【麦肯锡】人工智能的现状报告：组织如何重新布线以获取价值

麦肯锡公司近日发布了一份名为“人工智能的现状报告：组织如何重新布线以获取价值”的研究报告。这份报告深入分析了当前组织如何构建能够从生成式人工智能中创造有意义价值的结构和流程，指出尽管仍处于早期阶段，但公司正在重新设计工作流程、加强治理并降低风险以捕获AI带来的价值。报告中还发现，大型企业在这一变革中引领潮流，而人工智能的使用，尤其是生成式人工智能的使用，正在快速增加。这份报告提供了对组织如何适应和利用人工智能以重塑业务流程和捕获价值的深刻见解，对于理解AI技术在全球企业中的发展趋势和实践具有重要价值。

在当今的商业世界中，人工智能（AI）已成为一个不可忽视的力量。根据麦肯锡的最新全球人工智能调查，超过四分之三的受访者表示，他们的组织至少在一个业务功能中使用人工智能，这一比例正在持续增长。特别是在生成式人工智能（Gen AI）的领域，其使用正在迅速增加，组织正在重新设计工作流程、加强治理并降低风险，以从这些技术中捕获价值。

组织变革是关键。研究发现，CEO对AI治理的监督与组织使用生成式AI所带来的更高自我报告的最终影响最为相关。大型公司中，CEO的监督是影响与生成式AI相关的EBIT的最关键因素。在大型组织中，17%的人表示AI治理由董事会监督。这表明，高层领导的参与对于推动AI的成功实施至关重要。

AI的价值在于重塑企业运营方式。在不同规模组织的25项属性测试中，工作流程的重新设计对组织使用生成式人工智能后能够看到EBIT影响的能力影响最大。21%的受访者报告称，他们的组织已经根本性地重新设计了至少部分工作流程。这不仅仅是技术的升级，而是整个工作方式的变革。

组织正在有选择地将其人工智能部署的某些要素进行集中化。对于风险和合规以及数据治理，组织通常采用完全集中的模式，例如卓越中心。然而，在技术人才和人工智能解决方案的采用方面，受访者最常报告使用混合或部分集中的模式。这表明组织在如何构建其人工智能部署工作方面存在差异。

在监控生成式人工智能输出方面，组织之间存在巨大差异。27%的受访者表示，在他们使用生成式人工智能的组织中，员工在使用前会审查所有由生成式人工智能创建的内容。然而，也有相似比例的受访者表示，在使用前检查的生成式人工智能生成内容少于20%。这揭示了组织在确保AI输出质量方面的不同做法。

随着对生成式人工智能的熟悉程度提高，组织正在应对更多与生成式AI相关的风险。受访者较2024年初更有可能表示，其组织正在积极管理与不准确性、网络安全和知识产权侵权相关的风险。大型组织中的受访者报告承担的风险多于其他组织的受访者，他们更有可能表示他们的组织正在管理潜在的网络安全和隐私风险。

不到三分之一的受访者报告称，他们的组织正在遵循大部分与生成式AI相关的12项采用和扩展实践。这些实践对EBIT的影响存在正相关关系。对利润最具有影响的是跟踪定义明确的生成式AI解决方案的KPI。然而，不到五分之一的受访者表示他们的组织正在跟踪生成式AI解决方案的KPI。这表明，尽管组织认识到这些实践的重要性，但在实际执行方面仍有很长的路要走。

人工智能正在改变组织所需的能力。一半使用人工智能的组织受访者表示，未来一年他们的雇主将需要更多数据科学家。受访者继续认为这些职位在很大程度上难以填补，尽管与过去两年相比，当前描述许多职位招聘为“困难”或“非常困难”的受访者占比有所下降。

许多受访者预计在未来三年内进行更多的与人工智能相关的再培训，而不是过去一年进行的。这表明组织正在适应AI带来的变化，并投资于员工的技能提升。同时，多数受访者预测使用通用人工智能不会对组织的工作force规模产生太大影响。在行业预期来看，金融服务领域的人员是唯一那些更有可能期望员工队伍减少而非没有变化的。

尽管我们仍处于生成式人工智能的早期阶段，但开始逐渐洞察这项技术对劳动力市场的影响。人们普遍担忧这项技术会成为“杀工器”，但调查表明情况未必如此。事实上，多数受访者预计其劳动力规模不会立即发生变化。尽管受访者预计某些职能的员工数量会减少，但在其他职能中，受访者实际上预期会有所增加。

2024年AI的使用报告有所增加。78%的受访者表示他们的组织至少在一个业务职能中使用人工智能，较2024年初的72%和一年前的55%有所上升。受访者最常报告在IT、市场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，人工智能使用量增幅最大的业务职能是IT，其中报告使用人工智能的受访者比例从27%跃升至36%。

自2024年初以来，生成式人工智能的使用也出现了类似的跃升：71%的受访者表示，他们的组织在至少一个业务功能中定期使用生成式人工智能，这一比例从2024年初的65%上升。组织最常将生成式人工智能用于市场营销和销售、产品和服务开发、服务运营以及软件工程——据称，在这些业务领域中部署生成式人工智能最有可能创造最大价值。

这篇文章的灵感来自于麦肯锡的全球人工智能调查报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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