组织正在部署代理式编码工具，同时努力应对人工智能的成本，并试图捕获员工个人使用人工智能所获得更多益处。
关键要点
代理式AI的使用正在增加，这主要是由大型企业推动的。在年收入超过10亿美元的受访大型组织中，有40%的人报告正在扩展AI代理，较去年的27%有所上升。而来自规模较小组织（年收入不超过10亿美元）的受访者中，报告正在扩展AI代理的比例保持稳定，为22%。
许多组织已经开始扩展软件编码代理。大约十分之一正在扩展（大型企业中为31%）。
— 各组织正使用自动化编程工具自行构建软件，而非购买。近三分之一的受访者（32%）表示，他们的组织已决定不购买一个或多个软件产品或功能，因为这些可以通过自动化编程工具内部构建。
— 人工智能的成本正在限制某些组织的使用。大约20%的受访者报告称，与人工智能相关的运营成本（包括代币成本）限制了他们的人工智能使用。但大多数计划增加其人工智能投资。
— 自去年以来，报告企业级财务影响的使用者比例没有变化。37%的受访者将至少部分EBIT影响归因于AI的使用（与去年大致相同）。并且，将AI使用至少归因于5%的EBIT，并将该技术的影响描述为“重大”的AI高绩效者比例（约占所有受访者的6%）保持稳定。
然而，人工智能的使用正在提升员工的工作表现。百分之八十的受访者表示人工智能提高了他们的个人生产力，百分之五十的受访者表示人工智能帮助他们做出更好的决策。
— 受访者越来越期望人工智能引发劳动力队伍的缩减。39%的受访者预计未来一年其组织总就业人数将因人工智能相关原因而减少，而去年这一比例为32%。（43%的受访者预计人工智能相关方面不会有变化。）但去年调查中预期劳动力队伍减少的比例，大约是现在报告过去一年实际减少比例的两倍。
N种工具——从聊天机器人和软件编码代理到能够在工作流程中自主行动的智能代理系统。同时，个人员工正在报告切实的影响：百分之八十的受访者表示人工智能提高了他们自身的生产力。进入麦肯锡的调查研究，麦肯锡全球调查关于人工智能的状况发现，组织正在跨企业扩展人工智能。十多年前，公司开始使用人工智能，如今，这些组织正深化对这些技术的应用。最新趋势是将其部署到更多业务职能中，并利用一系列
然而，企业层面的财务影响并未遵循相同轨迹。报告称人工智能为其组织EBIT做出贡献的受访者比例与去年基本持平，仍为37%。
该调查还发现，与人工智能相关的运营成本正开始限制约五分之一的组织使用人工智能，尽管大多数受访者预计其组织将在未来一年增加对人工智能的投资。近三分之一的组织报告称，由于现在可以使用代理编码工具在内部自行构建，他们决定不购买至少一款软件产品或功能，这可能是人工智能开始重塑技术预算分配方式的迹象。与此同时，员工队伍的期望持续转变：与2025年相比，更多受访者预计其组织在未来一年内总员工人数将因人工智能而减少。然而，过去一年报告的裁员规模远低于去年调查中受访者所预期的规模。
少数表现优异的群体的经验指明了前进的方向。这些组织的特点在于它们部署人工智能的方式和程度。表现优异的组织在追求效率的同时，也追求增长和/或创新；它们从根本上重新设计由人工智能赋能的工作流程，而不是将人工智能嵌入现有的工作流程；并且它们凭借领导层的承诺和运营的严谨性来支持其部署，从而实现真正的收益。为此，它们为大多数仍试图从个人生产力转向财务影响的组织提供了经验教训。
随着组织超越实验阶段，人工智能的使用正不断深化，大型企业正引领这一趋势。
组织正持续超越人工智能的实验阶段。近九成的受访者表示，已在至少一个业务职能领域常规使用人工智能，但越来越多的组织正从孤立的部署转向企业级的应用：如今有44%的组织报告人工智能正在其整个企业中扩展，较去年的38%有所上升（见附表1）。
人工智能也正被企业更多部门采用，表示其组织在三个或更多职能中使用人工智能的受访者的比例从51%上升到56%。
