中东海湾合作委员会国家的 General AI 状况 ： 2024 年的成绩单

研究显示，该地区的组织迅速采用了生成式AI，但目前很少有组织从中获得了显著的好处。那些已经从中受益的组织展示了所需的关键要素。 在各种人工智能技术中，生成式人工智能（genAI）无疑在商业界和公共部门的组织中引发了最多的兴奋。它在跨多个功能领域自动化活动的能力——例如客户互动、内容生成和计算机编程——有望重新定义工作方式并提升绩效。 认识到这种潜力及其可能对各个行业造成的颠覆性影响，促使了海湾合作委员会（GCC）地区在生成式人工智能（gen AI）领域的投资和合作伙伴关系激增，这既包括希望将其经济定位为该技术全球领导者的政府机构，也包括私营组织。（有关一些知名案例的例子，请参见侧栏“公司和政府追逐生成式AI的回报”）。但从更广泛的区域角度来看，组织们是否已经做好了充分准备以充分利用生成式人工智能带来的好处？ 麦肯锡的研究估计 ， 将 Gen AI 应用于 63 个用例可能会产生全球年度经济价值在 2.6 万亿美元至 4.4 万亿美元之间增加15%到40%，这是对我们之前估计的其他人工智能技术（如机器学习、高级分析和深度学习）能够解锁的价值的补充。1在海湾合作委员会(GCC) 国家 ， 同一代AI 用例可能产生 210 亿至 350 亿美元的收入2一年 ， 在其他 AI 技术可以提供的 1500 亿美元.3从这个角度来看 ， 在今天的海湾合作委员会经济体中 ， gener AI 可能占年度非石油 GDP 的 1.7％ 至 2.8 ％(图表 1) 。4 为了得出答案，麦肯锡与海湾合作委员会董事会研究所合作，对来自该地区八个不同行业的140名高管进行了调查，并进行了一系列访谈（更多详情，请参见侧栏“关于研究”）。 结论是，尽管许多组织都在投资通用人工智能（gen AI），但很少有组织开始规模化实施并从这些投资中提取价值。我们称之为“价值实现者”的少数组织脱颖而出。 Web <2024>附件 1 < GenAI 墨西哥湾沿岸国家 > < 10 > 展览 < 1 > 生成人工智能的潜在年度增值影响 ， 由海湾合作委员会国家 ，1$billion 麦肯锡公司 公司和政府追逐 Gene AI 奖励 并且亚马逊网络服务（AWS）宣布计划在该王国建设数据中心。AWS表示，到2026年将投资53亿美元用于这一目的。3 生成式AI（gen AI）的潜力引发了广泛关注，这一趋势在海湾合作Council地区表现为投资和合作伙伴关系的激增。例如： 微软表示将收购 G42 的 15亿美元股份。6 —伙伴关系 ：沙特数据与人工智能局（一个政府机构）与科技公司英伟达合作推出了生成式AI卓越中心，为开发者提供访问英伟达技术的机会，以帮助构建和部署生成式AI应用。7 在阿拉伯联合酋长国，主权财富基金穆巴达拉和人工智能公司G42设立了一家技术基金，旨在针对人工智能项目进行投资，包括生成式人工智能项目。据媒体报道，新成立的MGX公司管理的资产可能超过1000亿美元。4此外，微软和MGX计划推出一个专注于数据中心和能源项目投资的300亿美元人工智能基金。5分别, —Investments:在沙特阿拉伯，政府启动了国家级半导体枢纽计划，旨在到2030年吸引50家企业进入该国，以建立半导体设计专长。据媒体报道，沙特阿拉伯还与风险投资公司商讨推出一项400亿美元的基金，以支持人工智能项目。1同时 ， 微软2 在阿拉伯联合酋长国，电信集团e&与微软合作，将在其产品和服务中使用微软的GPT语言模型。8 然而，这些公司已经从生成式AI中获得了超过5%的收益。调查表明，这些公司在生成式AI方面也取得了最大的进展。重新布线他们的组织需要构建采用生成性人工智能（gen AI）所需的能力。对于希望解锁其潜力的人而言，其中不乏可借鉴的经验。 Exhibit 2 显示了AI在GCC经济各行业中潜在的价值创造能力。