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AI现状：组织如何重构以捕获价值

医药生物 2025-03-01 麦肯锡刘银河

组织正在开始构建能够从生成式 AI 中创造有意义价值的结构和流程，尽管仍处于早期阶段，但公司正在重新设计工作流程，提升治理，并降低更多风险。

组织变革与 AI 部署：公司正在做出组织变革，旨在从生成式 AI 中创造未来价值，大型公司正引领这一趋势。麦肯锡全球调查发现，组织正在采取推动底线影响的步骤，例如在部署生成式 AI 时重新设计工作流程，并将高级领导置于关键职位，如监督 AI 治理。调查还发现，组织正在努力减轻日益增长的与生成式 AI 相关的风险，并在重新培训员工以参与 AI 部署的同时招聘新的 AI 相关职位。年收入至少为 5 亿美元的公司比规模较小的组织变化更快。总体而言，AI 的使用——即生成式 AI 以及分析 AI——仍在继续建立势头：现在超过四分之三的受访者表示，他们的组织至少在一个业务功能中使用 AI。生成式 AI 的使用正在迅速增加。
AI 部署的组织结构：调查分析显示，CEO 对 AI 治理的监督——即开发 и 部署负责任的 AI 系统所需的政策、流程和技术——是与组织生成式 AI 使用产生更高的自我报告底线影响最相关的元素。这在大型公司中尤其如此，在年收入至少为 5 亿美元的大型组织中，CEO 监督是生成式 AI 归属于 EBIT 的最大影响因素。28% 的受访者表示，其组织的 CEO 负责监督 AI 治理，但在年收入至少为 5 亿美元的大型组织中，这一比例较小，17% 的受访者表示 AI 治理由其董事会监督。在许多情况下，AI 治理是共同拥有的：平均而言，受访者报告称，有两位领导者负责。
工作流程重新设计：AI 的价值来自于重新设计公司运营方式，最新的调查表明，在所有大小的组织中，工作流程的重新设计对组织能够从其生成式 AI 使用中看到 EBIT 影响的能力影响最大。组织正在开始重塑他们的工作流程，因为他们部署生成式 AI。21% 的受访者报告称，其组织的生成式 AI 使用已经根本重新设计了一些工作流程。
AI 部署的风险管理：许多组织正在加大力度减轻与生成式 AI 相关的风险。与 2024 年初相比，受访者更有可能表示他们的组织正在积极管理与不准确、网络安全和知识产权侵权相关的风险——这三个是与生成式 AI 相关的风险，受访者最常表示它们对其组织造成了负面影响。大型组织的受访者报告减轻的风险比其他受访者更多。他们比其他人更有可能表示他们的组织正在管理潜在的网络安全和隐私风险，但他们并不比其他人更可能解决与 AI 输出的准确性或可解释性相关的风险。
AI 采用和扩展的最佳实践：大多数受访者尚未看到组织范围的底线影响来自 AI 的使用——而且大多数尚未实施我们早前研究已知在部署新技术时有助于创造价值的采用和扩展实践。在发达市场的一系列补充调查中，只有 1% 的公司高管描述他们的生成式 AI 推出是“成熟的”。尽管部署仍处于早期阶段，但我们已经开始看到当采用这些实践来捕获价值时产生的影响。我们发现，对生成式 AI 解决方案跟踪明确定义的 KPI 对底线影响影响最大，而在大型组织中，建立明确定义的路线图以推动生成式 AI 的采用对底线影响也很大。
AI 对劳动力技能的影响：该调查还考察了与 AI 相关的招聘状态和其他 AI 影响劳动力的方式。对于在组织中使用 AI 的受访者来说，他们与 2024 年初相比，在过去的 12 个月内，他们组织为 AI 相关职位招聘人员的可能性大致相同。唯一不同的角色是数据可视化和设计专家，与上次调查相比，受访者报告称他们不太可能招聘这些专家。该调查还表明，有几个新的与风险相关的角色正在成为组织 AI 部署过程的一部分。13% 的受访者表示，他们的组织已经招聘了 AI 合规专家，6% 的受访者报告称他们已经招聘了 AI 道德专家。在年收入至少为 5 亿美元的大型公司中，受访者比他们在规模较小的组织中的同行更有可能报告招聘各种 AI 相关职位，其中在招聘 AI 数据科学家、机器学习工程师和数据工程师方面看到的差距最大。
AI 使用持续增长：2024 年报告的 AI 使用量有所增加。在最新的调查中，78% 的受访者表示，他们的组织至少在一个业务功能中使用 AI，与 2024 年初的 72% 和一年前的 55% 相比有所增加。受访者最常报告在 IT 和市场营销和销售功能中使用该技术，其次是服务运营。业务功能中 AI 使用量在最近六个月中增长最大的是 IT，其中报告使用 AI 的受访者比例从 27% 上升到 36%。