2023年8月1日，麥肯錫發(fā)布調查研究報告《2023年人工智能的現(xiàn)狀：生成式人工智能的突破年》，報告分析了全球各個地區(qū)和行業(yè)中的組織對人工智能的部署和使用情況，認為人工智能的廣泛使用將對各行業(yè)和勞動力產生重大影響。

1. 生成式人工智能獲得廣泛應用

該調查于2023年4月中旬進行，結果表明，盡管生成式人工智能（AIGC）公開不久，但對這些工具的使用已經相對普遍，受訪者預計新功能將改變他們的行業(yè)。

個人層面，AIGC引起了商界人士的興趣，各個地區(qū)、行業(yè)和資歷級別的個人都在工作和工作之外使用 AIGC。79%的受訪者表示，他們至少在工作或工作之外接觸過AIGC，22%的受訪者表示他們經常在自己的工作中使用。雖然不同資歷級別的受訪者報告的使用率非常相似，但在技術行業(yè)和北美工作的受訪者中使用率最高。

組織層面，AIGC也得到了廣泛使用。三分之一的受訪者表示，他們所在的組織已經在至少一項功能中定期使用AIGC，這意味著在表示采用人工智能的組織中，有60%正在使用AIGC。此外，在表示其組織使用人工智能的受訪者中，40%的人表示，由于AIGC的應用，他們的公司預計將在人工智能方面投入更多資金，28%的人表示，AIGC的使用已經列入其董事會的議程。使用這些新工具的最常見業(yè)務功能與總體上最常見的人工智能使用相同：營銷和銷售、產品和服務開發(fā)，以及服務運營，例如客戶服務和后臺支持。這表明組織正在尋求最有價值的新工具。

就人工智能的廣泛應用對各行業(yè)的影響而言，受訪者對此抱有很高的期望。四分之三的受訪者預計AIGC將在未來三年內對其行業(yè)的競爭性質產生重大或顛覆性的變化?？萍己徒鹑诜招袠I(yè)的受訪者可能最期待AIGC帶來顛覆性變化。之前的研究表明，雖然所有行業(yè)都可能出現(xiàn)一定程度的顛覆，但影響程度可能會有所不同。其中，最依賴知識工作的行業(yè)可能會產生更多顛覆，并可能獲得更多價值。雖然預測表明，科技公司不出所料將受到AIGC的最大影響——附加價值相當于全球行業(yè)收入的9%，但銀行(高達5%)、制藥和醫(yī)療產品(也高達5%)以及教育(高達4%)等知識型行業(yè)也可能受到顯著影響。相比之下，由于AIGC在基于語言而非體力勞動的活動方面存在優(yōu)勢，航空航天、汽車、先進電子產品等以制造業(yè)為基礎的行業(yè)，可能受到較小的顛覆性影響。這與之前對制造業(yè)影響最大的技術浪潮形成了鮮明對比。

調查結果顯示，許多組織尚未解決AIGC帶來的潛在風險。

調查顯示，似乎很少有公司為AIGC的廣泛使用或其可能帶來的業(yè)務風險做好充分準備。在采用人工智能的受訪者中，只有21%表示其所在組織制定了管理員工在工作中使用生成式人工智能技術的政策。當具體問及采用AIGC的風險時，很少有受訪者表示其公司正在減少AIGC最常被提及的不準確性風險。而相比人工智能最常見的網絡安全和監(jiān)管合規(guī)風險，受訪者更頻繁地提及不準確性。只有32%的受訪者表示他們正在緩解不準確性，這一比例低于38%的受訪者表示正在減少網絡安全風險。有趣的是，這一數(shù)字明顯低于去年表示緩解人工智能相關網絡安全風險的受訪者比例(51%)?？偟膩碚f，正如前幾年所見，大多數(shù)受訪者表示其組織沒有解決人工智能相關的風險。

2. AI高績效企業(yè)已在人工智能領域走在前列

調查結果顯示，AI高績效企業(yè)（即受訪者表示2022年至少有20%的息稅前利潤歸功于人工智能的應用的企業(yè)）正在全力投入AIGC和更傳統(tǒng)的人工智能功能。這些從人工智能中獲得顯著價值的組織比其他組織在更多業(yè)務功能中使用AIGC，特別是產品和服務開發(fā)以及風險和供應鏈管理方面。考慮到包括更傳統(tǒng)的機器學習能力、機器人流程自動化和聊天機器人在內的所有人工智能能力，與其他企業(yè)相比，AI高績效企業(yè)更可能在產品和服務開發(fā)方面使用人工智能，例如產品開發(fā)周期優(yōu)化、為現(xiàn)有產品添加新功能、以及創(chuàng)造基于人工智能的新產品。同時，這些企業(yè)也更頻繁地在用于人力資源的風險建模中使用人工智能，如績效管理、組織設計和勞動力部署優(yōu)化。

