O papel das ferramentas e técnicas de inteligência artificial (IA) nos negócios e na economia global é um tema quente. Isso não é surpreendente, uma vez que a IA pode introduzir mudanças radicais – sem precedentes, sem precedentes – na maneira como as pessoas vivem e trabalham. A revolução da IA ​​não está em sua infância, mas a maior parte de seu impacto econômico ainda está por vir.

Uma nova pesquisa do McKinsey Global Institute tenta simular o impacto da IA ​​na economia mundial. Primeiro, ele se baseia no entendimento do comportamento das empresas e na dinâmica de vários setores para desenvolver uma visão de baixo para cima de como adotar e absorver tecnologias de IA. Em segundo lugar, leva em conta as prováveis ​​interrupções que os países, empresas e trabalhadores provavelmente experimentarão ao fazer a transição para a IA. Provavelmente haverá custos durante esse período de transição, e eles precisam ser considerados em qualquer estimativa.

A análise examina como os ganhos e perdas econômicos provavelmente serão distribuídos entre empresas, funcionários e países e como essa distribuição poderia potencialmente prejudicar a captura de benefícios de IA. Terceiro, a pesquisa examina a dinâmica da IA ​​para uma ampla gama de países – agrupados em grupos com características semelhantes – com o objetivo de dar uma visão mais global.

A análise deve ser vista como um guia para o potencial impacto econômico da IA ​​baseado no melhor conhecimento disponível neste estágio.

Entre os principais resultados estão os seguintes:

1. Existe um grande potencial para a IA contribuir para a atividade econômica global
2. Um dos principais desafios é que a adoção da AI poderia ampliar as diferenças entre países, empresas e trabalhadores

1 – Existe um grande potencial para a IA contribuir para a atividade econômica global

O McKinsey Global Institute analisou cinco grandes categorias de inteligência artificial: visão computacional, linguagem natural, assistentes virtuais, automação de processos robóticos e aprendizado de máquina avançado. As empresas provavelmente usarão essas ferramentas em graus variados. Alguns terão uma abordagem oportunista, testando apenas uma tecnologia e testando-a em uma função específica (uma abordagem que nossa modelagem chama de adoção).

Outros podem ser mais ousados, adotando todos os cinco e depois absorvendo-os em toda a organização (uma abordagem que chamamos de absorção total). Entre esses dois polos, haverá muitas empresas em diferentes estágios de adoção; o modelo também captura esse impacto parcial.

Até 2030, a simulação média mostra que cerca de 70% das empresas podem ter adotado pelo menos um tipo de tecnologia de IA, mas menos da metade terá absorvido totalmente as cinco categorias. O padrão de adoção e absorção total pode ser relativamente rápido – no limite superior do que foi observado com outras tecnologias.

Desafios da adoção da tecnologia de automação

Jacques Bughin explica que, embora o potencial técnico e econômico da automação seja vasto, as organizações enfrentam vários desafios a serem superados antes que essas tecnologias sejam comuns.

Várias barreiras podem impedir a rápida adoção e absorção (veja o vídeo “Um minuto com o McKinsey Global Institute: Desafios da adoção da tecnologia de automação”). Por exemplo, os adeptos tardios podem achar difícil gerar impacto da IA, porque os principais candidatos já capturaram as oportunidades de IA e os retardatários atrasaram-se no desenvolvimento de capacidades e na atração de talentos.

No entanto, no nível médio global de adoção e absorção implícito em nossa simulação, a IA tem o potencial de gerar uma atividade econômica global adicional de cerca de US $ 13 trilhões até 2030, ou um PIB cumulativo 16% maior comparado com hoje. Isso equivale a 1,2 por cento do crescimento do PIB adicional por ano. Se entregue, esse impacto se compara bem com o de outras tecnologias de propósito geral ao longo do histórico.

Uma série de fatores, incluindo automação de mão-de-obra, inovação e nova competição, afetam o crescimento da produtividade impulsionada pela IA. Os fatores micro, como o ritmo de adoção da IA ​​e os fatores macroeconômicos, como a conectividade global ou a estrutura do mercado de trabalho de um país, contribuem para o tamanho do impacto.

