在当今快速发展的数字时代，人工智能（AI）正逐渐融入我们的生活和工作当中。其中最瞩目的一项引人注目技术——生成式AI，不仅在科技界引起轰动，在各个行业中展现出了惊人的潜力。
麦肯锡对全球AI现状进行了最新的调查，结果显示，即便目前在AI发展的早期阶段，生成式AI工具的使用率仍迅猛增长。数据层面来看，约三分之一的受访者所在公司，至少在一项业务中使用到生成式AI工具。关注AI技术发展的群体也不再只是技术人员，越来越多的创业者、管理者也开始关注AI工具。接近25%的受访高管在工作中使用了生成式AI工具，有40%的受访者表示，随着生成式AI的进步，将增加对AI的投资。
本文将围绕着生成式AI的现状、应用和前景，为大家介绍生成式AI其对商业、生产活动的深远影响。
 (一)AI技术采用较为普遍
当ChatGPT发布仅仅5个月后，处于早期采用阶段的生成式AI技术，已经广泛应用于各行各业。
调查显示，79%的受访者表示他们曾经在工作中或工作之外接触过AI技术，22%的受访者则表示他们在工作中经常使用AI。尽管不同背景和资历的受访者在使用情况上差异不大，但值得注意的是，从事技术行业和北美地区的受访者对AI的使用率相对较高。
（二）营销销售部门生成式AI工具使用率最高
企业中的各个职能部门也开始普遍的使用生成式AI技术。
麦肯锡数据显示，约有三分之一的企业至少在一个职能部门中使用AI技术。此外，在那些采用AI技术的企业中，有40%的受访者表示，由于生成式AI的出现，他们的公司计划在AI领域增加投资。另外，有28%的受访者表示，生成式AI已经成为他们公司会议程中的一个议题。
据报道，最常使用生成式AI的业务职能部门包括：营销和销售、产品和服务开发，以及服务运营，比如客户服务和后台支持，这说明企业正在积极追求生成式AI这类新工具所能带来的价值。预计上述三个领域（再加上软件工程）将占据生成式AI用例提供的年度总价值的约75%。
（三）生成式AI刺激科技行业营收，预计占全球企业营收的9%
人们对AI潜在影响怀抱着极高的期望。
75%的调查受访者预测，在接下来的三年内，AI将对其所在行业的竞争格局产生重大或颠覆性的改变。其中，技术和金融服务领域预期会出现颠覆性的变化。
AI虽对各行各业造成影响，但影响程度将会有所差异，具体来说：
1）科技行业，可能成为最受影响的领域，生成式AI带来的颠覆可能为该行业带来全球行业总收入的9%。
2）知识密集型行业，如银行、制药医疗、教育行业。生成式AI技术可能为上述行业分别带来全球行业总收入的5%、5%、4%的资金。
与上述行业呈相反趋势的是制造业。麦肯锡认为制造业（如航天、汽车制造和高级电子产品制造等）可能受到一小部分破坏性的影响，这与前几次技术浪潮形成了鲜明的对比，因为在历次技术浪潮中，制造业都是技术革新的领导者，然而在本次生成式AI技术的热潮中，以体力劳动为特点的制造业并没有太大的优势。
（四）企业尚未做好准备应对AI潜在风险
目前，很少有公司做好“应对AI技术相关风险”的准备。
在麦肯锡的走访调研中，仅有21%的受访者表示他们的公司已经制定了相关策略确保员工在工作中合理使用AI技术。此外，在麦肯锡询问受访者关于AI风险的问题，仅有少部分公司正在积极降低AI风险——不准确性。
总的来说，目前的调研结果和几年前观察到的情况相似，大多数受访者在组织架构中还没有有效地应对与AI相关的风险。
（五）出现一批采用AI技术的“领头羊”
调查结果揭示，那些2022年息税前利润中至少有20%来自于AI应用的高效企业，正全力以赴地投身于AI领域，既包括生成式AI，也涵盖更传统的AI技术。
这些企业已经从AI中获得巨大的价值，因此在多个业务职能中广泛使用生成式AI，特别是在“产品与服务开发”以及“风险与供应链管理”等领域。
