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麦肯锡最新调研揭示:全球71%企业已应用生成式AI,但仅17%实现显著利润增长。这份报告为你解读企业AI转型的关键挑战与机遇。 核心内容: 1. 企业AI应用现状:普及率高但价值实现仍在早期 2. 组织重构与风险管控成为AI落地的关键因素 3. 人才需求变化与未来劳动力预期分析
2025年3月,麦肯锡对全球1491名企业高管及员工进行的调研,旨在调研企业使用生成式AI的情况,并发布了调研报告《The State of AI: How Organizations Are Rewiring to Capture Value(企业如何重塑组织结构以释放生成式AI价值)》。这篇调研报告为大家揭示了全球企业实际使用生成式 AI的现状和问题,点击阅读原文可以下载报告。
本文对报告的核心调研结论进行提炼,文章末尾也罗列了接受调研的高管CEO的核心评论,供大家参考。
一、AI 使用已成趋势,但价值实现仍在早期阶段
截至2024年年底,78%的受访企业在至少一个业务功能中使用AI(包括生成式AI和分析型AI);
71%已在常规业务中应用生成式AI,高于2024年初的65%;
生成式AI最常用于市场营销与销售、产品/服务开发、服务运营和软件工程;
企业正从早期试验转向更有组织、系统的部署,但报告指出,多数企业尚未在整体利润层面看到显著成效,仅有17%的受访者表示其组织有5%以上的EBIT(息税前利润)来自生成式AI。
一、AI 使用已成趋势,但价值实现仍在早期阶段
截至2024年年底,78%的受访企业在至少一个业务功能中使用AI(包括生成式AI和分析型AI);
二、组织层面:重构流程与治理是关键
CEO监督AI治理(负责任地开发和部署AI所需的政策、流程和技术)是组织自报生成式AI带来更高利润率影响的最关键因素之一(尤其在大公司);
工作流重新设计是对所有规模组织的息税前利润影响最大的因素;
21%的受访者表示其组织因部署生成式AI已彻底重新设计了部分工作流;
三、风险管控日益重要且多样化
企业正加大力度管理生成式AI相关风险,尤其是不准确性、网络安全和知识产权侵权;
输出监督差异大:27%的受访者表示员工在使用前审查所有生成式AI内容,而同样比例(约27%)的受访者表示仅审查20%或更少的内容;
四、推动落地的“最佳实践”尚未普及
麦肯锡列出12项生成式AI 部署与扩展的最佳实践(如设立专责团队、KPI追踪、领导层参与、信任机制等),但:
仅不到三分之一的企业采纳了多数实践;
最大影响因素是“设定明确KPI”,其次是“清晰的落地路线图”;
大企业实践更优:大企业在建立专门团队、制定路线图、内部沟通价值、角色化培训、建立客户信任方法等方面领先小企业;
五、人才需求与技能转变
50%的受访者预计其组织在未来一年需要比现在更多的数据科学家;
尽管AI相关职位招聘总体难度略有下降,但AI数据科学家、机器学习工程师和数据工程师等职位在大企业中招聘需求显著更高;
再技能需求提升:受访者预计未来三年将进行比过去一年更多的AI相关再技能培训;
六、对劳动力的预期影响复杂
七、价值创造初现端倪(主要在业务单元层面)
八、高管使用领先
高管核心评论摘要
Alex Singla:构建持久竞争优势需变革性思维(改变商业模式、成本结构和收入流),而非渐进式改进。雄心勃勃的端到端解决方案是关键;
Bryce Hall:成功企业同等重视推动采用和规模化与技术开发本身,遵循明确路线图、跟踪KPI、高层推动变革管理等实践;
Lareina Yee:AI对劳动力的影响并非简单的岗位削减。多数人预计员工规模短期不变,部分职能增员。AI人才招聘难度虽高但有所缓解;
Michael Chui:AI产生实际影响的关键在于企业适应新技术赋能的新能力。价值捕获仍处早期,大企业在组织变革、人才投入和风险管理上做得更多。
这份报告揭示了生成式AI从探索走向结构化落地的阶段性进展。大型企业已在治理结构、流程重构、风险管理、技能转型等方面迈出重要步伐,但全行业距离“实现企业级别的AI价值”仍有明显差距。
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