受访者组织使用人工智能的百分比，受访者
至少在1个业务功能¹中使用人工智能的组织
麦肯锡公司
如我们所见，往年大型组织的AI部署持续快于小型组织。年收入至少达10亿美元的受访组织中有54%报告已在整个企业范围内推广AI，而小型组织中这一比例仅为三分之一。
过去一年，这些大型组织在使用代理式AI方面比小型组织进展更快。在单个或多个职能中使用代理式AI的份额从27%增加到40%，而小型组织的采用率基本保持不变，仍为22%（见图2）。
Exhibit 2
第18项附件2
大公司正以比小公司快得多的速度，从试验人工智能代理转向扩大其规模。
受访者所在组织使用AI代理的程度¹，受访者百分比
麦肯锡公司
在人工智能工具中，聊天机器人的应用规模最为广泛，47%的受访者表示其组织正在整个企业范围内推广使用。大约十分之一的受访者报告称，其组织已进入人工智能代理的推广阶段，相似比例的受访者也表示其组织已进入软件编码代理的推广阶段。（有关代理的使用情况，请参见侧边栏“不同行业对代理式人工智能的使用存在差异。”）调查结果显示，大型组织在推广不同类型的人工智能工具方面更为领先（见图3）。
Web <2026>附件3
第<3>项，共<18>项来自大型公司的受访者报告称，在各个不同的AI工具上，其规模化应用的
比例更高。
组织使用AI工具的阶段，按组织收入规模划分¹，受访者百分比
麦肯锡公司
知识管理，以及软件工程（展示）。受访者中，为科技公司工作的受访者最常报告使用代理，这与去年的调查结果一致，并且该行业的受访者比其他行业的受访者更普遍地报告在软件工程中使用代理。类似地，在消费者
商品和零售行业表示，他们的公司通常在市场营销和销售活动中使用代理商，而从事先进制造业——例如汽车、航空航天和半导体公司——的员工则在使用代理商进行供应链和库存管理，以及在制造过程中。
侧边栏
代理式人工智能的使用因行业而异。
调查结果显示组织正在将AI应用于各个职能部门。具有其最大潜在价值行业。总体而言，受访者最通常报告在IT领域扩展人工智能代理。
我已将此更改提交至人力资源与战略部门，但这与源文件不一致。请更新源代码。
展位 展位 of <18>
技术和媒体、电信行业的受访者最有可能报告在职能范围内扩展人工智能代理。
已达到规模化阶段的AI代理使用情况，按行业和业务职能划分，1%的受访者
麦肯锡公司
编码代理正在鼓励公司自主研发软件，而不是购买。近三分之一的受访者（32%）报告称，由于他们能够使用代理编码工具在内部构建功能，其组织已决定不购买至少一款软件产品或功能。这些决定最常由从事技术和医疗保健行业的受访者报告，其次是专业服务行业以及能源和材料行业的受访者（见第4表）。
Web <2026>图4
第18号附件第4项
各行各业，一些受访者表示，他们的组织正在放弃软件采购，转而使用人工智能编码工具来构建软件。
组织决定不购买一个或多个额外的软件产品或功能，而是选择使用AI编码工具按行业¹内部构建功能，受访者百分比
麦肯锡公司
麦肯锡评论
范德韦肯，利文
高级合伙人
不仅大型组织在更快地扩展人工智能，而且许多组织开始对其技术和变革议程拥有更大的自主权。直到最近，许多领导者认为人工智能超出了他们自身技术团队的能力范围，而且快速行动意味着要建立正确的外部合作关系。现在，情况正在改变。领导者们开始询问他们的组织需要自行构建人工智能工具。软件编码代理和内部开发的兴起是这一更广泛转变的一个明显迹象。
这当然并不意味着公司应该自己建设所有东西，或者放弃建立合作伙伴关系。这意味着领先的组织是以代理人的身份与合作伙伴合作。行动最快的企业正更加审慎地考虑在哪里采购、在哪里建设，以及在哪里培养足够的内部能力来整合和扩展有效的方案。它们也将运营成本视为设计约束而非事后考虑，并正在做出工作流程方面的更深层次变革，以实现价值。
