美国华盛顿州西区地方法院西雅图市,一家市政公司,原告诉麦肯锡公司,麦肯锡控股公司,麦肯锡公司美国,麦肯锡公司华盛顿特区,被告
Arejola、Abhimanyu Arya、Adrian Chu、Aaron Dsouza、Gwidon Famulka、Adrian Grad、Ping Wen 和 Russell Woo。我们感谢来自多个实践和职能部门的 400 多位麦肯锡同事慷慨贡献时间和专业知识,如果没有他们的见解,这项工作就不可能完成。我们特别感谢麦肯锡高级连接中心、麦肯锡未来移动中心、麦肯锡数字实践、麦肯锡技术、媒体和电信实践以及麦肯锡物联网服务线的成员。他们在整个工作过程中提供的帮助非常宝贵。此外,我们还要感谢 Allan R. Gold 和 David DeLallo 的编辑支持;负责制作的 Leff Communications;以及协调我们在麦肯锡工作的 Christine Englund。
联邦机构显然未能执行有关组织利益冲突的法律法规,导致麦肯锡可以无视这些法律法规而不承担任何后果。去年,众议院监督和改革委员会发布了一份报告,揭露麦肯锡与美国食品药品管理局 (FDA) 签订合同的同时,还为阿片类药物制造商提供咨询服务。麦肯锡未能披露这种利益冲突——这是一种公然不道德的行为,可能违反联邦法律。此外,报告显示,麦肯锡顾问被发现利用他们在两个实体中的职位来增加阿片类药物制造商的业务并影响联邦官员。同样,退伍军人事务部授予麦肯锡至少四份咨询合同,涉及该部门的广泛业务。退伍军人事务部的采购官员向众议院退伍军人事务委员会作证说,他们只评估了其中两份合同中存在组织利益冲突的可能性,并相信麦肯锡的说法,即不存在任何冲突。
Louise Herring 目前领导麦肯锡在英国、爱尔兰和以色列的 AI 业务 QuantumBlack。在麦肯锡任职期间,Louise 于 2021 年至 2023 年担任 Brambles 顾问,并与其他领先的消费者和面向客户的组织合作,通过数字化转型寻找新的增长途径、增强客户参与模式并提高组织绩效。在 2008 年加入麦肯锡之前,Louise 是普华永道的顾问。她拥有剑桥大学自然科学学士学位和伦敦商学院工商管理硕士学位。
市场营销与销售、麦肯锡数字以及电信、媒体与技术。我们还借鉴了麦肯锡技术委员会的专业知识,该委员会由来自外部技术组织和机构的 60 多位科学家、工程师、投资者和企业家以及我们自己的内部专家组成。本报告还利用了围绕元宇宙不断增长的知识体系和麦肯锡同事的深厚专业知识,包括以下人员的贡献:Jiamei Bai、Kim Baroudy、Ian De Bode、Marc Brodherson、Gordon Candelin、Marek Grabowski、Matt Higginson、Klemens Hjartar、Marius Huber、Vinayak HV、Nils Jean- Mairet、Chau Nguyen、Ichiro Otobe、Kim Rants、Kartik Trehan 和 Richard Ward。我们还寻求了元宇宙专家 Matthew Ball 的专业知识,他是 EpyllionCo 的管理合伙人和麦肯锡知识合作伙伴。
然而,研究还表明,目前部署人工智能的公司还只是触及了人工智能所能提供的功能的表面。首先,据行业专家称,很少有公司在使用更先进的机器学习分析和人工智能模型。例如,能源和材料行业的公司通常使用基于回归的线性分析技术来控制流程。一位行业专家表示,只有少数下游炼油厂现在使用机器学习模型来优化端到端流程,从而实现每桶高达 1 美元的节省。人工智能也没有在许多业务运营中使用(图 3)。我们调查中应用最多的领域是营销和销售,但只有三分之一的受访者表示他们在这一领域使用人工智能。这一数字迅速下降
注:敏感度条表示麦肯锡 2025 年基本情况与 2030 年循环能源预测之间的差异,以及麦肯锡、循环能源、Berylls Strategy Advisors 和 IEA SPS & SDS 预测的最大值和最小值。撒哈拉以南非洲电池供应量预测来自 DNV GL,2020 年。CAGR = 复合年增长率。资料来源:IEA,2019 年、2020 年;麦肯锡,2019 年;循环能源,2019 年;Berylls Strategy Advisors,2018 年;DNV GL,2020 年;BNEF,2020 年
1 埃森哲报告:加速印度循环经济转型 价值 5000 亿美元的机遇 在资源匮乏的世界中实现面向未来的增长 2 麦肯锡全球研究院:净零转型 - 成本与效益 3 艾伦·麦克阿瑟基金会 印度循环经济:重新思考长期繁荣的增长方式 4 麦肯锡可持续发展 印度脱碳 7
对食物的需求正在同时增长,供应方面面临着土地和农业投入的限制。到2050年,世界人口的正轨将达到97亿,1需要相应的消费卡路里增加70%,即使产生这些卡路里所需的投入的成本正在上升。2到2030年,水供应将不足40%的水平,满足全球水需求,3和能源,劳动力和养分成本的上升已经在迫使利润率。大约四分之一的耕地被降解,需要进行重大修复,然后才能再次大规模维持农作物。4,然后存在日益增长的环境压力,例如气候变化以及灾难性天气事件的经济影响以及社会压力,包括推动更具道德和可持续的农场实践的推动,例如较高的农业动物福利标准以及减少化学物质和水的使用。
• 私营部门三分之二的受访者表示在工作中使用 GenAI(麦肯锡,2024 年;微软和领英,2024 年)。 • 四分之三的高管预测 GenAI 将导致其行业发生颠覆性变化(麦肯锡,2024 年) • 公共部门采用人工智能的势头正在增强 ⇒ 公共部门的现状如何? ⇒ GenAI 采用的趋势和瓶颈是什么? 本研究: