全球人工智能最新调研：AI在中国企业的落地进展如何？ (英文版)

2022年人工智能状况——五年回顾 2022年12月 今年麦肯锡全球人工智能调查的结果显示，自五年前我们开始跟踪它以来，该技术的使用范围有所扩大，但下面有一个微妙的画面。1自2017年以来，采用率增加了一倍多，尽管在过去几年中，使用人工智能的组织比例在50%至60%之间稳定下来。一组从人工智能中获得最高财务回报的公司 继续领先于竞争对手。结果显示，这些领导者在人工智能方面进行了更大的投资，参与了越来越先进的实践，这些实践可以实现规模化和更快的人工智能发展，并且在紧张的人工智能人才市场中显示出更好的表现。在人才方面，我们第一次密切关注人工智能的招聘和技能提升。数据显示，人工智能团队的多样性有很大的提高空间，与其他研究一致，多样化的团队与出色的表现相关。 五年回顾：AI采用、影响和支出 这标志着我们连续第五年在全球范围内对人工智能在商业中的作用进行研究，在此期间我们看到了变化。 首先，人工智能的采用率增加了一倍多。2017年，20%的受访者表示至少在一个业务领域采用了人工智能，而今天，这一数字为50%，尽管在2019年达到峰值，为58%。 与此同时，组织使用的自然语言生成和计算机视觉等人工智能功能的平均数量也翻了一番，从2018年的1.9个增加到 2022年的3.8个。其中 1在调查中，我们将人工智能定义为机器执行与人类思维相关的认知功能（例如，自然语言理解和生成）以及使用认知功能执行物理任务（例如，物理机 器人、自动驾驶和制造工作）的能力。 22017年，人工智能采用的定义是在组织业务的核心部分或大规模使用人工智能。在2018年和2019年，该定义是在业务流程或产品中嵌入至少一种AI功能。 在2020年、2021年和2022年，定义是该组织至少在一项职能中采用了人工智能。 功能，机器人过程自动化和计算机视觉仍然是每年最常部署的，而自然语言文本理解已经从2018年的中间位置发展到仅次于计算机视觉的榜首。 回应显示，在过去几年中，越来越多的人工智能功能嵌入到组织中。 受访者所在组织在至少一个职能或业务部门中嵌入的AI功能的平均数量¹ 表示他们的组织在至少一项职能中采用了人工智能的受访者比例，% 3.9 3.1 3.8 2.3 1.9 47 58 50 50 56 20 20182019202020212022201720182019202020212022 百分比的受访者表示给定的人工智能功能嵌入到至少一个职能或业务部门的产品或业务流程中² 机器人过程自动化 39 计算机视觉 34 自然语言文本的理解 33 虚拟代理或会话接口 33 深度学习知识图 25 30 推荐系统 25 数字的双胞胎 24 言论自然语言理解 23 物理机器人 20 强化学习 20 面部识别 18 自然语言生成 18 转移学习 16 生成对抗网络(甘) 11 变形金刚 11 ¹调查中包含的功能数量随着时间的推移而增加，从2018年的9个增加到2022年调查的15个。²仅向表示其组织在至少一项职能中采用人工智能的受访者提问。 然而，顶级用例保持相对稳定：在过去四年中，服务运营优化每年都占据首位。 其次，随着人工智能的采用率不断提高，对人工智能的投资水平也在增加。例如，五年前，在使用人工智能的组织中，40%的受访者表示，超过5%的数字预算用于人工智能，而现在超过一半的受访者表示，他们的投资水平很高。展望未来，63%的受访者表示，他们预计未来三年组织的投资将增加。 最流行的AI用例涵盖一系列功能活动。 用例的功能 顶级用例 最常见的是采用人工智能的用例,通过函数,%的受访者¹ 服务²操作产品和/或服务发展市场营销和销售风险 服务操作优化24 创建新的基于ai的产品20 客户服务分析19 客户细分19 新的基于ai改进的产品19 获取客户和领导的一代17 呼叫中心自动化16 产品功能优化16 风险建模和分析15 预测服务和干预14 ¹在39个用例中。