
Beschleunigung der Automatisierung – auch im Bereich der Wissensarbeit
Die Entwicklungen im Bereich der generativen KI beschleunigt die Veränderungen im Bereich der Wissensarbeit. Für viele Aspekte von Wissensarbeit (z.B. Koordination mit anderen, Kreativität, Problemlösen, Sprachverstehen und Spracherzeugung) wird jetzt erwartet, dass Maschinen deutlich früher eine ähnliche Leistungsfähigkeit erreichen als noch vor fünf oder sechs Jahren gedacht. Damit ergeben sich auch weitere Potenziale für Automatisierungen.
Previous generations of automation technology were particularly effective at automating
data management tasks related to collecting and processing data. (…) generative AI is likely to have the biggest impact on knowledge work, particularly activities involving decision making and collaboration, which previously had the lowest potential for automation (…) As a result, many of the work activities that involve communication, supervision, documentation, and interacting with people in general have the potential to be automated by generative AI, accelerating the transformation of work in occupations such as education and technology, for which automation potential was previously expected to emerge
later.
Hiervon sind nach Einschätzung der Autor:innen insbesondere auch Bildungsverantwortliche betroffen:
Auf der Achterbahn: Potenziale und Risiken
Am Ende Ihres Berichts ziehen die Autor:innen unter anderem folgendes Fazit, in dem sie auch die Bedeutung von Bemühungen um Personalentwicklung betonen:
All of us are at the beginning of a journey to understand this technology’s power, reach, and capabilities. If the past eight months are any guide, the next several years will take us on a roller-coaster ride featuring fast-paced innovation and technological breakthroughs that force us to recalibrate our understanding of AI’s impact on our work and our lives. It is important to properly understand this phenomenon and anticipate its impact. Given the speed of generative AI’s deployment so far, the need to accelerate digital transformation and reskill labor forces is great.
These tools have the potential to create enormous value for the global economy (…). At the same
time, they also have the potential to be more destabilizing than previous generations of
artificial intelligence. They are capable of that most human of abilities, language, which is a
fundamental requirement of most work activities linked to expertise and knowledge as well as
a skill that can be used to hurt feelings, create misunderstandings, obscure truth, and incite
violence and even wars.
Chui, M., Hazan, E., Roberts, R., Singla, A., Smaje, K., Sukharevsky, A., . . . Zemmel, R. (2023). The economic potential of generative AI: The next productivity frontier. McKinsey&Company.
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