麦肯锡：人工智能在2022-和的状态半十年牧师的观点_21页_1mb

人工智能在2022年的发展与应用总结

核心内容概览

2022年麦肯锡全球人工智能调查揭示了过去五年人工智能（AI）在企业中的广泛应用与持续增长，同时强调了AI在创造财务价值、提升效率以及推动可持续发展方面的潜力。调查还关注了AI高绩效组织的实践、AI人才招聘与技能提升的挑战，以及多样性在AI团队中的重要性。

主要观点

1. 人工智能采用率持续上升

• 自2017年以来，采用AI的组织比例从20%增加到50%以上，尽管在2019年达到58%后有所回落。
• AI功能数量从2018年的1.9增加到2022年的3.8，显示AI正在更广泛地嵌入业务流程和产品中。
• 最常用的功能包括机器人流程自动化（RPA）、计算机视觉和自然语言处理（NLP）。

2. 顶级AI用例保持稳定

• 优化服务操作是过去四年中始终位居榜首的AI用例。
• 其他主要用例包括客户关怀、营销与销售、产品开发、供应链管理等。
• 高绩效组织更关注AI对收入的推动，而非仅限于成本削减。

3. 高绩效组织的表现突出

• 高绩效组织（AI高绩效者）在AI采用率、投资比例、人才招聘、技能提升和风险管理方面表现更优。
• 他们更倾向于将AI战略与业务成果直接挂钩，并采用模块化数据架构、自动化流程、标准化工具集等最佳实践。
• 高绩效组织在AI投资上更积极，数字技术预算中用于AI的比例是其他组织的五倍以上。

4. AI投资与回报

• 高绩效组织在AI相关技术上的投资比例是其他组织的八倍。
• AI带来的财务回报稳定，约25%的受访者表示至少5%的息税前利润（EBIT）来自AI应用。

5. AI与可持续发展

• 许多组织正在将AI整合到可持续发展策略中，43%的受访者表示其组织使用AI来支持可持续发展。
• 40%的受访者表示其组织正在努力减少AI对环境的影响，如优化能源效率和减少碳排放。
• AI在环境影响改善方面更常见，而在社会影响方面则较少。

关键信息

AI采用趋势

• 采用率：从2017年的20%增长到2022年的50%以上。
• 功能数量：从1.9增长到3.8。
• 主要功能：RPA、计算机视觉、NLP（仅次于计算机视觉）。

AI高绩效组织的特征

• 投资比例：高绩效组织将至少20%的数字技术预算用于AI相关技术。
• 人才招聘：更倾向于招聘ML工程师、AI产品经理、数据科学家等。
• 技能提升：更重视再培训和技能发展，使用体验式学习、在线课程和认证程序。
• 风险管理：更关注隐私、公平性和数据治理，采用自动化流程和监控机制。

AI与多样性

• 团队多样性：女性在AI团队中占比仅27%，少数族裔占比25%。
• 多样性与绩效：女性或少数族裔在AI团队中比例高的组织，其AI绩效表现更佳。
• 招聘策略：高绩效组织更积极地通过多元化的招聘渠道获取AI人才。

AI与可持续发展

• 环境影响：AI用于提高能源效率、优化交通和减少碳排放。
• 社会影响：AI在采购伦理产品等社会影响方面应用较少。
• AI高绩效组织：更有可能在可持续发展方面采用AI。

总结

人工智能在过去五年中实现了显著增长，成为企业数字化转型的重要驱动力。高绩效组织通过更深入的AI采用、更高的投资比例、更有效的风险管理以及更广泛的技能发展策略，取得了更好的财务回报和业务成果。同时，AI在推动可持续发展方面展现出潜力，但其对环境和社会的影响仍需进一步探索。尽管AI采用率上升，但人才短缺和多样性不足仍是主要挑战。未来，企业需要持续投资AI，并在人才招聘、技能提升和团队多样性方面采取更积极的措施，以实现更广泛的AI价值。