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隨著組織快速部署生成式人工智能（AI）工具，調(diào)查受訪者預(yù)計將對他們的行業(yè)和勞動力產(chǎn)生重大影響。

麥肯錫全球年度人工智能現(xiàn)狀最新調(diào)查證實了生成式人工智能工具的爆炸式增長。在這些工具首次亮相不到一年后，三分之一的調(diào)查受訪者表示，他們的組織正在至少一個業(yè)務(wù)功能中定期使用生成式AI。在最近的進展中，人工智能已經(jīng)從一個歸屬于科技員工的話題上升為公司領(lǐng)導(dǎo)人的焦點：近四分之一接受調(diào)查的高管表示，他們個人正在使用生成式AI工具工作，超過四分之一使用AI的公司受訪者表示，生成式AI已經(jīng)列入董事會的議程。此外，40%的受訪者表示，由于人工智能的進步，他們的組織將增加對人工智能的投資。調(diào)查結(jié)果顯示，管理與人工智能相關(guān)的風(fēng)險仍處于早期階段，不到一半的受訪者表示，他們的組織正在減輕他們認為最相關(guān)的風(fēng)險：不準確性。

已經(jīng)嵌入人工智能功能的組織已經(jīng)率先探索了生成式AI的潛力，那些從更傳統(tǒng)的人工智能功能中看到最大價值的組織（我們稱之為人工智能高績效組織）已經(jīng)在采用生成式AI工具方面超過了其他人。

來自生成式AI的預(yù)期業(yè)務(wù)中斷是顯著的，受訪者預(yù)測他們的勞動力將發(fā)生有意義的變化。他們預(yù)計將在某些領(lǐng)域裁員，并進行大規(guī)模的再培訓(xùn)，以滿足不斷變化的人才需求。然而，盡管生成式AI的使用可能會刺激其他人工智能工具的采用，但我們看到組織對這些技術(shù)的采用幾乎沒有任何有意義的增加。自2022年以來，采用任何人工智能工具的組織百分比一直保持穩(wěn)定，并且采用仍然集中在少數(shù)業(yè)務(wù)職能部門。

這項調(diào)查于2023年4月中旬在實地進行，調(diào)查結(jié)果顯示，盡管生成式AI剛剛公開，但對這些工具的實驗已經(jīng)相對普遍，受訪者預(yù)計這些新功能將改變他們的行業(yè)。生成式AI已經(jīng)引起了商業(yè)群體的關(guān)注：不同地區(qū)、行業(yè)和資歷級別的個人都在工作中和工作之外使用生成式AI。79%的受訪者表示，他們至少在工作中或工作之外接觸過生成式AI，22%的人表示他們經(jīng)常在自己的工作中使用它。雖然報告的使用情況在不同的資歷級別上非常相似，但在技術(shù)部門和北美工作的受訪者中使用最多。

不同地區(qū)、行業(yè)和資歷水平的受訪者表示，他們已經(jīng)在使用生成性人工智能工具。

組織現(xiàn)在也普遍使用生成式AI。三分之一的受訪者表示，他們的組織已經(jīng)在至少一個功能中定期使用生成式人工智能，這意味著60%報告采用人工智能的組織正在使用生成式AI。更重要的是，40%報告其組織采用人工智能的人表示，由于生成性人工智能，他們的公司預(yù)計將在人工智能方面進行更多投資，28%的人表示，生成性人工智能的使用已經(jīng)在他們董事會的議程上。使用這些較新工具的最常見商業(yè)功能與人工智能使用最普遍的商業(yè)功能相同：營銷和銷售，產(chǎn)品和服務(wù)開發(fā)，以及服務(wù)運營，如客戶服務(wù)和后臺支持。這表明組織正在追求這些最有價值的新工具。在我們之前的研究中，這三個領(lǐng)域，以及軟件工程，顯示了從生成式AI用例中提供大約75%的年度總價值的潛力。

