（23ページ）
2023の場合世界が発見した年でした生成AI（AIのような）、2024は、組織がこの新しいテクノロジーから本当に使用し、ビジネス価値を導き出し始めた年です。最新のものMcKinsey Global SurveyAIでは、回答者の65％が、組織がGen AIを定期的に使用していると報告しています。これは、わずか10か月前の以前の調査のほぼ2倍の割合です。Gen AIの影響に対する回答者の期待は高いままです彼らが去年だったように、4分の3が、AI将軍が今後数年間で産業の大幅なまたは破壊的な変化につながると予測しています。
著者について
この記事は、共同の取り組みですアレックスシングラ、アレクサンダー・スハレフスキー、ラレイナ・イー、 そしてマイケル・チュイ、 とブライスホール、Quantumblack、McKinseyによるAI、McKinsey Digitalのビューを表しています。
組織はすでにGEN AIの使用から重大な利益を見ており、技術を展開するビジネスユニットのコストの減少と収益の両方のジャンプを報告しています。この調査では、AI将軍が提示したリスクの種類、特に不正確さの洞察と、それらの課題を軽減し、価値を獲得するためのトップパフォーマーの新たな慣行についても洞察を提供します。
AI採用サージ
生成AIへの関心は、より広範なAI機能セットのスポットライトを明るくしました。過去6年間、回答者の組織によるAIの採用は約50％でホバリングしています。今年、調査では、養子縁組が72％に跳ね上がったことがわかりました（図1）。そして、関心は本当にグローバルな範囲です。2023年の調査では、AIの採用が66％に達しなかったことがわかりました。どれでも地域;ただし、今年はほぼの回答者の3分の2以上毎地域は、組織がAIを使用していると言います。中央および南アメリカに基づく1つの組織は例外であり、回答者の58％がAIの採用を報告している中央および南アメリカに拠点を置く組織で働いています。業界で見ると、養子縁組の最大の増加は専門サービスに見られます。2人事、法律サービス、管理コンサルティング、市場調査、R＆D、税の準備、トレーニングに焦点を当てた組織で働く回答者を含む。
1
また、回答は、企業が現在、ビジネスのより多くの部分でAIを使用していることを示唆しています。回答者の半数は、自分の組織が2023年の回答者の3分の1未満から2つ以上のビジネス機能でAIを採用していると言います（図2）。
2
Gen AIの採用は、最も価値を生み出すことができる機能で最も一般的です
現在、ほとんどの回答者は、自分の組織、および個人としての組織がGen AIを使用していると報告しています。回答者の65％は、組織が昨年の3分の1から少なくとも1つのビジネス機能でGEN AIを定期的に使用していると答えています。Gen AIを使用する平均的な組織は、ほとんどの場合、マーケティングと販売、製品とサービスの開発において、2つの機能でそうしています。これまでの研究Gen AIの採用が最も価値を生み出すことができると判断しました3「生成AIの経済的可能性：次の生産性フロンティア」、マッキンゼー、2023年6月14日。- それと同様に（図3）。2023年からの最大の増加は、マーケティングと販売に見られ、報告された養子縁組は2倍以上になりました。しかし、機能全体で、マーケティングと販売の両方で、2つのユースケースのみが、15％以上の回答者によって報告されています。
3
AI将軍はまた、回答者の個人的な生活に織り込まれています。2023年と比較して、回答者は職場でGen AIを使用している可能性がはるかに高く、職場でも個人的な生活の両方でGen AIを使用している可能性が高くなります（図4）。この調査では、すべての地域にわたるGen AIの使用が増加しており、アジアと太平洋および大華氏の最大の増加が見られます。一方、最高の年功序列レベルの回答者は、ミッドレベル管理の仲間と比較して、仕事や仕事以外のGen Al Toolsの使用に大きなジャンプを示しています。特定の産業を見ると、エネルギーと材料や専門サービスで働く回答者は、GEN AIの使用の最大の増加を報告しています。
Gen AIと分析AIへの投資が価値を生み出し始めています
また、最新の調査では、Gen AIのさまざまな業界がどのように予算化されているかを示しています。回答は、多くの業界で、組織はGen AIにデジタル予算の5％以上を均等に投資している可能性が高いことを示唆しています。しかし、ほとんどの業界では、回答者の大規模な株式は、組織がGEN AIよりも分析AIに20％以上を費やしていると報告しています。今後、ほとんどの回答者（67％）が、今後3年間でAIにさらに投資するように組織を発表しています。