在各行业中，能源行业的潜在价值最大，年度收益可能在50亿至80亿美元之间，其次是资本项目和基础设施以及金融服务。 许多海湾合作委员会（GCC）组织正在迅速采取行动以抢占其市场份额。调查响应者中有近四分之三表示，其组织已经在至少一个业务功能中使用了生成性人工智能（gen AI）。这与之前的状况相比有了显著变化。在麦肯锡的一项类似全球调查中 ， 65% 的受访者 游戏的状态 许多海湾合作委员会（GCC）组织正迅速采取行动，抓住通用人工智能（gen AI）带来的价值激增。接近四分之三的受访者表示，其组织已经在一定程度上使用了通用人工智能。许多组织还制定了通用人工智能的战略和路线图，并将预算分配到通用人工智能可能产生最大影响的领域。但在所有方面，价值实现者都在加倍努力。 今年早些时候进行。5 57%6海湾地区（GCC）受访者中有50%表示，其组织在其数字化预算中至少投资了5%用于通用人工智能（gen AI）。这与全球33%的比例相比有所增加。此外，一半的GCC调查受访者表示，其组织已经制定了 roadmap（路线图）。 关于研究 在2024年8月和9月，我们进行了一项在线调查，共收集了140位高管的反馈。受访者代表了全部六个海湾合作委员会（GCC）国家（巴林、科威特、阿曼、卡塔尔、沙特阿拉伯和阿拉伯联合酋长国），并来自不同规模的公共和私营组织，覆盖了八个不同的行业领域。受访者包括来自商业和技术领域、具有不同任职年限的高管。 可用的企业中，且这些企业从生成式人工智能（gen AI）中获得的收益超过其总收益的5%。在这140份调查回应中， 与高级外部顾问一样 ， 支持组织实施其传统人工智能战略。 程度不知情者被排除在调查结果之外。同样，完成问卷问题不足60%的受访者也被排除在外。 调查结果及其分析应被视为反映GCC地区组织在采用生成型AI方面取得进展的指示性指标，而非准确代表。调查响应可能受到个人偏见的影响。尽管我们尽力对问卷问题和答案选项的意义进行了解释，但受访者对其理解可能存在差异。 该调查将组织区分为价值实现者和其他组织。价值实现者被定义为已在至少一个业务功能中采用通用人工智能（gen AI）、开发自己的专有模型或显著自定义公开模型的组织。 为了更好地理解调查结果，我们还对12位推动其组织采用生成式AI的技术负责人进行了访谈，作为 Web <2024> 附件 2< GenAI 墨西哥湾沿 岸国家 > < 10 > 的展览 < 2 PDF > 所有行业都将受益于生成式AI技术，在大多数海湾合作Council国家中，能源领域将是最大的受益者。 麦肯锡公司 几乎四分之三的调查受访者表示，其组织已经在至少一个业务功能中使用了生成型人工智能。 一位首席信息官（CIO）指出，虽然在整个职能领域开始应用生成式人工智能（gen AI）用例可能颇具诱惑力，但更明智的做法是从销售和营销部门开始，因为全球领先企业已经在这些领域证明了生成式人工智能的价值。一家大型教育组织的首席技术官（CTO）也受到了证据的启发。“由于代码生成和错误检测方面的已证明用例，我们从软件工程开始是有道理的，”CTO表示。“我们随后迅速看到了价值。” 实施优先使用案例更为广泛——再次超过全球调查中的比例，后者为26%。 追逐价值 根据调查 ， 海湾合作委员会组织将早期工作重点放在 麦肯锡研究节目可能提供最大的价值 - 即营销和销售 ， 软件工程和 IT(图表 3) 。7 Web <2024>附件 3 生成式AI的应用最为常见于那些最有可能创造价值的职能领域——市场营销与销售以及软件工程和信息技术。 海湾合作委员会组织中的生成人工智能采用水平 ， 按业务职能划分 ， 2024 年 ，1% 的受访者(n = 140) 麦肯锡公司 价值实现者更加努力 提供商需加强努力，开始采用并规模化应用生成式AI（gen AI）。80%的价值实现者受访者表示已有此类合作伙伴关系，而其他受访者的这一比例为59%。 