最常報道的生成式AI工具的應(yīng)用是在市場營銷中銷售、產(chǎn)品和服務(wù)開發(fā)以及服務(wù)運營。

在這些早期，人們對生成式AI的影響抱有很高的期望：四分之三的受訪者預(yù)計生成式AI將在未來三年內(nèi)給他們所在行業(yè)的競爭性質(zhì)帶來重大或破壞性的變化。在科技和金融服務(wù)行業(yè)工作的受訪者最有可能期待生成式AI帶來顛覆性的變化。我們之前的研究表明，雖然所有行業(yè)都有可能出現(xiàn)某種程度的中斷，但影響程度可能會有所不同。最依賴知識工作的行業(yè)可能會出現(xiàn)更多中斷，并有可能獲得更多價值。雖然我們的估計表明，不出所料，科技公司將受到生成式AI的最大影響——增加的價值相當于全球行業(yè)收入的9%——但以知識為基礎(chǔ)的行業(yè)，如銀行（高達5%）、制藥和醫(yī)療產(chǎn)品（也高達5%）和教育（高達4%）也可能受到重大影響。相比之下，以制造業(yè)為基礎(chǔ)的行業(yè)，如航空航天、汽車和先進電子產(chǎn)品，受到的破壞性影響較小。這與之前對制造業(yè)影響最大的技術(shù)浪潮形成了鮮明對比，這是由于生成式AI在基于語言的活動方面的優(yōu)勢，而不是那些需要體力勞動的活動。

根據(jù)這項調(diào)查，似乎沒有幾家公司為生成式AI的廣泛使用——或這些工具可能帶來的商業(yè)風(fēng)險——做好了充分準備。只有21%報告采用人工智能的受訪者表示，他們的組織已經(jīng)制定了管理員工在工作中使用人工智能技術(shù)的政策。當我們具體詢問采用生成式AI的風(fēng)險時，很少有受訪者表示他們的公司正在減輕最常提到的生成式AI風(fēng)險：不準確。受訪者比網(wǎng)絡(luò)安全和監(jiān)管合規(guī)更頻繁地提到不準確性，這是在以前的調(diào)查中人工智能最常見的風(fēng)險。只有32%的人說他們正在減輕不準確性，這一比例低于38%的人說他們減輕了網(wǎng)絡(luò)安全風(fēng)險。有趣的是，這一數(shù)字明顯低于去年報告緩解人工智能相關(guān)網(wǎng)絡(luò)安全的受訪者比例（51%）?？偟膩碚f，正如我們前幾年看到的那樣，大多數(shù)受訪者表示，他們的組織沒有解決與人工智能相關(guān)的風(fēng)險。

調(diào)查結(jié)果顯示，人工智能的高績效者——即受訪者稱2022年至少20%的EBIT歸因于人工智能使用的組織——正在全力投入人工智能，既有生成式AI，也有更傳統(tǒng)的人工智能能力。這些從人工智能中獲得巨大價值的組織已經(jīng)在比其他組織更多的業(yè)務(wù)功能中使用生成式AI，特別是在產(chǎn)品和服務(wù)開發(fā)以及風(fēng)險和供應(yīng)鏈管理方面。當審視所有人工智能能力時，包括更傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)能力、機器人流程自動化和聊天機器人，人工智能高績效者也比其他人更有可能在產(chǎn)品和服務(wù)開發(fā)中使用人工智能，用于產(chǎn)品開發(fā)周期優(yōu)化、為現(xiàn)有產(chǎn)品添加新功能以及創(chuàng)建基于人工智能的新產(chǎn)品。這些組織也比其他組織更經(jīng)常地在風(fēng)險建模中使用人工智能，并在人力資源中使用，如績效管理、組織設(shè)計和勞動力部署優(yōu)化。

與同行的另一個不同之處是：高績效的生成式AI工作不太注重降低成本，而這在其他組織中是重中之重。來自人工智能高績效者的受訪者說他們的組織對生成式AI的最高目標是創(chuàng)造全新的業(yè)務(wù)或收入來源的可能性是其他人的兩倍——他們最有可能引用通過基于人工智能的新功能增加現(xiàn)有產(chǎn)品的價值。

正如我們在前幾年看到的那樣，這些高績效組織在人工智能上的投資遠遠超過其他組織：來自人工智能高績效組織的受訪者表示，他們在人工智能上的支出超過數(shù)字預(yù)算的20%的可能性是其他人的五倍以上。他們還在整個組織中更廣泛地使用人工智能能力。高績效的受訪者比其他人更有可能說，他們的組織已經(jīng)在四個或更多的業(yè)務(wù)職能中采用了人工智能，并且他們已經(jīng)嵌入了更多的人工智能功能。例如，除了生成式AI和相關(guān)的自然語言能力之外，高績效的受訪者更經(jīng)常報告在至少一個產(chǎn)品或業(yè)務(wù)功能流程中嵌入知識圖。

雖然人工智能的高績效者無法避免從人工智能中獲取價值的挑戰(zhàn)，但結(jié)果表明，他們面臨的困難反映了他們相對的人工智能成熟度，而其他人則在人工智能采用的更基礎(chǔ)、更具戰(zhàn)略性的要素上掙扎。AI 高績效者的受訪者最常指出的模型和工具是他們面臨的最大挑戰(zhàn)，例如監(jiān)控生產(chǎn)中的模型性能，并根據(jù)需要隨時重新訓(xùn)練模型。相比之下，其他受訪者提到了戰(zhàn)略問題，例如設(shè)定一個與商業(yè)價值相關(guān)聯(lián)的明確定義的人工智能愿景，或者找到足夠的資源。