それらの投資はどこで報われていますか？初めて、私たちの最新の調査では、ビジネス機能によるGen AI使用によって作成された価値を調査しました。回答者の最大のシェアがコストの減少を見ていると報告する機能は人事です。回答者は、最も一般的に、サプライチェーンと在庫管理の意味のある収益が（5％以上）増加していると報告しています（図6）。分析的AIの場合、回答者は、私たちが見つけたものと並んで、サービス運用におけるコストのメリットを見ることを最も頻繁に報告します去年- 同様に、マーケティングと販売におけるAIの使用から有意義な収益が増加します。
不正確さ：Gen AI使用の最も認識され経験豊富なリスク
企業がGen AIの利点を認識し始めると、彼らはテクノロジーに関連する多様なリスクも認識しています。これらは、データ管理リスク、バイアス、または知的財産（IP）侵害などのデータ管理リスクから、不正確な出力や説明可能性の欠如に焦点を当てる傾向があります。3番目の大きなリスクカテゴリは、セキュリティと誤った使用です。
最新の調査への回答者は、昨年よりも、組織がGen AIの使用に関連する不正確さとIP侵害を考慮していると言う可能性が高く、約半分はサイバーセキュリティをリスクと見なし続けています（図7）。
逆に、回答者は昨年よりも、組織が労働力と労働力の移動が関連するリスクであると考えていると言う可能性が低く、それらを緩和する努力を増やしていません。
実際、不正確さ -Gen AIバリューチェーン全体のユースケースに影響を与える可能性があります、顧客の旅や要約からコーディングや創造的なコンテンツに至るまで、回答者は昨年よりも組織が積極的に緩和していると言っている唯一のリスクです。
図7
一部の組織はすでにGEN AIの使用から否定的な結果を経験しており、回答者の44％が組織が少なくとも1つの結果を経験していると述べています（図8）。回答者は、ほとんどの場合、不正確さを組織に影響を与えたリスクとして報告し、その後サイバーセキュリティと説明可能性が続きます。
8
私たちの以前の研究Gen AIの使用を責任を持ってスケーリングするのに役立つガバナンスのいくつかの要素があることを発見しましたが、これらのリスク関連の慣行を実施していると報告する回答者はほとんどいません。4「速度と安全性のある生成AIの実装」、マッキンゼー四半期、2024年3月13日。たとえば、わずか18％が、組織が責任あるAIガバナンスを含む決定を下す権限を持つエンタープライズ全体の評議会または理事会を持っていると答えており、3分の1の3分の1だけが、AIのリスク認識とリスク軽減コントロールが技術的な人材に必要なスキルセットであると述べています。
Gen AI能力を耐える能力をもたらします
最新の調査では、組織がこれらの新しいGEN AIツールをどのように迅速に展開しているかを理解しようとしました。我々が発見しましたGEN AIソリューションを実装するための3つのアーキタイプ：テイカー既製の公開されているソリューションを使用します。シェイパーこれらのツールを独自のデータとシステムでカスタマイズします。そしてメーカー独自の基礎モデルをゼロから開発します。5「生成AIとのテクノロジーの世代の瞬間：CIOおよびCTOガイド」、マッキンゼー、2023年7月11日。ほとんどの業界で、調査結果は、組織がビジネスニーズに適用可能な既製の提供を見つけていることを示唆していますが、多くの人はモデルをカスタマイズする機会を追求したり、独自のモデルを開発したりしています（図9）。報告されたGEN AIの約半分は、回答者のビジネス機能で使用されているため、カスタマイズはほとんどまたはまったくない既製の公開モデルまたはツールを利用しています。エネルギーと材料、テクノロジー、メディア、通信の回答者は、公開されているモデルの重要なカスタマイズまたはチューニングを報告したり、特定のビジネスニーズに対処するための独自のモデルを開発したりする可能性が高くなります。
9
回答者は、ほとんどの場合、プロジェクトの開始から1〜4か月を必要として、Gen AIを生産に導入することを最も頻繁に報告しますが、ビジネス機能によって時間がかかりますが（図10）。また、これらの機能を獲得するためのアプローチにも依存します。当然のことながら、報告された高度にカスタマイズされたモデルまたは独自のモデルの使用は、実装に5か月以上かかる既製の公開モデルよりも1.5倍高い可能性があります。
10
Gen AIのハイパフォーマーは、課題に直面しているにもかかわらず優れています