尽管这些统计数据总体上令人鼓舞，但在我们将价值实现者（定义为已在至少一个业务功能中采用通用人工智能、开发自有专属模型或显著定制公开可用模型，并且有超过5%的收入来自通用人工智能的企业）分离出来时，存在显著差异。在这140份调查问卷中，只有10个组织同时满足所有三个标准。这些受访者进一步展示了价值实现者在追求通用人工智能价值方面的坚定决心。考虑以下内容： 价值实现者的驱动力可能可以用他们集中在具有最大潜在价值增长的领域这一事实来解释——包括能源、材料、金融服务和先进制造业，这使得他们更有动力采用这项技术。但无论是什么驱动力，他们的努力似乎正在带来回报。 —策略:八十 percent 的价值实现者报告称拥有整合的道路图以引入优先级生成式AI用例，而其他组织的响应者中有百分之四十八表示拥有类似的道路图。 重要的能力 尽管许多组织已经启动了生成型人工智能项目，但调查也表明，除非它们对组织进行根本性的重构，否则许多组织可能难以规模化并从这些项目中捕捉到价值。 —业务功能 ：价值实现者将通用人工智能（gen AI）应用于更广泛的职能领域。只有价值实现者才能在风险管理和合规、产品和服务开发、人力资源等领域识别出通用人工智能的价值池。“我们将通用人工智能应用于产品研究和开发过程中，彻底改变了我们的创新流程，帮助我们在提高解决方案质量的同时降低生产成本。”一家能源与材料公司的研发负责人表示。 尽管许多 GCC 组织都渴望利用通用人工智能的潜力，大多数组织仍处于采用的早期阶段。要在组织层面大规模嵌入通用人工智能将需要根本性的变革。麦肯锡研究显示这涉及在五个领域（技术、数据、人才、运营模式和风险管理）掌握某些能力。8考虑到这一点，我们评估了GCC组织实施其生成式AI战略的准备情况。结果显示，它们还有很长的路要走，而那些已经从中获得价值的组织则为其他组织指明了前进的道路。 —性能测量:有了生成性AI策略，价值实现者比其他公司更有可能跟踪其实施数字。70%的价值实现者受访者表示，其公司已建立一套系统来衡量和追踪关键绩效指标，而其他受访者的这一比例仅为39%。这样的系统有助于公司在追求价值的过程中根据需要调整各业务职能的资源。 技术 组织在实施生成型人工智能（gen AI）时有三种模式选项。它们可以选择使用现成的、公开可用的模型；可以利用自有数据和系统对这些工具进行定制；或者（代价高昂得多的情况下）从头开始开发自己的基础模型。这一选择可能受到预算、安全顾虑、语言需求以及任何组织可能从中获得的价值等多种因素的影响。然而，如今普遍认为， —外部伙伴关系 ：价值实现者更有可能与外部服务合作 Web <2024> 附件 4< GenAI 墨西哥湾沿岸国家 > < 10 > 展览 < 4 > 海湾合作 Council 组织比其他组织更倾向于定制生成性 AI 模型或开发自己的模型。 按地区划分的开发生成 AI 模型的策略 ， 其组织已开发模型的受访者的百分比 麦肯锡公司 是从“构建还是购买”的二元世界向“购买、构建和定制”的世界转变，在这个新世界中，最成功的组织是那些能够构建结合自有知识产权、现成产品和开源模型的生态系统的企业。9 重复任务意味着模型可以更快地部署且错误更少，同时允许开发人员专注于更高价值的任务。 —嵌入在模型发布过程中的持续测试和验证。这有助于确保早期发现并解决bugs和其他问题，满足用户需求，从而加快高质量产品的交付。 在GCC地区，根据调查回应（如图4所示），更多的组织倾向于定制模型或开发自己的模型，而非全球同行。受访者表示，这可能是由于许多GCC地区的组织在生成型人工智能（gen AI）的采用上相对滞后，但现在他们希望通过学习领先全球组织的经验来赶上，而这些领先组织已经证明了定制和自有模型的价值。 在所有这些领域中 ， 价值实现者处于领先地位 (图表 5) 。 Data 数据管理对于在组织内扩展 General AI 至关重要。良好的数据管理包括以下内容 ： 然而 ， 无论选择哪种模式 ， 一些实践都可以帮助