> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2025麦肯锡AI应用现状调研总结 ## 核心内容概述 麦肯锡2025年全球AI应用现状调研揭示了企业在AI应用上的广泛渗透与显著进展，但也指出大多数企业仍处于探索或试点阶段，尚未实现规模化部署与企业级价值释放。调研覆盖1993名来自不同地区、行业和职能层级的受访者，揭示了AI在企业中的应用现状、影响与未来趋势。 ## 主要观点与关键信息 ### 1. AI应用现状 - **应用普及率提升**：近九成受访者表示其组织已常态化应用AI，至少在一个职能中使用AI的企业比例从78%上升至88%。 - **规模化部署仍有限**：仅约三分之一企业实现了AI的规模化或全面部署，大多数企业仍处于探索或试点阶段。 - **中国大陆表现突出**：中国大陆AI应用普及率与全球平均水平持平，但生成式AI应用更广泛，83%的企业至少在一个职能中常态化使用生成式AI，且45%的企业实现AI规模化部署，高于全球38%的平均水平。 ### 2. 智能体应用趋势 - **智能体关注度上升**：62%的受访者表示其机构至少开始试用智能体，23%的企业已在部分职能中推进智能体的规模化应用。 - **应用集中在特定职能**：IT与知识管理是智能体应用最集中的领域，科技、媒体与电信、医疗行业的采用率领先。 - **应用深度不均**：即便在推动规模化落地的企业中，智能体应用也多局限在一两个职能，未广泛渗透。 ### 3. AI对企业的影响 - **对EBIT影响有限**：仅39%的受访者表示AI对EBIT有实质性影响，其中多数贡献率不足5%。 - **推动创新与客户满意度**：超过一半的受访者认为AI显著增强了组织创新能力，近半数观察到客户满意度与竞争差异化提升。 - **成本优化明显**：在软件工程、生产制造和IT等职能中，AI带来了显著的成本节约，部分企业已实现成本下降。 ### 4. 高绩效AI企业的特征 - **战略目标更宏大**：80%的高绩效企业将效率提升作为AI部署的主要目标，同时追求增长与创新。 - **工作流重构能力强**：高绩效企业在工作流重构方面比其他企业多出两倍，是实现AI价值的关键。 - **高层支持与投入**：高绩效企业更常获得高层的主导与长期承诺，高层深度参与AI项目。 - **系统化方法**：高绩效企业更常建立清晰流程，明确何时、以何种方式对模型输出进行人工核验，确保结果准确。 - **资源投入大**：超过三分之一的高绩效企业将超过20%的数字预算投入AI，推动其全面扩张。 ### 5. AI对就业的影响预期 - **员工规模变化预期分化**：32%的受访者预计未来一年员工规模会下降，43%认为不会变化，13%预计增长。 - **大型企业更易实现人员缩减**：营收超50亿美元的企业中，近半数已进入规模化阶段，更可能因AI实现人员缩减。 - **AI高绩效企业更关注变化**：这些企业更可能预期显著的人力变化，无论是减少还是增加。 ### 6. 风险管理进展 - **风险类型逐步扩展**：企业治理的AI风险类型从2022年的2类增至4类，包括个人隐私保护、可解释性、企业声誉与合规监管。 - **负面事件频发**：51%的受访者表示至少遭遇过一次AI相关负面事件，近三分之一因AI结果不准确产生实际影响。 - **高绩效企业更系统化应对风险**：AI高绩效企业部署的AI用例数量是其他企业的两倍，且在治理风险方面更具系统性。 ## 企业AI应用阶段分布 | 应用阶段 | 企业比例 | |----------|----------| | 试点阶段 | 近三分之二 | | 规模化部署 | 约三分之一 | | 全面部署 | 少数 | ## 关键结论 - AI已成为企业创新与增长的重要引擎，但多数企业尚未实现深度整合。 - 高绩效企业通过重构工作流、设定创新与增长目标、系统化管理实践、强化高层支持和加大资源投入，实现了更显著的AI价值。 - AI在推动业务转型与提升效率的同时，也引发了对就业影响的广泛讨论，未来变化预期分化。 - 风险管理机制逐步完善，但部分关键风险（如可解释性）仍缺乏足够关注。 ## 未来方向 - 企业需加快AI的规模化部署，推动其与核心业务流程深度融合。 - 高绩效企业经验表明，AI应被视为推动组织变革的催化剂，而非仅限于效率提升。 - 为释放AI的全部价值，企业需加强战略规划、技术与数据基础设施建设、人才储备与风险治理能力。