麦肯锡最新发布的全球 AI 调研报告《The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value》显示，组织正在开始创建能够从生成式 AI 中获得实质价值的结构和流程。虽然仍处于早期阶段，但公司正在重新设计工作流程、提升治理水平并缓解更多风险。
AI 使用持续增长，大企业领跑
调研数据显示，78%的受访者表示其组织在至少一个业务职能中使用 AI ，高于 2024 年初的 72% 和一年前的 55%。生成式 AI 的使用也实现了类似的增长：71%的受访者表示其组织在至少一个业务职能中定期使用生成式 AI ，高于2024年初的65%。
受访者最常报告在 IT 、营销和销售职能中使用该技术，其次是服务运营。在过去六个月中， AI 使用增长最大的业务职能是 IT ，使用该技术的受访者比例从 27% 跃升至36%。
CEO 治理监督是成功关键
报告发现， CEO 对 AI 治理的监督是与组织生成式 AI 使用产生更高自报底线影响最相关的因素。28%的使用 AI 的组织受访者表示，其 CEO 负责监督 AI 治理，17%表示 AI 治理由董事会监督。
在年收入超过5亿美元的大型组织中， CEO 监督对生成式 AI 归因的息税前利润（EBIT）影响最大。
工作流程重新设计影响最显著
在所有规模组织测试的25个属性中，工作流程的重新设计对组织从生成式 AI 使用中看到 EBIT 影响的能力影响最大。21%报告组织使用生成式 AI 的受访者表示，其组织已经从根本上重新设计了至少一些工作流程。
风险缓解力度加大
许多组织正在加大缓解生成式 AI 相关风险的努力。与 2024 年初相比，受访者更有可能表示其组织正在积极管理与准确性、网络安全和知识产权侵权相关的风险——这三个是受访者最常说给其组织造成负面后果的生成式 AI 相关风险。
大型组织的受访者比其他组织报告缓解更多风险。
最佳实践采用有待提升
报告识别了 12 项生成式 AI 采用和扩展最佳实践，发现跟踪生成式 AI 解决方案的明确定义 KPI 对底线影响最大。在大型组织中，建立明确定义的生成式 AI 采用推进路线图也有最大影响之一。
然而，目前不到三分之一的受访者报告其组织正在遵循大多数 12 项采用和扩展实践，不到五分之一表示其组织正在跟踪生成式 AI 解决方案的 KPI 。
年收入超过 5 亿美元的大型组织在采用这些实践方面明显领先。例如，大型组织受访者建立明确定义的生成式 AI 解决方案采用推进路线图的可能性是小公司同行的两倍多（52% vs 24%）。
人才需求与技能转型
在使用 AI 的组织工作的受访者表示，在过去 12 个月中，其组织为 AI 相关职位招聘人员的可能性与2024年初调研中的情况大致相同。新出现的风险相关职位正在成为组织 AI 部署流程的一部分：13%的受访者表示其组织已招聘 AI 合规专家，6%报告招聘 AI 伦理专家。
50% 使用 AI 的组织受访者表示其雇主在未来一年将需要比现在更多的数据科学家。
许多受访者还表示，作为 AI 部署的一部分，其组织在过去一年中对部分员工进行了重新培训，并期望在未来几年进行更多重新培训。
对就业的影响预期
38% 使用 AI 的组织受访者预测生成式 AI 的使用对其组织未来三年的员工规模影响不大。受访者最常预测生成式 AI 使用将导致服务运营以及供应链和库存管理的员工减少。在 IT 和产品开发方面，受访者更有可能期待员工增加而不是减少。
价值创造初现成效
与2024年初相比，更大比例的受访者表示其组织的生成式 AI 用例增加了部署该技术的业务部门的收入。最新调研还发现，对于在大多数业务职能中使用生成式 AI ，大多数受访者报告了成本降低。
然而，生成式 AI 对底线影响的报告效果在企业范围内尚未实质化。超过 80% 的受访者表示其组织从生成式 AI 使用中没有看到对企业级 EBIT 的有形影响。
总结
报告显示，虽然组织在生成式 AI 工具方面仍在实验阶段，使用持续激增，但从价值获取角度来看，这仍然是早期阶段——很少有组织体验到有意义的底线影响。大型公司在组织层面做得更多以帮助实现这一价值，包括更大力度投资 AI 人才和缓解更多生成式 AI 相关风险。
随着技术持续发展，代理式 AI 被视为 AI 创新的下一个前沿，2025 年及以后将有更多公司开始遵循成功的生成式 AI 实施路线图。
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AI 技术正以前所未有的速度发展，它将如何塑造我们的未来？让我们拭目以待。
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