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生成AI（AI）的广泛采用正在转变业务，有65％的受访者在最新的麦肯锡全球AI调查中报告了常规使用情况。十个月前的这一重大增长表明，组织现在真正利用这项技术来推动业务价值。该调查强调了与AI一代相关的收益和风险，以及最佳表现者的最佳实践。关键发现包括： * Gen AI的采用率在全球范围内激增，有72％的受访者的组织使用了AI功能。*对AI代的兴趣导致采用了更广泛的AI功能，并具有真正的全球范围。*专业服务和公司现在在业务的更多部分中使用AI，其中一半的受访者说他们的组织已在两个或多个业务职能中采用了AI。* Gen AI的采用率在可以创造最有价值的功能中最常见，例如营销和销售，产品和服务开发等。*与2023年相比，在营销和销售中发现了最大的增长，据报道采用率翻了一番。该调查还提供了有关AI代和分析AI的不同行业如何预算的见解。随着行业适应AI投资，响应表明，在生成（Gen）AI和非生成分析-AI解决方案上花费的数字预算大致相同。但是，与Gen AI相比，较大的片段在分析AI上花费了20％以上。Gen AI使用产生有意义的收入，供应链和库存管理。展望未来，大多数受访者预计在未来三年内，AI投资增加，人力资源的股份报告成本最大。AI Gen创造的价值在业务职能之间各不相同，受访者援引成本降低和收入增长。Analytical AI投资在服务运营和营销和销售中的收入增长中产生了成本收益。认识到与Gen AI使用相关的风险，企业正在承认数据管理，模型管理和安全风险。一个值得注意的问题是产出或缺乏解释性的不准确。许多组织由于AI使用而导致负面后果，有44％的报道至少有一个后果。该调查还探讨了组织如何部署AI代功能，揭示三种原型：使用现成解决方案的接受者；使用专有数据和系统定制工具；制造商开发了自己的基础模型。结果表明，许多组织都发现适用于其业务需求的现成产品，但也正在追求定制或开发机会。实施AI所需的时间在企业之间有所不同，一些组织在不到一个月的时间内实现了生产准备就绪。但是，自定义或专有模型通常需要更长的实施期限，需要五个月或更长时间才能部署。高性能组织仍在成功利用AI。数据在捕获价值中起着至关重要的作用，有70％的高性能者遇到了与数据相关的困难。这些开创性的公司将其EBIT的很大一部分归因于AI代的部署，其中46位受访者报告了有意义的贡献。高性能者在多个业务职能中使用AI，平均申请区域为三个领域，而其他组织则为两个。他们更有可能在风险管理，战略和公司融资，供应链和库存管理中实施AI Gen Solutions。高性能的公司还优先考虑与Gen-AI相关的风险，其中一半以上报告了负面后果，例如网络安全漏洞和IP侵权。因此，在利用AI代时，他们更加重视监管合规，环境影响和政治稳定。他们更有可能遵循与风险相关的最佳实践，包括在解决方案开发的早期涉及法律功能（图11）。AI采用中的高性能者面临的挑战超出了风险，例如数据管理困难，培训数据不足和操作模型问题。 他们还努力实施敏捷的工作方式和有效的冲刺绩效管理。 麦肯锡最近进行的一项在线调查涉及来自各个地区，行业，公司规模，功能专业和任期的1,363名参与者。 调查发现，有72％的组织在至少一个业务职能中使用AI，从2023年的55％大幅增加。 生成的AI采用也飙升，有65％的组织将其整合到他们的运营中，高于上一年的33％。AI采用中的高性能者面临的挑战超出了风险，例如数据管理困难，培训数据不足和操作模型问题。他们还努力实施敏捷的工作方式和有效的冲刺绩效管理。麦肯锡最近进行的一项在线调查涉及来自各个地区，行业，公司规模，功能专业和任期的1,363名参与者。调查发现，有72％的组织在至少一个业务职能中使用AI，从2023年的55％大幅增加。生成的AI采用也飙升，有65％的组织将其整合到他们的运营中，高于上一年的33％。生成AI采用的激增是由其多功能应用程序驱动的，包括内容创建，IT支持等。关键业务领域，例如营销，销售，产品开发以及生成AI的转化。但是，许多公司对其AI投资保持谨慎，将其数字预算的不到5％分配给了生成AI。AI生成的价值可以带来可观的成本节省和收入增长，高性能组织利用多个功能的AI来驱动回报。但是，这些好处的另一面是裁员的必然性，只有少数族裔积极努力减轻相关风险。利用AI值的挑战包括数据管理，降低风险和AI的扩展，而与生成AI相关的风险包括不准确性，网络安全威胁和知识产权问题。成功的AI集成的最佳实践涉及定期审核，偏见检查，治理框架以及与业务需求相符的自定义AI模型。在实施AI功能可能会迅速，而扩展AI仍然是一个挑战，尤其是在操作模型和技术基础架构方面。智能策略将是释放AI真正潜力的关键，尤其是在应对当前挑战时。掌握创新和运营效率之间这种平衡的公司将在明天的景观中蓬勃发展。您现在可以在线访问McKinsey报告的更多见解。
McKinsey Generative AI报告2024
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