问题只被问到那些表示他们的组织在至少一项职能中采用了人工智能的受访者。²例如，客户服务，客户服务，背部。 最流行的AI用例涵盖一系列功能活动。 用例的功能 顶级用例 每个业务功能中最常用的AI用例，%的受访者¹ 服务操作² 产品和/或服务的发展 服务操作优化 24 呼叫中心自动化 16 创建新的基于ai的产品 20 新的基于aienhancemen产品 19 市场营销和销售 客户服务分析 供应链管理 19销售和需求预测10 客户细分物流网络优化 199 风险建模和分析 15 欺诈和债务分析 11 优化人才管理 10 优化劳动力部署 5 风险人力资源 战略和企业融资 资本分配7 财政部管理4 并购支持4 制造业 11 预见性维护13 产量、能源、和/或吞吐量的优化模拟（例如，使用数字孪生， 3D建模）11 ¹仅向表示其组织在至少一项职能中采用人工智能的受访者提出了问题。²例如，客户服务，客户服务，背部。 第三，公司从人工智能中看到价值的具体领域已经发生了变化。2018年，制造业和风险是最大比例的受访者表示从人工智能使用中看到价值的两个功能。如今，报告的最大收入影响体现在营销和销售、产品和服务开发以及战略和企业财务方面，受访者表示人工智能在供应链管理中的成本效益最高。从人工智能实现的底线价值仍然强劲且基本一致。大约四分之一的受访者表示，2021年其组织的息税前利润中至少有5%归因于人工智能，这与前两年的调查结果一致，当时我们也跟踪了这一指标。 最后，有一件事一直令人担忧，那就是组织为加强数字信任而参与的风险缓解水平。虽然人工智能的使用有所增加 ，但从2019年（我们首次开始捕获这些数据时）到现在，报告缓解任何与人工智能相关的风险并没有大幅增加。 9 与人工智能相关的成本降低最常报告在供应链管理中，在产品开发、营销和销售中报告收入增加。 按功能划分，2021年采用AI的成本降低和收入增加，%的受访者¹ 减少降低减少增加增加增加<10%增加10–19%增加≥20%增加>10%增加6–10% 增加≤5% 服务操作 45 2 106 1010 37 57 制造业 42 32 73 10 18 33 61 人力资源 29 25 31 14 13 31 58 市场营销和销售 28 21 43 9 20 41 70 风 43 30 85 1011 27 48 供应链管理 52 41 74 14 17 28 59 产品和/或服务的发展 30 20 46 13 24 33 70 战略和企业融资 43 31 84 8 16 41 65 平均在所有活动 32 23 63 8 19 36 63 1问题只被问到那些说他们的组织在给定功能中采用了人工智能的受访者。未显示“无变化”、“成本增加”、“不适用”或“不知道”的受访者。 还没有实质性的组织报告的人工智能相关风险缓解增加。 组织认为相关并正在努力缓解的AI风险，%的受访者¹ 20192022 48 51 3536 3028 19 22 1922 17 1718 13 15 11 7 4 2 4 网络-监管个人/解释-组织-安全合规性个人能力² zational 股本劳动力/物理 公平位移 国家和劳动安全保障政治稳 定 隐私声誉 1仅向表示其组织在至少一项职能中采用人工智能的受访者提出了问题;n=1，151。未显示表示“不知道/不适用”的受访者。 2也就是说，解释AI模型如何做出决定的能力。 麦肯锡的评论 崔马克 伙伴,麦肯锡全球研究院 在过去的十年的一半，在此期间，我们一直在进行全球调查，我们看到“AI冬天”变成了“AI春天”。然而，经过一段时间的最初繁荣之后，我们似乎已经达到了一个平台期，这是我们在其他技术采用的早期观察到的过程。我们可能会看到一些组织在成功嵌入这项技术所需的组织变革水平上陷入困境。 