从整体AI能力（包括传统的机器学习、流程自动化和聊天机器人等）来看，高效的企业也更有可能在产品与服务开发方面应用AI，例如优化产品开发周期、为现有产品增加新功能，以及创造基于AI的全新产品。
与其他组织相比，高效企业在风险建模以及人力资源领域的AI应用更为突出，包括绩效管理、组织设计以及人员配置的优化。
另一个显著的差异是，与同行相比，高效企业的AI工作更少地以降低成本为导向，而这在其他公司被视为是首要任务。高效企业的受访者表示，他们关注于通过AI创造全新的业务或收入来源的可能性是其他企业的两倍，并且他们更倾向于提及通过基于AI的新功能提升现有产品价值的方式。
（六）采用AI技术的“领头羊”面临着模型方面的挑战
采用AI技术的高效企业表示，他们将超过20%的预算用于AI，远超其他组织的5倍以上。此外，他们在整个组织范围内更广泛地应用AI。相较其他企业，AI高效企业的受访者表示，他们在至少4个的业务职能中采用了AI，并且在更多方面嵌入了AI功能。比如，除了生成式AI技术外，高效企业在至少一个产品或业务职能流程中嵌入了知识图谱。
尽管AI高效企业也面临从AI中获得价值的挑战，但结果表明，他们所面临的困难反映出他们在AI领域的成熟度，而其他企业则在AI应用的基础性和战略性要素方面面临困难。
AI高效企业的受访者最常提到的首要挑战是“模型和工具”，例如监控模型在生产中的性能，并根据需要随时间重新训练模型。相比之下，其他受访者则更多地提到“战略性问题”，如制定与业务价值相关联的明确人工智能愿景或者寻找足够的资源支持。
（七）人才需求的重大变化
为了顺应AI技术的发展，企业正积极进行人员岗位的调整。
过去一年中，采用AI技术的企业最常招聘的职位仍然是数据工程师、机器学习工程师和AI数据科学家。值得注意的是，与上次调查相比，去年招聘最多的职位——AI相关软件工程师的比例有了明显的下降（从39%下降至28%）。
近期，随着AI技术的普及，对与之相关的技能需求也在不断增加，比如与提示工程有关的职位有所增加，7%的受访者在过去的一年中招聘这类职位。
虽然AI相关职位的招聘仍然具有一定的挑战性，但在过去一年中已经变得相对容易。这也反映出在2022年末至2023年上半年的科技裁员潮。与上次调查相比，较少比例的受访者表示在招聘人工智能数据科学家、数据工程师和数据可视化专家等职位时遇到困难。然而，受访者的回答也显示，招聘机器学习工程师和人工智能产品负责人等职位依然具有一定挑战性，与去年相比情况基本持平。
关于未来，受访者主要做了以下几方面预测：
1）AI技术可能会重塑劳动力市场。预测认为，AI技术虽然会造成“离职潮”，但是重新掌握AI技能的员工将会多于离职的员工。
2）服务运营将是员工人数减少的唯一岗位。AI技术将提高自动化工种的比例，预计从50%增至60%到70%之间，但这并不必然意味着整个职能会完全自动化。
3）预计采用AI的高效企业将在技能再培训方面投入更多的成本。受访企业表示，由于采用了AI技术，预计在未来三年内，超过30%的员工将接受技能再培训，相较于其他企业，这个比例要高出3倍以上。
（八）AI虽是热门话题，但AI采用相较稳定
麦肯锡调查显示，虽然关于AI的讨论声很强烈，大家对AI工具的功能了如指掌，但是真正采用AI工具的企业并没有爆炸式增长，而是一个稳定发展的态势。具体来说，约有55%的企业已经使用了AI技术，不到三分之一的企业在至少一个职务中采用了AI技术。
值得注意的是，23%的受访企业表示公司2022年税前利润中的5%都与AI相关，这说明AI技术可以为企业带来价值，并且未来还有更大获得价值的空间，大部分的受访企业（66%）决定在未来三年增加对AI技术的布局和投资。
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