AI高績效企業(yè)更可能在產品和服務開發(fā)中使用人工智能。

與同行的另一個區(qū)別是，AI高績效企業(yè)的AIGC較少以降低成本為導向工作，而這是其他企業(yè)的首要任務。在表示其組織對AIGC的首要目標是創(chuàng)造全新業(yè)務或收入來源的受訪者中，來自AI高績效企業(yè)的受訪者可能是其他企業(yè)的兩倍，而他們最可能提及的是通過基于人工智能的新功能提高現(xiàn)有產品的價值。

正如前幾年所見，這些AI高績效企業(yè)在人工智能方面的投資遠高于其他組織：表示其組織將20%以上的數(shù)字預算用于人工智能的AI高績效企業(yè)受訪者可能是其他組織的五倍以上。同時，他們也在整個組織中更廣泛地使用人工智能功能。相比于其他企業(yè)，來自AI高績效企業(yè)的受訪者更有可能表示，其企業(yè)在四個或更多業(yè)務功能中采用了人工智能，并且他們已經嵌入了更多的人工智能功能。例如，除了AIGC和相關的自然語言處理能力外，來自AI高績效企業(yè)的受訪者更經常表示在至少一個產品或業(yè)務功能流程中嵌入知識圖譜。

雖然AI高績效企業(yè)也不能免受從人工智能中獲取價值的挑戰(zhàn)，但研究結果表明，他們面臨的困難反映了其人工智能的相對成熟度，而其他企業(yè)則在努力解決人工智能應用更基礎、更戰(zhàn)略性的因素。AI高績效企業(yè)的受訪者通常指出模型和工具是他們面臨的首要挑戰(zhàn)，例如在生產中監(jiān)控模型性能，并根據(jù)需要重新訓練模型。相比之下，其他受訪者提到的則是戰(zhàn)略問題，比如設定一個明確定義的與商業(yè)價值相關的人工智能愿景，或者找到足夠的資源。

這些發(fā)現(xiàn)進一步證明，即使是AI高績效企業(yè)也沒有掌握人工智能相關應用的最佳實踐，如機器學習操作(MLOps)方法，盡管他們更有可能做到這一點。例如，來自AI高績效企業(yè)的受訪者中只有35%表示，在可能的情況下，其組織會組裝現(xiàn)有組件而非重新發(fā)明，但這一比例也遠高于其他組織中表示采取這種做法的19%受訪者。

盡可能安全地應用一些AIGC應用程序可以交付的更具變革性的用例，可能需要許多專門的MLOps技術和實踐。實時模型操作就是這樣一個領域，監(jiān)控系統(tǒng)和設置實時警報以快速解決問題可以使AIGC系統(tǒng)處于控制中。AI高績效企業(yè)在這方面表現(xiàn)突出，但仍有發(fā)展空間——這些企業(yè)中有四分之一的受訪者表示，他們的整個系統(tǒng)都受到監(jiān)控，并配備了實時警報，而其他企業(yè)只有12%的受訪者。

3. 人工智能相關人才需求發(fā)生轉變，人工智能將對勞動力產生巨大影響

最新調查結果顯示，為支持其人工智能目標，各企業(yè)扮演的角色發(fā)生了變化。過去一年里，使用人工智能的組織最常雇傭數(shù)據(jù)工程師、機器學習工程師和人工智能數(shù)據(jù)科學家——這些都是受訪者在之前的調查中普遍表示招聘的所有職位。但與之前的調查相比，表示招聘人工智能相關軟件工程師的受訪者比例要小得多(最新調查為28%，低于上次調查的39%)，這是去年招聘人數(shù)最多的職位。隨著AIGC的應用，對提示工程(Prompt Engineering)技能的需求也在增加。

4. 所有人都在關注人工智能，人工智能的采用和影響保持穩(wěn)定

雖然AIGC工具的使用正在迅速普及，但調查數(shù)據(jù)并未顯示這些新工具正在推動組織全面采用人工智能。就目前而言，采用人工智能的組織比例總體上保持穩(wěn)定， 55%的受訪者表示他們的組織已經采用了人工智能。

不到三分之一的受訪者繼續(xù)表示，其所在組織在不止一項業(yè)務功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。與前四次調查一樣，產品和服務開發(fā)以及服務運營仍然是受訪者最常表示應用人工智能的兩個業(yè)務功能。總體而言，只有23%的受訪者表示，其所在組織去年至少有5%的息稅前利潤歸因于人工智能的應用，這一比例與之前的調查基本持平，這表明還有很大的獲取價值的空間。

各組織在應用人工智能的業(yè)務領域持續(xù)看到回報，并計劃在未來幾年增加投資。大多數(shù)受訪者表示，在應用人工智能的每個業(yè)務功能中，人工智能相關的收入都有所增加。展望未來，超過三分之二的人預計其所在組織將在未來三年增加對人工智能的投資。

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