只有39%的公司聲稱人工智能已經(jīng)在整個企業(yè)范圍內(nèi)產(chǎn)生影響。對于許多領(lǐng)導者來說，2025年本應(yīng)是使用人工智能改變業(yè)務(wù)的關(guān)鍵一年。相反，麥肯錫的最新報告表明，大多數(shù)公司仍在進行實驗和探索，無法在整個組織內(nèi)以有意義的方式擴展人工智能。

但報告也傳達了明確的信息：在人工智能時代蓬勃發(fā)展的公司所做的不僅僅是構(gòu)建模型，需要構(gòu)建系統(tǒng)。他們正在將數(shù)據(jù)、治理和工作流程整合到AI就緒的基礎(chǔ)設(shè)施中大規(guī)模交付。這是你的路線圖。

該路線圖始于一個殘酷的現(xiàn)實：近三分之二的公司（63%）仍處于試點階段。麥肯錫的調(diào)查顯示，盡管人工智能已經(jīng)過跨功能測試，但很少在企業(yè)內(nèi)部署�？蛻舴⻊�(wù)中可能有聊天機器人，供應(yīng)鏈中可能有預測模型，但它們是斷開的、脆弱的，而且遠未擴展。

鑒于圍繞代理人工智能的炒作，62%的公司報告說他們正在進行實驗，這并不奇怪。人工智能代理——這種代理是為行動而設(shè)計的，而不僅僅是推薦。然而，這種跳躍聽起來很冒險，如果沒有堅實的基礎(chǔ)，風險就更大。代理需要人工智能就緒的數(shù)據(jù)。大多數(shù)組織根本還沒有。麥肯錫指出，如果沒有可靠的基礎(chǔ)設(shè)施和治理，早期的人工智能代理部署可能會遇到性能和信任問題。

麥肯錫技術(shù)委員會主席Lareina Yee指出：“縱觀整個企業(yè)格局，代理的使用尚未普及。”“這一差距突顯了‘成熟周期’中表現(xiàn)出的巨大潛力與當前實地現(xiàn)實之間的對比：對于那些受訪者表示已經(jīng)開始在任何特定業(yè)務(wù)職能中使用代理的公司來說，他們中的大多數(shù)仍處于探索階段�！�

即使更廣泛的停滯仍在繼續(xù)，真正的牽引力跡象也開始顯現(xiàn)。在企業(yè)的采購、營銷和供應(yīng)鏈等領(lǐng)域，人工智能正在悄悄地完成工作。團隊正在使用模型來協(xié)商更好的價格，定制外展服務(wù)，并更準確地預測需求。這些不再只是試運行或一次性測試，而是產(chǎn)生真實和可衡量結(jié)果的工作系統(tǒng)。

麥肯錫的數(shù)據(jù)支持了這一點。64%的受訪者表示，人工智能已經(jīng)在推動公司的創(chuàng)新，但這些成果的影響范圍有限。這不是一個人工智能是否有效的問題，也不是一個早期成功是否可以超越特定功能并擴展到整個系統(tǒng)的問題企業(yè)。在那之前，即使是最有希望的勝利也將是孤立的潛力。

人工智能仍然被大多數(shù)公司視為一種削減成本的做法。麥肯錫的調(diào)查發(fā)現(xiàn)，80%的受訪者將效率作為關(guān)鍵目標。這是一個務(wù)實的重點，盡管不是創(chuàng)造突破性成果的重點。

表現(xiàn)最好的公司看到的東西更廣泛。他們希望人工智能能夠促進增長，而不僅僅是成本優(yōu)化。這可能意味著使用它來測試新產(chǎn)品、定制客戶體驗或進入以前超出范圍的市場。那些用例需要團隊之間更加一致和更堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，但它們也創(chuàng)造了更多的價值。效率可以提高利潤率。增長和新想法改變了什么，這項業(yè)務(wù)能夠完成。

麥肯錫的Tara Balakrishnan認為真正的差異不在于工具或人才，而在于心態(tài)。正如她所解釋的那樣，“通常，組織會以成本優(yōu)先的心態(tài)對待人工智能。雖然許多人從效率提升中看到領(lǐng)先指標，但只關(guān)注成本會限制人工智能的影響。將人工智能定位為增長和創(chuàng)新的推動者，會在組織內(nèi)部創(chuàng)造空間，更有效地追求成本和效率的提高。

Balakrishnan繼續(xù)說道：“對于許多組織來說，效率游戲不足以應(yīng)對人工智能的顛覆。他們需要考慮如何利用人工智能向利益相關(guān)者講述轉(zhuǎn)型故事。這樣做也有助于內(nèi)部的變革管理。員工傾向于團結(jié)在共同的機會愿景背后。根據(jù)我們的經(jīng)驗，許多使用人工智能來激勵增長和創(chuàng)新的組織都發(fā)現(xiàn)更容易擴大人工智能的使用范圍，并最終實現(xiàn)可持續(xù)的生產(chǎn)力提高�！�

麥肯錫的調(diào)查顯示一個明確的進展信號是工作流程的重新設(shè)計。在有效使用人工智能方面取得更大成功的公司中，大約一半的公司表示，他們使用技術(shù)不僅是為了更快地做事，而且是為了從根本上重寫了他們的業(yè)務(wù)運作方式。大多數(shù)人都在積極重建工作在人和系統(tǒng)之間的流動方式。這是從微調(diào)舊方式到創(chuàng)造全新事物的轉(zhuǎn)變——這就是真正的轉(zhuǎn)型與微小升級的區(qū)別所在。

說到勞動力影響，情況就不那么清楚了。三分之一的領(lǐng)導者預計會削減開支，但43%的人預計變化不大，只有一小部分人預測會增長。麥肯錫所說的是，人工智能對就業(yè)的影響取決于公司如何使用它。將自動化與智能重新設(shè)計和再培訓相結(jié)合的公司更有可能保持甚至增加員工人數(shù)。如果人工智能改變了工作，你需要改變工作的方式。

與 Ai 時代前沿合作，將大門向更多普通用戶敞開！無論你是對新技術(shù)充滿好奇心的愛好者，還是希望提升自己技能的職場人士，這里都有適合你的課程和資源。歡迎掃碼加入我們！