Nossa simulação examinou sete possíveis canais de impacto. Os três primeiros dizem respeito ao impacto da adoção da IA ​​na necessidade e na combinação de fatores de produção que têm impacto direto na produtividade da empresa. As outras quatro são externalidades ligadas à adoção de IA relacionadas ao amplo ambiente econômico e à transição para a IA. Reconhecemos que esses sete canais não são definitivos ou necessariamente abrangentes, mas sim um ponto de partida com base em nosso atual entendimento e tendências atualmente em andamento.

O impacto da IA pode não ser linear, mas pode se acumular em um ritmo acelerado ao longo do tempo. Sua contribuição para o crescimento pode ser três ou mais vezes maior até 2030 do que nos próximos cinco anos. É provável um padrão de curva S de adoção e absorção de IA – um início lento devido aos custos e investimentos substanciais associados ao aprendizado e à implantação dessas tecnologias, depois uma aceleração impulsionada pelo efeito cumulativo da concorrência e uma melhoria nas capacidades complementares ao lado do processo. inovações.

Seria um equívoco interpretar esse padrão de impacto de “queima lenta” como prova de que o efeito da IA será limitado. O tamanho dos benefícios para aqueles que se movem cedo nessas tecnologias se acumularão em anos posteriores às custas de empresas com adoção limitada ou inexistente.

2 – Um dos principais desafios é que a adoção da AI poderia ampliar as diferenças entre países, empresas e trabalhadores

Embora Al possa dar um impulso à atividade econômica, os benefícios provavelmente serão desiguais.

Como a IA pode afetar os países

Potencialmente, a IA pode ampliar as diferenças entre os países, reforçando a atual divisão digital. Os países podem precisar de estratégias e respostas diferentes à medida que as taxas de adoção da AI variam.

Líderes da adoção da IA ​​(principalmente em países desenvolvidos) poderiam aumentar sua liderança sobre os países em desenvolvimento. Os principais países de inteligência artificial poderiam capturar entre 20 e 25 por cento adicionais em benefícios econômicos líquidos, em comparação com os dias de hoje, enquanto os países em desenvolvimento poderiam capturar apenas cerca de 5 a 15 por cento.

Muitos países desenvolvidos podem não ter outra opção senão forçar a IA a capturar um maior crescimento de produtividade à medida que sua dinâmica de crescimento do PIB diminui – em muitos casos, refletindo em parte o desafio devido ao envelhecimento das populações. Além disso, nessas economias, os salários são altos, o que significa que há mais incentivo para substituir o trabalho por máquinas do que os países em desenvolvimento com baixos salários.

Em contraste, os países em desenvolvimento tendem a ter outras formas, inclusive alcançando as melhores práticas e reestruturando suas indústrias, para melhorar sua produtividade. Portanto, eles podem ter menos incentivo para promover a IA (o que, em qualquer caso, pode oferecer a eles um benefício econômico relativamente menor do que as economias avançadas). Alguns países em desenvolvimento podem ser exceções a essa regra. Por exemplo, a China tem uma estratégia nacional para se tornar um líder global na cadeia de suprimentos de IA e está investindo pesadamente.

Como a IA pode afetar empresas

É possível que as tecnologias de inteligência artificial possam levar a uma lacuna de desempenho entre os principais concorrentes (empresas que absorvem totalmente as ferramentas de inteligência artificial em seus empreendimentos nos próximos cinco a sete anos) e não-adotantes (empresas que não adotam tecnologias de IA). absorvê-los em suas empresas até 2030).

Em uma extremidade do espectro, os candidatos de frente provavelmente se beneficiarão desproporcionalmente. Até 2030, eles poderiam dobrar seu fluxo de caixa (benefício econômico captado menos investimento associado e custos de transição). Isso implica em um aumento adicional anual do fluxo de caixa de cerca de 6% por mais tempo do que na próxima década. Os candidatos de vanguarda tendem a ter uma forte base de TI inicial, uma maior propensão a investir em IA e visões positivas do business case para IA.