在我们的工作中，我们遇到了一些公司，他们因为进入人工智能而感到气馁，认为这将是一项快速的练习，而那些采取更长远眼光的公司则通过将自己转变为随着时间的推移建立人工智能肌肉的学习型组织而取得了稳步的进展。这些公司逐渐整合了更多的人工智能功能，并逐步更快、更容易地支持越来越多的应用程序，这要归功于过去成功和失败的教训。他们不仅投资更多，而且投资更明智，目标是创建一个名副其实的人工智能工厂 ，使他们能够将更多的人工智能整合到更多的业务领域，首先是在相邻的领域，一些现有的功能可以重新利用 ，然后完全进入。新的。 在高层次上，有一个新兴的剧本，可以从人工智能中获得最大价值。每年我们进行研究时，我们都会看到一群领导者从事有助于成功执行人工智能的实践类型。它以实际底线影响的形式在显着水平上得到回报。我们每天在指导他人的人工智能之旅时也会看到它。这不是一件容易的事，但就像以前的技术一样，收益将流向那些坚持到底的人。 那些放眼长远的人通过将自己转变为 随着时间的推移建立AI肌肉的学习型组织。 使用人工智能和可持续发展的努力 调查发现这表明许多采用人工智能的组织正在将人工智能功能整合到其可持续发展工作中，并且也在积极寻求减少其人工智能使用对环境的影响的方法（图表）。在采用人工智能的组织的受访者中，43%的人表示他们的组织正在使用人工智能来协助可持续发展工作，40%的人表示他们的组织正在努力通过最大限度地减少用于训练和运行人工智能模型的能源来减少人工智能使用对环境的影响。随着公司在人工智能上投入更多，已经更成熟 与其他公司相比，高绩效企业报告人工智能支持的可持续性努力以及表示其组织正在努力减少与人工智能相关的排放的可能性是其他人的1.4倍。两种努力 在大中华区、亚太地区和发展中市场的组织中更为常见，而北美的受访者最不可能报告这些情况。 当被问及使用人工智能的可持续发展工作类型时，受访者最常提到改善环境影响的举措，例如优化能源效率或减少废物。人工智能的使用在改善组织的努力中最不常见 社会影响（例如，采购合乎道德的产品），尽管为北美组织工作的受访者比同行更有可能报告这种使用。 展览 组织正在可持续发展环境中使用人工智能，并正在努力减少其人工智能使用对环境的影响 。 在可持续发展工作中使用人工智能的组织，%的受访者¹ 采取措施减少人工智能使用碳排放的组织，%的受访者¹ 大中华²Asia-Paci³c开发市场 欧洲,北 美 61发展中市场³53 54Asia-Pacic47 44大中华²46 39欧洲36 30北美国31 受访者组织使用AI的可持续性类型ª 51 45 34 改善组织的环境影响（例如，提高能源效率，优化运输） 62 评估可持续性（例如，基准测试） 改善组织的治理 (例如,法规遵循、风险管理) 提高组织的社会影响力（例如，采购合乎道德的产品） ¹仅询问其组织在至少一项职能中采用人工智能的受访者。对于位于大中华区的组织，n=102;对于亚洲-太平洋地区c，n=74;对于发展中市场，n=118;对于欧洲，n=260;对于北美，n=190。 ²包括香港特别行政区和中国台湾地区的受访者。 ³包括印度、拉丁美洲、中东、北非和撒哈拉以南非洲的受访者。 ª仅询问其组织在至少一个业务部门或职能部门采用人工智能的受访者，他们表示其组织正在可持续发展方面使用人工智能;n=302。 82022年的人工智能状况——五年回顾 思想的差距:AI领导人拉 在过去的五年里，我们跟踪了人工智能领域的领导者——我们称他们为人工智能高绩效者——并研究了他们的不同之处。我们看到更多迹象表明这些领导者正在扩大他们的竞争优势，而不是我们发现其他领导者正在迎头赶上的证据 。 首先，我们没有看到领导小组规模的扩大。在过去的三年里，我们将人工智能高绩效者定义为受访者认为最大的组织。 采用AI的底线影响，即20%或更多的息税前收益来自AI使用。属于这一群体的受访者比例一直稳定在8%左右。研究结果表明，这一群体的卓越业绩主要来自人工智能提高收入收益，因为他们