Gen AIは新しいテクノロジーであり、組織はその機会を追求し、機能を越えてそれを拡大する旅の早い段階です。したがって、回答者のわずかなサブセット（876人中46人）だけが、組織のEBITの有意義なシェアがGen AIの展開に起因すると報告していることは少し驚くことです。それでも、これらのGen AIのリーダーは綿密に検討する価値があります。結局のところ、これらは初期の発動者であり、彼らはすでに組織のEBITの10％以上がGen AIの使用に起因すると考えています。これらのハイパフォーマンスの42％は、EBITの20％以上が非gener骨で分析的なAIの使用に起因しており、産業と地域に及ぶと答えていますが、ほとんどは年間収益が10億ドル未満の組織にあります。これらの組織でのAI関連の慣行は、独自の組織でのGEN AI採用から価値を生み出そうとしている人々にガイダンスを提供できます。
まず、Gen AI High Performersは、より多くのビジネス機能でGen AIを使用しています。これは平均3つの機能ですが、他の機能は平均2つです。彼らは、他の組織と同様に、マーケティングと販売、製品またはサービス開発でGen AIを使用する可能性が最も高いですが、リスク、法的、コンプライアンスでGEN AIソリューションを使用する可能性がはるかに高くなります。戦略とコーポレートファイナンス。サプライチェーンと在庫管理で。彼らは、会計文書の処理やリスク評価からR＆Dテストや価格設定、プロモーションまで、他の人がGen AIを使用している可能性が3倍以上です。全体として、ビジネス機能内の報告されたGEN AIアプリケーションの約半分は公開されているモデルまたはツールを利用していますが、Gen AIのハイパフォーマーは、それらのツールの大幅にカスタマイズされたバージョンを実装するか、独自の基礎モデルを開発します。
これらのハイパフォーマンスは他に何を違ってやっていますか？一つには、彼らはGen-AI関連のリスクにもっと注意を払っています。おそらく、彼らは彼らの旅にさらに進んでいるため、彼らは他の人よりも、彼らの組織が、サイバーセキュリティや個人的なプライバシーから説明可能性とIP侵害まで、私たちが尋ねたGen AIからあらゆる否定的な結果を経験したと言う可能性が高いです。それを考えると、彼らは、組織がそれらのリスク、規制のコンプライアンス、環境への影響、および政治的安定性を、彼らのGen AIの使用に関連すると考えていると報告する可能性が高く、彼らはより多くのリスクを軽減するための措置を講じると言います他の人よりも。
Gen AIのハイパフォーマーは、彼らの組織が一連のリスク関連のベストプラクティスに従うと言う可能性がはるかに高くなります（図11）。たとえば、彼らは他の人のほぼ2倍の可能性があり、Gen AI Solutionsの開発の早い段階でリスクレビューを埋め込んでいます。左にシフトします。」また、戦略関連のプラクティスからスケーリングに関連するものまで、他の幅広いベストプラクティスを採用する可能性が他の人よりもはるかに高いです。
Gen AI養子縁組のリスクを経験することに加えて、ハイパフォーマーは他の人への警告として役立つ他の課題に遭遇しました（図12）。70％は、データガバナンスのプロセスの定義、データをAIモデルに迅速に統合する能力の開発、トレーニングデータの量が不十分であり、データをキャプチャする上でデータが果たす重要な役割を強調するなど、データの困難を経験していると答えています。また、ハイパフォーマンスは、作業のアジャイルな方法や効果的なスプリントパフォーマンス管理の実装など、オペレーティングモデルで課題を経験していると報告する可能性があります。
12
研究について
オンライン調査は、2月22日から2024年3月5日までの分野で行われ、地域、産業、企業の規模、機能的専門分野、在職期間の全範囲を代表する1,363人の参加者からの回答を獲得しました。これらの回答者のうち、981は、組織が少なくとも1つのビジネス機能でAIを採用したと述べ、878は組織が少なくとも1つの機能で定期的にGEN AIを使用していると述べました。回答率の違いを調整するために、データは各回答者の国家がグローバルGDPに貢献することによって重み付けされます。
アレックスシングラそしてアレクサンダー・スハレフスキーQuantumblackのグローバルコレアーダー、McKinseyによるAI、およびそれぞれMcKinseyのシカゴとロンドンのオフィスのシニアパートナーです。ラレイナ・イーベイエリアオフィスのシニアパートナーです。マイケル・チュイ、McKinsey Global Instituteのパートナーはパートナーです。そしてブライスホールワシントンDCのオフィスの準パートナーです。
彼らは、この仕事への貢献について、Kaitlin Noe、Larry Kanter、Mallika Jhamb、Shinjini Srivastavaに感謝したいと考えています。
この記事は、マッキンゼーのアトランタオフィスの上級編集者であるヘザー・ハンセルマンによって編集されました。
私たちと一緒にキャリアを探求してください
開口部を検索します