No outro extremo do espectro, os não-adotistas podem experimentar um declínio de 20% em seu fluxo de caixa a partir dos níveis atuais, assumindo o mesmo modelo de custo e receita de hoje. Um importante impulsionador dessa pressão de lucro é a existência de fortes dinâmicas competitivas entre as empresas que poderiam transferir a participação de mercado de retardatárias para as de primeira linha, o que poderia estimular o debate sobre a distribuição desigual dos benefícios da IA.

Como a IA pode afetar os trabalhadores

Uma lacuna cada vez maior pode se desdobrar no nível dos trabalhadores individuais (veja o vídeo, “Um minuto com o McKinsey Global Institute: o que a IA pode e ainda não pode fazer”). A demanda por empregos pode mudar de tarefas repetitivas para aquelas que são social e cognitivamente orientadas e exigem mais habilidades digitais. Perfis de emprego caracterizados por atividades repetitivas ou que exigem um baixo nível de habilidades digitais poderiam experimentar o maior declínio como parcela do emprego total para cerca de 30% até 2030, de cerca de 40%. O maior ganho em participação pode ser em atividades não repetitivas e naquelas que exigem alta capacidade digital, passando de cerca de 40% para mais de 50%.

Essas mudanças teriam impacto nos salários. Simulamos que cerca de 13% da massa salarial pode mudar para categorias que exigem habilidades digitais não repetitivas e altas, onde a renda pode aumentar, enquanto os trabalhadores das categorias repetitivas e com pouca habilidade digital podem experimentar uma estagnação ou até mesmo um corte em seus salários . A parcela da massa salarial total do último grupo poderia cair para 20%, de 33%.

A conseqüência direta dessa lacuna crescente no emprego e nos salários seria uma guerra intensificada para as pessoas, particularmente aquelas que são hábeis em desenvolver e usar ferramentas de IA. Por outro lado, existe o potencial de excesso de oferta estrutural para uma parcela ainda relativamente alta de pessoas sem as habilidades digitais e cognitivas necessárias para trabalhar com máquinas.

No geral, a adoção e a absorção da IA ​​podem não ter um impacto significativo sobre o emprego líquido. Provavelmente haverá uma pressão substancial sobre a demanda de emprego em tempo integral, mas o impacto líquido total no agregado pode ser mais limitado do que muitos temem. Nosso cenário global médio sugere que a demanda total de emprego equivalente em tempo integral pode permanecer estável, ou mesmo que possa haver um impacto líquido levemente negativo sobre os empregos até 2030.

A oportunidade da IA ​​é significativa, mas não há dúvida de que sua penetração pode causar perturbações. O dividendo de produtividade da IA ​​provavelmente não se concretizará imediatamente. Seu impacto provavelmente se acumulará em ritmo acelerado ao longo do tempo; portanto, os benefícios do investimento inicial podem não ser visíveis a curto prazo. Paciência e pensamento estratégico de longo prazo serão necessários.

Os formuladores de políticas precisarão mostrar uma liderança ousada para superar o desconforto compreensível entre os cidadãos sobre a ameaça percebida em seus trabalhos à medida que a automação toma conta. As empresas também serão atores importantes na busca de soluções para a gigantesca tarefa de capacitar e reciclar as pessoas para trabalhar com inteligência artificial. Os indivíduos precisarão se ajustar a um novo mundo no qual a rotatividade de empregos poderia ser mais frequente, talvez tenham que passar para novos tipos de emprego e provavelmente precisam atualizar e atualizar continuamente suas habilidades para atender às necessidades de um mercado de trabalho dinâmico.

Usando tendências históricas de novos empregos criados para empregos antigos e ajustando uma relação mão-de-obra menor que considere a provável natureza de economia de mão-de-obra das tecnologias de IA via automação inteligente, novos empregos impulsionados pelo investimento em IA poderiam aumentar o emprego em cerca de 5%. 2030. O efeito total de produtividade poderia ter uma contribuição positiva para o emprego de cerca de 10%.

Referência

O artigo original foi publicado no site da Mckinsey. Clique aqui para acessá-lo.