2022年人工智能现状：五年回顾

人工智能在2022-和的状态半十年牧师的观点 2022年12月 今年麦肯锡全球人工智能调查的结果显示，人工智能的扩张自从我们五年前开始跟踪它以来，技术的使用，但有细微差别图片下面。1自2017年以来，采用率增加了一倍多，尽管亲 使用人工智能的组织比例在50%到60%之间稳定下来过去几年。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，这些领导者正在做大投资人工智能，参与已知能够实现的日益先进的实践 规模和更快的人工智能发展，并在紧张中显示出更好的迹象 人工智能人才市场。在人才方面，我们第一次密切关注人工智能招聘和提升技能。数据显示，人工智能在提高多样性方面有很大的空间。 团队，与其他研究一致，不同的团队与优秀团队相关的性能。 F我是的rs 我mpact和花 牧师的观点:采用人工智能, 这标志着我们连续第五年在全球范围内研究人工智能在商业中的作用，我们在这段时间看到变化。 首先，人工智能的采用率增加了一倍多。2017年，20%的受访者表示在至少有一个业务领域，而今天，这个数字是50%，尽管它在 2019年为58%。 同时，组织使用的平均AI功能数量，例如自然语言。 生成和计算机视觉也翻了一番，从2018年的1.9增加到2022年的3.8。其中 1在调查中，我们将人工智能定义为机器执行我们与人类思维相关的认知功能的能力（例如， 自然语言理解和生成），并使用认知功能（例如，物理机器人，自主驾驶,制造业工作)。 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AI。在2018年和2019年，定义 在业务流程或产品中嵌入至少一项人工智能功能。在2020年、2021年和2022年，定义是组织已在至少一项功能中采用了AI。 功能、机器人流程自动化和计算机视觉仍然是最常用的部署 年，而自然语言文本理解已经从2018年的中间位置发展到前面。列表中仅次于计算机视觉。 回应显示，越来越多的人工智能功能嵌入在组织在过去几年。 平均数量的人工智能功能受访者组织嵌入 47 58 50 56 50 20 在至少一个功能或业务单元¹ 比例的受访者表示,他们的组织 采用了人工智能在至少一个函数,% 3.1 3.9 3.8 2.3 1.9 20182019202020212022201720182019202020212022 表示给定AI功能嵌入到产品或业务流程中的受访者百分比至少一个功能或业务单元² 34 33 33 30 25 25 24 23 20 20 18 18 16 11 11 机器人过程自动化39 计算机视觉 自然语言文本的理解虚拟代理或会话接口 深度学习 言论自然语言理解 知识图推荐系统 数字的双胞胎 物理机器人强化学习 面部识别自然语言生成 转移学习 生成对抗网络(甘) 变形金刚 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：优化服务操作每个过去四年的榜首。 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，五年此前，在使用AI的组织中，40%的受访者表示其数字化比例超过5%。 预算流向了人工智能，而现在超过一半的受访者报告了这种投资水平。会 63%的受访者表示，他们预计组织的投资将超过预期。下一个三年。 最流行的AI用例涵盖一系列功能活动。 顶级用例 用例的功能 最常见的是采用人工智能的用例,通过函数,%的受访者¹ 服务操作²产品和/或服务的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如高龄服务、客户关怀,oce。 最流行的AI用例涵盖一系列功能活动。 顶级用例 用例的功能 每个业务功能中最常用的AI用例，¹%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 呼叫中心自动化 创建新的基于ai产品 24 16 20 19 新的基于ai增强的产品 市场营销和销售供应链管理 客户服务分析 客户细分 销售和需求10 19 预测 9 物流网络 19优化 风险人力资源 风险建模和15 分析 欺诈和债务11 分析 优化的人才10 管理 优化劳动力5 部署 战略和企业‚娘娘腔的男人制造业 资本配置7预见性维护13 财政部管理4 并购的支持4 产量、能源、和/或11 吞吐量的优化 模拟(如使用数字11 双胞胎,3D建模) 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如高龄服务、客户关怀,oce。 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，制造业和风险是两个功能，其中最大比例的受访者表示看到了人工智能的价值。 用。今天，报告的最大收入影响是营销和销售，产品和服务。发展、战略和企业融资，受访者表示成本效益最高 来自供应链管理中的人工智能。人工智能实现的底线价值仍然强劲，而且在很大程度上一致。大约四分之一的受访者表示，今年至少有5%的组织 2021年的息税前利润归因于人工智能，与前两年的调查结果一致，当时我们也跟踪这个指标。 最后，有一件事一直令人担忧，那就是风险缓解组织的水平。参与以增强数字信任。虽然人工智能的使用有所增加，但 报告从2019年（我们首次开始捕获这些数据时）到现在缓解了任何与AI相关的风险。 与人工智能相关的成本降低最常在供应链中报告。 产品开发和营销方面的管理和收入增加和销售。 