麦肯锡重磅发布《生成式人工智能的经济潜力：下一波生产力浪潮》
01生成式AI的商业价值
（一）生成式AI可能每年为全球经济贡献“一个英国的GDP”。
麦肯锡指出，如果将分析的63种生成式AI应用于各行各业，将为全球经济每年带来2.6万亿至4.4万亿美元的增长（英国2021年的GDP总额为3.1万亿美元）。这一预测还未将所有的生成式AI应用计算在内，若将尚未研究的应用计算在内，生成式AI所产生的经济影响可能会翻倍。
图1 生成式AI对全球经济的潜在影响
（二）生成式AI的潜在价值（约75%）主要集中在四个方面：客户运营、营销和销售、软件工程和产品研发，这意味着上述四项业务受到生成式AI的影响最大
图2 生成式AI对不同业务的影响
（1）客户运营：改善客户体验并提升客服生产力
生成式AI有可能彻底改变整个客户运营业务，通过数字自助服务改善客户体验和客服生产力。由于该技术能够使用自然语言自动与客户进行交互，其已经在客户服务领域备受关注。研究发现，在一家拥有5000名客服人员的公司中，生成式AI的应用使每小时的问题解决率提高了14%，并将处理问题所花费的时间减少了9%。它还将客服座席流失率减少了25%。至关重要的是，生成式AI可提高经验不足的客服人员的生产力和服务质量，而AI助手并没有提高（有时甚至降低）技能较高的客服人员的生产力和质量指标。使用生成式AI改进操作的应用场景包括：
1. 客户自助服务
2. 初次交流时的解决方案
3. 减少响应时间
4. 销量增加
麦肯锡估计，将生成式AI应用到客户服务业务中可以提高生产力，并节约当前业务成本的30%至45%。
（2）营销和销售：提高个性化、内容创建和销售效率
生成式AI将在营销和销售业务中迅速占据主导地位，该技术可以根据客户的兴趣、偏好和行为创建个性化消息，并执行例如制作品牌广告初稿、标题、口号、社交媒体帖子和产品描述等任务。此外，生成式AI可以集成到各类应用中以提供更高质量的数据洞察力，为营销活动带来新的想法，更好地定位客户群。营销业务部门可将资金分配到制作更高质量的内容方面，并减少外包的支出。使用生成式AI进行营销的潜在运营优势包括：
1. 高效的内容创建
2. 充分利用不同类型的数据
3. 优化搜索引擎
4. 产品和搜索个性化
麦肯锡估计，生成式AI可以提高营销生产力的经济价值5%至15%。此外，除了对营销生产力产生直接影响外，生成式AI还将产生连锁反应，使销售生产力提高3%到5%。
（3）软件工程：作为编码助理加快开发人员的工作
生成式AI直接影响每年软件工程支出的20%到45%。这一价值主要在于可减少部分工作时间，如生成初始代码、代码修正和重构、根本原因分析以及生成新的系统设计等。近期的一项研究发现，使用微软的GitHub Copilot的软件开发人员完成任务的速度比不使用该工具的人员快56%。
麦肯锡对软件工程团队进行的一项研究发现，使用生成式AI的员工生成和重构代码所需的时间极速减少，而且工程师普遍认为工作体验得到改善，表示生成式AI使工作更快乐、流程更方便并且更容易获得成就感。
（4）产品研发：减少研发和设计时间，改进产品模拟和测试
研究发现，生成式AI可以将产品研发的生产力提高10%至15%。以生命科学和化工业为例，生成式AI可以加速开发新药物和新材料的过程，这可能使制药公司和医疗产品公司的利润增加多达25%。麦肯锡认为，生成式AI可以加速产品上市的时间，并从以下两方面带来生产力的提高和操作上的便利：
1. 优化产品设计
2. 改善产品质量
02生成式AI变革各行各业
生成式AI将对各行各业产生重大影响。其中，零售和消费品、银行业、制药和医疗行业受到的影响最大。
图3 生成式AI应用对各行各业的业务职能产生不同影响
（一）生成式AI是零售和消费品价值驱动的关键要素。
生成式AI可以将生产率提高1.2%至2.0%，每年可创造4000亿至6600亿美元的经济价值。为了简化流程，生成式AI可以实现客户服务、营销和销售、库存和供应链管理等关键业务的自动化。以下是生成式AI在零售和消费品领域的应用：
1. 重塑客户交互模式
2. 加快关键领域价值创造
3. 快速解决问题并增强客户服务的洞察力
4. 颠覆性的创新
（二）生成式AI帮助银行业实现巨大价值。
生成式AI可能会对银行业产生重大影响，通过将生产率提高2.8%至4.7%，每年可创造2000亿至3400亿美元的经济价值。以下是生成式AI在银行业的应用：
1. 使用AI虚拟专家以帮助提高员工绩效
2. 加速代码生成可减少技术债务（tech debt）并更快地交付软件
3. 大规模地生成定制化的内容
（三）生成式AI提高制药和医疗的研发速度和质量。
生成式AI可以将制药和医疗的生产率提高2.6%至4.5%，每年可创造600亿至1100亿美元的经济价值。制药公司通常将大约20%的收入用于研发，一种新药的研发平均需要10到15年的时间。生成式AI可大幅提高制药和医疗的研发速度和质量。以下是生成式AI在制药和医疗领域的应用：
1. 提高初步筛选的自动化程度
2. 加强适应证（indication）的识别和优先级排序，加快药物开发进程
03生成式AI对工作和生产力的影响
（一）生成式AI及其他科技的发展可能使员工60%到70%的工作实现自动化。
生成式AI有可能改变工作结构，通过自动化一些工作活动来增强员工个人的能力。技术自动化（Technical automation）的加速增长很大程度上是由于生成式AI提高了理解自然语言的能力。例如，中学英语或语文教师的具体工作包括准备测验和批改学生作业。随着AI在自然语言方面能力的增强，这些活动中的很多工作可以由机器来完成，这样，这些教师就可以腾出更多时间从事其他工作。
图4 生成式AI技术自动化的潜力水平
（二）生成式AI取代人类工作的时间被提前了10年，在2030年至2060年间（中点为2045年）50%的职业将逐步被AI取代。
图5 当前人类工作活动所用时间的全球自动化水平
（三）发达国家采用自动化的速度可能会更快。
由于发达国家员工的薪酬更高，因此采用生成式AI实现自动化的经济可行性也会出现得更早。虽然生成式AI实现特定工作活动自动化的潜力很大，但成本也必须与人工薪酬成本进行比较。在中国、印度和墨西哥等薪酬较低的国家，自动化采用率预计比发达国家要慢。
图6 部分国家的自动化采用率
（四）与其他类型的工作相比，生成式AI对高薪、高学历的知识工作者影响更大。
由于生成式AI具有强大的自然语言能力，因此其对体力工作者的影响要小得多，这并不奇怪，因为生成式AI的功能从根本上来说就是为了完成认知任务而设计的。研究发现，生成式AI对高薪、高学历的知识工作者产生的影响更大，特别是涉及决策、协作和运用专业知识的活动。因此，许多涉及沟通、监督、记录以及与人与人之间互动的工作活动都有可能通过生成式AI实现自动化，从而加速教育和技术等职业工作的转型。
图7 生成式AI对部分国家不同薪酬水平人群的影响
图8 生成式AI对不同学历水平人群的影响
图9 生成式AI对不同工作活动的影响
（五）到2040年，生成式AI可以使劳动生产率每年增长0.1%至0.6%。
生成式AI可以大幅提高整个经济体的劳动生产率，但这需要资金支持员工改变工作活动。将生成式AI与其他技术相结合，每年可以使生产力增长率达到0.2%至3.3%。然而，员工在学习新技能时需要培训，有些人甚至会改变职业。如果可以管理员工转型和其他风险，生成式AI将为经济增长做出实质性贡献，并让世界变得更加可持续、更具包容性。
图10 生成式AI对全球及部分国家生产率的影响
04结语
技术创新可以让人们产生敬畏和担忧。当这种创新似乎在一夜之间形成并广泛传播时，这两种反应都会被放大。生成式AI在2022年第三季度的出现就是这一现象的最新例子，其出乎意料地被迅速采用，并且被各公司和消费者争相部署、集成和使用。
正确理解这一现象并预测其影响是十分重要的。鉴于目前生成式AI的部署速度，加速数字化转型和重新培训劳动力的需求增加，生成式AI有可能为全球经济创造巨大价值。与此同时，生成式AI也有可能比前几代AI更不稳定。他们拥有类似人类的能力和语言，这是对知识工作者的基本要求，也是一种可以用来伤害情感、制造误解、掩盖真相、煽动暴力甚至战争的技术。
麦肯锡希望能够更好地理解生成式AI，并为全球公司运营增加价值、推动经济繁荣。公司、政策制定者、消费者和公民可以共同努力，确保生成式AI能够创造巨大价值，同时限制其扰乱正常生活的可能性。