人工智能现状：组织如何通过重组来获取价值

组织正开始构建能够从生成式AI中创造有意义价值的结构和流程，尽管仍处于早期阶段，但公司正在重新设计工作流程、提升治理并降低更多风险。

• 组织变革与价值创造：公司正进行组织变革以从生成式AI中创造未来价值，大型公司引领变革。麦肯锡全球调查发现，组织正采取推动底线影响的步骤，例如在部署生成式AI时重新设计工作流程，并将高级领导置于关键职位，如监督AI治理。调查还显示，组织正在努力降低日益增长的生成式AI相关风险，并招聘新的AI相关职位，同时重新培训员工参与AI部署。年收入至少为5000万美元的公司比小型组织变化更快。总体而言，AI的使用——即生成式AI以及分析AI——仍在加速：现在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AI。生成式AI的使用尤其迅速增加。

• 生成式AI部署的组织结构：调查分析显示，CEO对AI治理的监督——即开发 и 部署AI系统的责任政策、流程和技术——是与组织生成式AI使用产生更高底线影响最相关的元素。这在大型公司中尤其如此，CEO监督对归因于生成式AI的EBIT影响最大。28%的受访者表示，其组织的CEO负责监督AI治理，但在年收入超过5000万美元的大型组织中，这一比例较小，17%的人表示其董事会对AI治理负责。在许多情况下，AI治理是共同拥有的：受访者平均报告称，有两位领导者负责。

• 工作流程重新设计：AI的价值来自于改变公司运营方式，最新的调查表明，在所有组织中，工作流程的重新设计对组织能够从其生成式AI使用中看到EBIT影响具有最大的影响。组织在部署生成式AI时开始重塑其工作流程。21%的受访者报告称，其组织的生成式AI使用已根本重新设计了一些工作流程。

• AI治理与风险缓解：许多组织正在加大力度降低生成式AI相关风险。受访者比2024年初更可能表示，他们的组织正在积极管理与不准确、网络安全和知识产权侵权相关的风险——受访者最常说的导致其组织负面后果的生成式AI相关风险中的三种。大型组织的受访者报告缓解的风险比其他受访者更多。他们比其他人更可能表示，他们的组织正在管理潜在的网络安全和隐私风险，但他们并不比其他人更可能解决与AI输出准确性或可解释性相关的风险。

• 生成式AI采用和扩展的最佳实践：大多数受访者尚未看到其生成式AI使用的组织范围的底线影响——并且大多数尚未实施我们早先的研究已知在部署新技术时有助于创造价值的采用和扩展实践。在发达市场的一组补充调查中，只有1%的公司高管将其生成式AI推出描述为“成熟的”。尽管部署仍处于早期阶段，但我们已经开始看到当采用这些实践以捕获价值时产生的影响。我们询问受访者关于生成式AI的12种采用和扩展实践，发现每项实践与EBIT影响都存在正相关关系。对底线影响影响最大的是跟踪定义明确的生成式AI解决方案KPI，而在大型组织中，建立明确的路线图以推动生成式AI的采用也对底线影响有最大的影响。

• AI对所需技能的影响：该调查还考察了与AI相关的招聘状态以及其他AI影响劳动力的方式。对于在组织中使用AI的受访者来说，他们与2024年初相比，在过去的12个月内招聘AI相关职位的机会大致相同。唯一不同的角色是数据可视化和设计专家，与上次调查相比，受访者显著不太可能报告招聘这些专家。调查结果还表明，有几个新的与风险相关的角色已成为组织AI部署过程的一部分。13%的受访者表示，他们的组织招聘了AI合规专家，6%的人报告称招聘了AI道德专家。在年收入超过5000万美元的大型公司中，受访者比其小型组织同行更可能报告招聘了广泛范围的AI相关职位，其中最大的差距出现在招聘AI数据科学家、机器学习工程师和数据工程师。

• AI使用持续增长：报告的AI使用在2024年有所增加。在最新的调查中，78%的受访者表示，他们的组织至少在一个业务功能中使用AI，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和营销销售功能中使用该技术，其次是服务运营。过去六个月中AI使用增长最大的业务功能是IT，报告使用AI的受访者比例从27%跃升至36%。组织现在也在比以前更多的业务功能中使用AI。首次，大多数调查受访者报告他们在多个业务功能中使用AI。响应显示，组织平均在三个业务功能中使用AI，这比2024年初有所增加，但仍然是少数功能。

• 生成式AI使用持续增长：自2024年初以来，生成式AI的使用也出现了类似的跳跃：71%的受访者表示，他们的组织定期至少在一个业务功能中使用生成式AI，较2024年初的65%有所上升。响应显示，组织最常在营销销售、产品和服务开发、服务运营和软件工程中使用生成式AI——根据之前麦肯锡的研究，在这些业务功能中部署生成式AI可能会产生最多的价值——以及IT。

• 生成式AI的价值创造：越来越多的受访者报告称，在部署生成式AI的业务单元中创造了价值。与2024年初相比，更大的比例的受访者表示，他们的组织的生成式AI用例增加了部署它们的业务单元的收入。受访者报告的生成式AI带来的收入增加与他们在上一项调查中报告的分析AI活动带来的收入增加相似。这强调了公司需要采取全面的方法来捕获AI和生成式AI解决方案的全部潜在价值。

• 生成式AI的成本降低：受访者现在比以前更可能表示，在部署该技术的业务单元中看到了有意义的成本降低。在2024年初，在报告在特定业务功能中使用生成式AI的受访者中，只有少数人看到了其使用带来的成本降低。最新的调查发现，对于大多数业务功能中的生成式AI使用，大多数受访者报告成本降低。然而，生成式AI对企业范围的底线影响尚未实现。超过80%的受访者表示，他们的组织尚未从其生成式AI使用中看到企业级EBIT的任何实际影响。