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 <10% 减少 10‚19% 减少 ≥20% 增加 >10% 增加 6‚10% 增加 ≤5% 服务操作 45 29 106 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 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。表示“不变”的受访者 未显示“成本增加”、“不适用”或“不知道”。 风险 43 30 85 10 11 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‚娘娘腔的男人 43 31 84 8 16 41 65 平均在所有活动 32 23 63 8 19 36 63 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寒冬”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高原，这是我们在早期观察到的其他技术的过程 采用。我们可能会看到现实在一些组织层面的组织中沉沦——成功嵌入这项技术所需的变革。 在我们的工作中，我们遇到了一些因为进入人工智能而气馁的公司。 认为这将是一个快速的练习，而那些采取更长远眼光的人已经取得了稳定的进展通过将自己转变为学习型组织，随着时间的推移建立自己的AI肌肉。 这些公司逐渐融入了更多的人工智能功能，并越来越多地站起来。得益于过去成功的经验教训，应用程序逐渐更快、更容易 作为失败。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AI工厂，使他们能够将更多的AI整合到更多的业务领域，首先是相邻的，其中一些现有功能可以重新利用，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，我们看到一群领导者从事有助于 成功执行AI。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，但就像与以前的技术一样，收益将归那些坚持到底的人。 服用时间视图取得了稳步进展把自己变成 学习组织建设 随着时间的推移他们的AI的肌肉。 使用人工智能和可持续发展的努力 调查发现表明,许多组织 采用AI的人正在将AI功能集成到 他们的可持续发展努力，也在积极寻求减少人工智能对环境的影响的方法 使用（展览）。来自以下组织的受访者采用人工智能，43%的人表示他们的组织使用人工智能协助可持续发展工作，40%美分说，他们的组织正在努力减少 他们的人工智能使用对环境的影响，通过最小化用于训练和运行AI模型的能量。作为公司 在AI上投入更多，成熟度更高 AI努力是其他人的1.4倍，高绩效者是其他人的1.4倍比其他人更有可能报告人工智能支持的持续 能力努力以及说他们的组织是 致力于减少与人工智能相关的排放。两种努力 在组织以更常见吗 大中华区、亚太区和发展中市场，而北美的受访者最不可能 报告他们。 当被问及可持续发展努力的类型时使用人工智能，受访者最常提到计划改善对环境的影响，例如Optimiza- 提高能源效率或减少废物。人工智能使用在改善组织的努力中最为不常见 社会影响（例如，采购合乎道德的制造产品),尽管受访者为北方工作 美国组织更有可能比他们同行报告使用。 展览 组织正在可持续发展环境中使用人工智能，并正在努力减少使用人工智能的环境影响。 使用人工智能的组织在他们的可持续性 eorts,%的受访者¹ 组织采取措施减少二氧化碳 从他们的AI使用排放,%的受访者¹ 大中华²61发展中市场³53 Asia-Pacic54 发展中市场³44 欧洲39 Asia-Pacic47 大中华²46 欧洲36 北美30北美31 受访者组织使用AI的可持续性类型 改善组织的环境影响（例如，62 提高能源效率，优化交通） 评估可持续性（例如，基准测试）51 改善组织的治理 (例如,法规遵循、风险管理)45 改善组织的社会 影响(如采购伦理产品)34 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;为亚洲-太平洋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。 ⁴仅询问其组织在至少一项职能中采用人工智能的受访者，他们表示他们的组织正在以下方面使用AI 可持续性e运动;n=302。 82022年人工智能状况——五年回顾 介意g美联社:AI领导人拉头 在过去的五年里，我们追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——以及检查了他们的不同做法。我们看到更多迹象表明，这些领导人正在扩大他们的 竞争优势比我们发现其他人正在迎头赶上的证据要好。 首先，我们没有看到领导小组规模的扩大。在过去的三年里，我们有将AI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。比例属于这一群体的受访者一直稳定在8%左右。研究结果表明， 这个群体正在取得卓越的成果，主要是因为人工智能提高了收入收益，因为他们更有可能。报告称人工智能正在推动收入而不是降低成本，尽管他们确实报告人工智能正在减少 成本。 其次，高绩效者比其他人更有可能遵循释放价值的核心实践，例如 将他们的AI战略与业务成果联系起来。同样重要的是，他们更频繁地参与在“前沿”实践中，实现大规模人工智能开发和部署，或者一些人称之为 “人工智能产业化。”例如，领导者更有可能拥有模块化的数据架构。 足以快速适应新的AI应用程序。它们还经常自动化大多数与数据相关的工作。流程，既可以提高AI开发效率，又可以扩大应用数量 他们可以通过提供更多高质量的数据来输入AI算法来开发。和人工智能高绩效者与其他组织相比，让非技术