麦肯锡全球AI调研：企业AI部署现状(下篇)

先说几个核心判断。麦肯锡最新发布的AI调研报告，确实带来了一些值得回味的信号——关于生成式AI对人力规模的影响，关于AI在各个业务部门的渗透速度，以及C级高管在拥抱这项技术时的不同姿态。

先说员工规模这件事。整体来看，已经在部署AI的企业中，有38%的受访者给出了一个相对保守的预期：未来三年，生成式AI对员工规模的影响不会太大。换句话说，别指望AI一夜之间让公司裁掉一半人。行业层面的差异倒是有的，比如金融服务行业的受访者就相对更倾向于认为员工规模会缩减。有趣的是，无论C级高管还是中层经理，大家对这个问题的判断几乎站在同一条线上。不过，当把分析型AI和生成式AI加在一起看时，高管们还是比中层更乐观一些——他们更倾向认为员工数量会有所增加。

从具体职能来看，大家普遍觉得生成式AI会在客户服务、现场服务这些服务运营部门，以及供应链和库存管理领域，带动一定程度的减员。但在IT和产品开发部门，更多人看到的是增员的机会。简单说，技术导向的岗位可能借AI扩大队伍，人机交互密集的岗位则面临调整。

再看看AI的使用率，数据攀升得相当明显。2024年的调查中，78%的受访者说企业已经在至少一个业务职能中部署了AI。这个数字在2024年初是72%，一年前只有55%。IT、市场营销和销售是AI落地的热门阵地，紧随其后的是服务运营。尤其是IT部门，半年内报告使用AI的比例从27%直接跳到36%——这速度，确实有点出乎意料。

还有一个信号值得关注：企业开始把AI用到更多职能里了。这次调查中，首次有超过半数受访者表示，企业已经在多个职能部门部署AI。平均下来，每家企业大约在三个领域使用AI，比2024年初多一些，但距离覆盖全部职能还差得远。

生成式AI这边，同样是加速渗透的趋势。71%的受访者说企业已在至少一个业务职能里常规使用生成式AI，2024年初这个数字是65%。最常被应用的场景，主要集中在市场营销与销售、产品与服务开发、服务运营和软件工程——这些恰恰是麦肯锡早前研究中认定的、生成式AI潜在价值最大的领域。此外，IT部门也是重灾区。

当然，不同行业的侧重点各有不同。比如媒体和电信公司会把生成式AI更多地用在服务运营上；科技公司更关注软件工程；专业服务机构则倾向于知识管理。说到底，企业在选择切入点时，总是优先去那些AI能创造最大价值的地方。同时，企业规模也是一大变量。年收入超过5亿美元的大型企业，通常会在更多部门推广生成式AI，而中小企业应用的范围相对窄一些。

说到使用者的层级，这次调查披露了一个有趣的现象：C级高管在生成式AI的使用上明显更积极。在受访高管中，53%的人表示日常工作已经频繁使用生成式AI，而中层管理者中这一比例是44%。虽然不同行业、不同地区存在差异，但整体趋势表明，生成式AI的普及正在从高层往下渗透。

具体到应用形式，超过三分之一的受访者说企业已经在用生成式AI生成图像，超过四分之一的企业用它来写代码。当然，最普遍的还是文本生成——63%的受访者提到企业在使用这个功能。科技行业的应用场景最广泛，而在汽车、航空航天、半导体这些先进制造业里，AI生成图像和音频的情况也越来越多。

价值创造这块，有些好消息。相比2024年初，更多受访者表示生成式AI的具体应用已经在业务单元层面带来了收入增长。这个增幅和上一轮调查中分析型AI带来的收益差不多。可能需要注意的一点是，真正想在财务上看到显著变化，企业需要同时用好分析型AI和生成式AI，把它们组合成综合解决方案。

不过，成本削减的效果也是逐步显现的。2024年初，"降本"这个维度的感觉还不明显，但现在多数受访者承认，在大多数业务职能里，生成式AI确实帮着压了成本。问题在于，从企业整体层面看，对财务表现的拉动仍然有限。超过80%的受访者表示，生成式AI还没有给企业的息税前利润带来实质性提升。

整体来看，虽然生成式AI工具正在加速普及，但绝大多数企业都还处在早期探索阶段。真正靠AI实现盈利突破的，依然是少数。不过，大型企业的动作显然更快——他们在AI人才上更舍得下本，在风险应对上也更重视。与此同时，技术本身还在演进，智能体（Agentic AI）已经被视为下一波创新的前沿方向。展望2025年及以后，随着越来越多企业学会遵循成功部署生成式AI的路线图，这个领域的发展会怎样演变，确实值得持续关注。