這些發(fā)現(xiàn)提供了進一步的證據(jù)，表明即使是高績效者也沒有掌握人工智能采用方面的最佳實踐，如機器學(xué)習(xí)操作（MLOps）方法，盡管他們比其他人更有可能這樣做。例如，只有35%的AI 高績效者受訪者報告說，在可能的情況下，他們的組織組裝現(xiàn)有的組件，而不是重新發(fā)明它們，但這一比例遠遠高于其他組織報告這種做法的19%的受訪者。

可能需要許多專門的MLOps技術(shù)和實踐來采用生成式AI應(yīng)用程序可以提供的一些更具變革性的用例——并盡可能安全地這樣做。實時模型操作就是這樣一個領(lǐng)域，其中監(jiān)控系統(tǒng)和設(shè)置即時警報以實現(xiàn)快速問題解決可以控制生成式AI系統(tǒng)。高績效者在這方面表現(xiàn)突出，但仍有發(fā)展空間：來自這些組織的四分之一的受訪者表示，他們的整個系統(tǒng)都受到監(jiān)控并配備了即時警報，而其他受訪者中只有12%的人這樣認為。

我們最新的調(diào)查結(jié)果顯示了組織為支持其人工智能雄心而扮演的角色的變化。在過去的一年里，使用AI的組織最常雇用的是數(shù)據(jù)工程師、機器學(xué)習(xí)工程師和人工智能數(shù)據(jù)科學(xué)家——所有這些角色都是受訪者在上次調(diào)查中經(jīng)常報告雇用的。但與上一次調(diào)查相比，報告雇傭人工智能相關(guān)軟件工程師（去年雇傭最多的職位）的受訪者比例要小得多（最新調(diào)查中為28%，低于39%）?？焖俟こ讨械慕巧罱霈F(xiàn)了，因為隨著人工智能的采用，對該技能的需求也在增加，在過去一年中，已采用人工智能的組織中有7%的受訪者報告了這些雇傭。

展望未來三年，受訪者預(yù)測，人工智能的采用將重塑勞動力中的許多角色。一般來說，他們希望重新獲得技能的員工比離職的員工多。近十分之四報告采用人工智能的受訪者預(yù)計，他們公司超過20%的勞動力將被重新技能化，而8%的受訪者表示，他們的勞動力規(guī)模將減少20%以上。

具體來看生成式AI的預(yù)測影響，服務(wù)運營是大多數(shù)受訪者希望看到其組織員工規(guī)模減少的唯一職能。這一發(fā)現(xiàn)與我們最近的研究結(jié)果基本一致：雖然生成式AI的出現(xiàn)提高了我們對可以自動化的工人活動百分比的估計（從50%上升到60%到70%），但這不一定會轉(zhuǎn)化為整個角色的自動化。

與其他公司相比，人工智能高績效員工被期望進行更高水平的再培訓(xùn)。這些組織的受訪者表示，由于采用人工智能，他們的組織將在未來三年內(nèi)重新掌握30%以上的勞動力，這種可能性是其他組織的三倍以上。

雖然生成式AI工具的使用正在迅速普及，但調(diào)查數(shù)據(jù)并沒有顯示這些更新的工具正在推動組織的整體AI采用。采用人工智能的組織比例總體保持穩(wěn)定，至少目前如此，55%的受訪者報告他們的組織已經(jīng)采用人工智能。不到三分之一的受訪者繼續(xù)表示，他們的組織已經(jīng)在不止一個業(yè)務(wù)職能中采用了人工智能，這表明人工智能的使用范圍仍然有限。產(chǎn)品和服務(wù)開發(fā)以及服務(wù)運營仍然是受訪者最常報告采用人工智能的兩個業(yè)務(wù)職能，在前四次調(diào)查中也是如此?？傮w而言，只有23%的受訪者表示，他們的組織去年至少有5%的EBIT可歸因于他們對人工智能的使用，與上次調(diào)查基本持平。這表明還有更大的空間來獲取價值。

組織繼續(xù)在他們使用人工智能的業(yè)務(wù)領(lǐng)域看到回報，他們計劃在未來幾年增加投資。我們看到大多數(shù)受訪者報告稱，使用人工智能后，每個業(yè)務(wù)部門的人工智能相關(guān)收入都有所增加。展望未來，超過三分之二的人預(yù)計他們的組織將在未來三年內(nèi)增加人工智能投資。