Otomasyon ve yapay zeka, işletmeleri dönüştürüyor ve üretkenliğe katkıları aracılığıyla ekonomik büyümeye katkı sağlıyor. Ayrıca sağlıktan iklim değişikliğine kadar birçok alanda “moonshot” toplumsal zorluklarının ele alınmasına yardımcı olacaklar.
Aynı zamanda, bu teknolojiler işin doğasını ve işyerinin kendisini dönüştürecektir. Makineler, insanların yaptığı işlerin daha fazlasını yapabilecek. İnsanların yaptığı işi tamamlayabilecek. Hatta insanların yapabileceğinin ötesine geçen bazı görevleri yerine getirebilecektir. Sonuç olarak, bazı meslekler gerileyecek, diğerleri büyüyecek ve çok daha fazlası değişecektir.
Yapay zeka ve iş gücü
Etrafta dolaşacak kadar iş olacağına inansak da, toplumun iş gücü geçişleriyle boğuşması gerekecektir. Çalışanların yeni beceriler edinmeleri ve işyerinde yanlarında giderek daha yetenekli makinelere uyum sağlamaları gerekecektir. Gerileyen mesleklerden büyüyen ve bazı durumlarda yeni mesleklere geçmeleri gerekecek.
McKinsey’in araştırmalarından yararlanan yönetici brifingi, otomasyon ve yapay zekanın hem vaadini hem de zorluğunu inceliyor. Politika yapıcıların, şirketlerin ve bireylerin çözmesi gereken bazı kritik sorunları ana hatlarıyla açıklıyor.
Geleneksel endüstriyel otomasyon ve gelişmiş robotların ötesine geçiyoruz. Yollardaki otonom araçlardan marketlerdeki otomatik ödeme noktalarına kadar otonom sistemlerin yeni nesilleri ortaya çıkıyor. Bu ilerlemenin çoğu, mekanik, sensörler ve yazılımlar dahil olmak üzere sistemlerdeki ve bileşenlerdeki gelişmelerden kaynaklanıyor. Yapay zeka, makine öğrenimi algoritmaları daha karmaşık hale geliyor. Onları eğitmek için mevcut olan bilgi işlem gücündeki büyük artışlardan ve üstel büyümeden yararlandıkça son yıllarda özellikle büyük adımlar attı. Bilgisayar görüşü gibi karmaşık oyunlarda insan ötesi yetenekleri içeren muhteşem atılımlar manşetlere çıkıyor.
Bu teknolojiler halihazırda çeşitli ürün ve hizmetlerde değer üretiyor ve sektörlerdeki şirketler bunları ürün önerilerini kişiselleştirmek, üretimdeki anormallikleri bulmak, hileli işlemleri belirlemek ve daha fazlası için bir dizi süreçte kullanıyor. Sınıflandırma, tahmin ve kümeleme sorunlarını ele alan teknikler de dahil olmak üzere en son nesil AI ilerlemeleri, önemli ölçüde daha fazla değer vaat ediyor. Birkaç yüz AI kullanım örneğini gerçekleştirdiğimiz bir analiz, yapay sinir ağlarını kullanan en gelişmiş derin öğrenme tekniklerinin yıllık 3,5 trilyon ila 5,8 trilyon dolar arasında bir değere veya tüm analitik teknikler tarafından yaratılan değerin yüzde 40’ına tekabül edebileceğini buldu.