编码代理正在鼓励公司自主研发软件，而不是购买。
尽管应用范围更广且取得了个体成果，但人工智能的影响依然高度集中。
调查结果显示，员工个人正从人工智能中获益。十分之八的受访者表示人工智能提高了他们的生产力，大约一半的人说它帮助他们培养了新技能并做出了更好的决策。这些影响在不同层级组织中都非常一致（参见展位5）。然而，这种体验并非普遍积极：中层管理人员和个体贡献者报告与人工智能相关的压力的可能性高于高管。在中层管理人员和个体贡献者中，有47%的人表示他们经历了其中一种负面效应，而高管和高级管理人员的这一比例则为31%。
Web <2026>附件5
第5项，共18项
受访者普遍表示，使用人工智能提高了他们自身的生产力，帮助他们发展了新技能，并在工作中做出决策。
人工智能对受访者工作的影响感知，按角色划分¹，受访者百分比
麦肯锡公司
这些个体收益尚未转化为对组织广泛的财务影响。大约十分之四的受访者（37%）报告称，人工智能已对其组织的息税前利润（EBIT）做出了积极贡献，这与2025年的情况基本持平——尽管采用人工智能技术的组织比例有所增长。受访者确实提到了其他全组织范围的益处：最值得注意的是，创新、竞争优势、客户满意度和员工满意度方面的改进。
然而，即使那些未报告企业级EBIT影响的受访者也表示，他们的组织正因特定业务职能使用人工智能而感受到财务影响。受访者最常报告的成本降低来自于供应链管理、服务运营和制造业（图6）。
图6 展览第<6>项，共<18>项
受访者最常报告在供应链管理、服务运营和制造业中部署人工智能所带来的成本效益。
各业务单元因使用人工智能导致成本变化，过去12个月，按职能划分¹，受访者百分比
麦肯锡公司
与此同时，收入增长通常归因于营销和销售中的人工智能应用，其次是产品与服务开发以及软件工程（见图7）。
受访者最常报告的收入增长来自于在市场营销和销售以及产品或服务开发中应用人工智能。
各业务单元过去12个月因使用人工智能带来的收入增长，按职能划分¹，受访者百分比
麦肯锡公司
麦肯锡评论
丹·汀科夫
高级合伙人
今年一个引人注目的发现是个体收益与企业影响之间的差距。在个体层面，人工智能显然是一项福祉：80%的受访者表示它提高了他们的生产力，一半人表示它帮助他们做出更好的决策。然而，只有37%的企业报告了任何正向的EBIT贡献，与去年基本持平。但发生改变的是可用于弥合这一差距的人力基础。员工正在建立人工智能的熟练度——无论是自学还是借助公司推广的通用人工智能工具——这一转变至关重要。商业领袖的机会在于利用员工素养提升所创造的动力，并建立一种运营模式，使他们在责任范围内能够快速、大规模地引领端到端的工作流程重塑。
大约十分之四的受访者表示，人工智能对贵公司EBIT做出了积极贡献，与2025年的情况基本保持不变。
尽管人工智能投资不断增加，但运营成本正限制着某些领域的人工智能应用。
随着组织扩大部署，人工智能的运营成本（包括代币成本）正成为一个重要的考量因素——但尚未构成普遍的制约。五分之一的受访者表示，由于运营成本，他们的组织正在限制人工智能的使用，这一比例在不同规模的组织以及许多行业之间大体一致（图8）。
五分之一受访者报告称，其组织在人工智能方面的应用受到运营成本的限制，包括代币成本。
由于与人工智能相关的运营成本¹，受访者的组织对人工智能的使用进行了限制。
麦肯锡公司
这些成本限制正被报告于各种人工智能工具中。对于三种工具——人工智能聊天机器人、人工智能代理和软件编码代理——大约十分之一受访者表示，其组织的使用受到成本限制。
尽管面临日益增长的成本压力，各组织仍在有意义地投资人工智能。二十八百分点的受访者表示，其组织将超过其整体企业总预算的10%用于信息和通信技术的人工智能技术。展望未来，百分之六十的受访者预计其组织将在未来一年