麦肯锡最新调研揭露企业AI应用现状：规模化之困与智能体破局

2025年，人工智能已不再是未来的概念，而是广泛存在于企业运营中的现实工具。麦肯锡最新的全球调研报告揭示，高达88%的组织表示已在至少一个业务职能中定期使用AI，普及率较去年显著提升。然而，这幅繁荣图景的背后，隐藏着一个关键挑战：大多数企业仍停留在实验与试点阶段，距离收获企业级的实质性财务回报尚有距离。 报告指出，仅有约三分之一的企业开始了AI的规模化部署。

在这场席卷全球的AI浪潮中，一个清晰的共识正在形成：成功并非源于简单地采用技术，而是取决于企业能否将AI深度融入组织血脉，以创新和转型为目标，重塑工作方式。

※报告原文来源麦肯锡，『制造前沿』翻译并解读如下。

一、AI应用持续扩展，但多处试点阶段

AI的使用正在企业内部快速拓宽。超过三分之二的受访者表示其组织在多个职能中使用AI，半数组织称在三个及以上职能中应用，至少一个业务功能中定期使用AI的受访者比例从上一年的78%升至88%。尽管整体使用率上升，但真正实现全面部署的组织仍属少数，大多数组织仍处于实验或试点阶段，仅约三分之一开始规模化AI项目，规模化进展缓慢。

从行业看，除技术行业外（早已超过90%），几乎所有行业报告的AI使用率均有显著提升。技术、媒体与电信、保险行业是应用的领头羊。IT、市场营销与销售、以及新兴的知识管理，是AI应用最频繁的职能领域，典型用例多为信息获取、内容生成（如营销策略）、客服自动化等。

大型企业在AI规模化应用方面处于领先地位。年收入超过50亿美元的公司中，近一半已进入规模化阶段；而年收入低于1亿美元的公司中，只有29%达到此阶段。

然而，“使用”不等于“增效”。报告显示，尽管AI在用例层面带来了可见的成本下降和收入增长（例如在软件工程、制造、IT以及市场营销与销售部门），但其对企业整体息税前利润的影响仍然有限。只有39%的受访者认为AI对其组织的EBIT（息税前利润）有影响，且多数认为影响小于5%。

这凸显了当前AI应用的核心矛盾：AI应用虽广，但规模化滞后。多数公司尚未将AI工具产品化，未围绕智能体重塑工作流，也未建立规模化运行所需的平台和保障措施。

二、AI智能体：炒作与现实之间的探索

作为AI演进的下一个前沿，AI智能体——能够自主规划并执行多步骤工作流程的系统——引发了企业极大的兴趣。62%的组织表示正在至少尝试AI智能体，23%的受访者称已在企业内某个职能中开始规模化部署。

目前，智能体的应用主要集中在IT（如服务台管理）和知识管理（如深度研究）等领域。技术、媒体与电信以及医疗保健行业在智能体应用上处于领先。但整体而言，智能体的规模化应用仍处于早期，大多数规模化智能体的组织仅限于1-2个业务功能，在任何一个业务职能中，规模化使用智能体的组织都不超过10%。也就是说智能体话题火热，但实际应用仍处探索阶段，远未普及。麦肯锡资深专家Michael Chui评论道：“在智能体领域，要做出成效需要付出艰苦的努力。” 这清晰地指出了潜力与可实现价值之间的差距。

三、高绩效者的成功密码：雄心、重塑与领导力

报告中最具启发性的部分，来自于对AI高绩效组织（约占样本6%）的分析。这些不仅从AI中获得显著价值，并实现超过5% EBIT影响的组织，展现出与众不同的行为模式：

1.超越效率的雄心： 当大多数企业（80%）将效率作为AI主要目标时，高绩效者更倾向于设定增长（82%）和创新（79%） 作为同等重要的目标，旨在从根本上重塑业务。他们不止于用AI“做得更便宜”，更致力于用AI“做得不同”和“做得更好”。这种雄心成为组织变革的关键驱动力。将AI用于增长和创新的组织，往往更容易扩展AI应用，实现可持续的生产力提升。

2.根本性的工作流程重塑： 高绩效者彻底重新设计工作流程的可能性是其他组织的近三倍（55% vs. 20%）。不仅仅是应用AI，而是彻底改变AI如何融入并改变工作方式。这种有意识的重塑被确定为实现业务影响的最强驱动力之一。这不仅仅是自动化改进，而是重新设计工作流程和客户体验，捕捉新价值形式。

3.积极的领导层引领： 高绩效组织的高层领导者展现出对AI倡议更强的所有权和承诺，他们积极推动AI采用，并亲身示范使用。这种自上而下的推动是规模化不可或缺的催化剂。

4.更广泛、更深入的技术应用： 高绩效者在更多业务职能中使用AI，并且在AI智能体的规模化应用上遥遥领先，在各职能中规模化使用智能体的可能性是其他组织的三倍以上。AI已深度融入组织核心运营和决策过程。

5.对风险与治理的成熟管理： 值得注意的是，高绩效者报告了更多的AI相关负面后果（如知识产权侵权和合规风险），这源于他们更广泛、更关键的应用场景。但他们也以更高的比率积极管理这些风险，例如，他们更可能建立明确的流程来确定何时需要“人在回路”进行验证。

四、未来展望：就业影响与风险缓解

关于AI对就业的影响，预期出现分化。虽然过去一年大多数职能的员工数量变化不大，但更多受访者预计未来一年AI将导致部分职能员工数量减少。整体上，32%的受访者预计企业总人数将因AI减少，13%预计会增加，而43%预计变化不大。对AI影响劳动力的预期正在变得更加悲观，大型公司更可能预期因AI导致整体裁员。同时，AI相关人才（如软件工程师、数据工程师）的招聘需求依然旺盛，尤其是在大公司。

图片 | AI时代的人才需求

过去六年，组织对AI风险的关注和缓解措施显著增加。准确性是组织最常经历（30%）并积极缓解（54%）的风险。网络安全、隐私和合规性也是关注焦点。报告强调，经历风险与缓解风险之间存在强关联，表明企业正从实践中学习，并变得更加谨慎。

结论：转型之路

2025年的人工智能图景显示，技术普及的第一阶段已经完成，但价值捕获的第二阶段——规模化与转型——才刚刚开始。麦肯锡资深合伙人Alex Singla指出：“公司可能已经推出了AI工具，但大多数尚未将用例产品化、围绕AI和智能体能力重新设计工作流程，或建立规模化运行所需的平台/护栏。”

最终，报告传递出的核心信息是：将AI仅仅视为成本削减工具，将限制其潜力。 真正的成功来自于将其视为业务转型的催化剂。正如麦肯锡资深合伙人Lareina Yee所观察到的，这需要领导者拥抱一个大胆的议程，重新构想工作、流程和商业模式。这条道路虽然充满挑战，但正是通往AI高绩效的必经之路。

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