L’IA générative pourrait ajouter entre 2,6 et 4,4 billions de dollars à la productivité annuelle mondiale.

Un rapport de McKinsey estime que les activités qui occupent aujourd’hui entre 60 et 70 % du temps des employés pourraient être automatisées

MADRID, 20 juin (CALPA PARIS) –

L’intelligence artificielle (IA) générative pourrait ajouter entre 2,6 et 4,4 billions de dollars à la productivité annuelle mondiale – un chiffre similaire au PIB du Royaume-Uni en 2021, soit 3,1 billions de dollars – selon un rapport de la société de conseil McKinsey &amp ; Company qui analyse 63 nouveaux cas d’utilisation dans 16 fonctions commerciales qui pourraient générer ces avantages.

Dans son rapport intitulé « The economic potential of generative AI : The next productivity frontier » (Le potentiel économique de l’IA générative : la prochaine frontière de la productivité), McKinsey estime que, si l’on exclut l’IA générative, les cas d’utilisation de l’intelligence artificielle et de l’analytique pourraient ajouter entre 11 000 et 17 700 milliards de dollars de valeur à l’économie mondiale chaque année. L’ajout de l’IA générative à ces cas d’utilisation pourrait augmenter ce montant de 15 à 40 %.

Le cabinet de conseil a conclu que permettre aux travailleurs d’utiliser l’IA générative, même au-delà des 63 cas d’utilisation, pourrait augmenter la productivité de 0,1 % à 0,6 % chaque année jusqu’en 2043, compensant ainsi le déclin de la croissance de l’emploi à mesure que la population vieillit.

Selon l’étude, cette valeur apparaît à mesure que l’IA générative transforme le travail, car les capacités de cette technologie et d’autres ont le potentiel d’automatiser certaines activités professionnelles qui absorbent aujourd’hui 60 à 70 % du temps des employés.

McKinsey affirme que le rythme d’adoption de l’IA et de transformation de la main-d’œuvre devrait s’accélérer de plus en plus, de sorte que la moitié des activités professionnelles d’aujourd’hui pourraient être automatisées entre 2030 et 2060.

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Le rapport note que l’intelligence artificielle générative a accéléré le rythme de la transformation du lieu de travail. « Les emplois sont réimaginés et les secteurs transformés en quelques mois, et non en quelques années. Cela donne aux gens un nouveau superpouvoir et à l’économie un coup de pouce à la productivité dont elle a bien besoin », note le rapport.

OPÉRATIONS CLIENTS, VENTES ET MARKETING

Le cabinet de conseil estime qu’environ 75 % du potentiel de valeur totale de l’application de l’IA générative sera réalisé dans quatre fonctions commerciales : les opérations clients, le marketing et les ventes, l’ingénierie logicielle et la recherche et le développement (R&D).

Par exemple, elle estime que la personnalisation et l’automatisation de l’IA générative dans les opérations clients pourraient accroître la productivité de 30 à 45 % des coûts actuels de la fonction. Les cas d’utilisation comprennent l’amélioration du libre-service, par le biais de canaux automatisés, et la fourniture aux agents du service clientèle d’informations plus ciblées pour augmenter les ventes.

Dans le domaine du marketing, la productivité pourrait augmenter de 5 à 15 %, tandis que dans le domaine des ventes, l’application de l’IA générative pourrait apporter une valeur de 3 à 5 %. Ces résultats pourraient être obtenus grâce à une planification et une rédaction plus rapides du contenu, à une amélioration de la qualité des données et de la connaissance, à la personnalisation des recherches et à la hiérarchisation des prospects.

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GÉNIE LOGICIEL ET R&D

Dans le cas du génie logiciel, des économies seraient générées dans la production de biens, et l’impact direct de l’IA générative sur la productivité pourrait se situer entre 20 et 45 % des dépenses annuelles actuelles. Ces gains de productivité pourraient provenir de la réduction du temps de codage, de la correction du code et de l’étude de marché pour les solutions architecturales.

Enfin, McKinsey affirme que la R&D permettra de réaliser des gains de productivité dans les services de l’ordre de 10 à 15 %, avec des cas d’utilisation tels que l’amélioration de la qualité globale des produits, l’optimisation des conceptions pour la fabrication et la réduction des coûts de logistique et de production.

Le cabinet de conseil prévient qu’avec l’évolution si rapide de la technologie de l’IA générative, « les chefs d’entreprise doivent agir rapidement pour capturer sa valeur et gérer ses risques », et de même les gouvernements doivent agir.

« Avec un impact aussi important sur la main-d’œuvre, les organisations devront accélérer la planification et la reconversion de la main-d’œuvre, tandis que les employés doivent s’efforcer de maîtriser ses utilisations et d’acquérir de nouvelles compétences », souligne McKinsey.

BANQUE, COMMERCE DE DÉTAIL ET PRODUITS PHARMACEUTIQUES

En dehors de la haute technologie, les banques pourraient tirer une grande valeur de l’intelligence artificielle générative, générant entre 200 et 340 milliards de dollars supplémentaires grâce à l’augmentation de la productivité, selon le rapport. Les avantages comprennent également l’augmentation de la satisfaction des clients, l’amélioration de la prise de décision et de l’expérience des employés, et une meilleure surveillance pourrait réduire le risque de fraude.

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Un autre bénéficiaire serait le commerce de détail, qui pourrait bénéficier d’un coup de pouce de 310 milliards de dollars grâce à l’IA générative, en automatisant certains aspects du service à la clientèle, du marketing et des ventes, ainsi que de la gestion des stocks et de la chaîne d’approvisionnement. En outre, l’évolution des solutions d’IA existantes améliorera les offres personnalisées aux clients, optimisant ainsi les activités de marketing et de vente.

Pour leur part, les industries pharmaceutiques et des dispositifs médicaux pourraient débloquer entre 61 et 110 milliards de dollars par an grâce au potentiel de la technologie à accélérer le cycle de dix à quinze ans nécessaire à la mise sur le marché d’un médicament, selon McKinsey, qui ajoute qu’elle pourrait en même temps améliorer la qualité des composés pharmaceutiques et réduire le coût de la recherche et du développement.

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