人工智能通常被定義為機器執行與人類思維相關的認知功能的能力（如感知、推理、學習和解決問題等），包括一系列使人工智能解決業務問題的功能。近日，麥肯錫在全球范圍內調查了人工智能在公司業務中的應用和發展狀況，主要集中在——自然語言文本理解、自然語言語音理解、自然語言生成、虛擬助手、計算機視覺、機器學習、機器人、自動駕駛、機器人自動化等九個方面的技術進行了調查；并在服務、產品、市場/銷售、供應鏈管理、制造、風險控制、人力資源、戰略等維度來進行了分類；涉及了電信、高技術、金融、個人服務、電力和天然氣、健康系統、旅行交通物流、自動化、零售、制藥醫療行業。

結果表明，人工智能的使用在全球業務中迅速占據主導地位。其中近一半的受訪者表示其組織已將至少一項功能嵌入其標準業務流程中，另有30％的受訪者表示他們正在試用人工智能技術。但總的來說，商業界才剛剛開始利用這些技術及其優勢。那些所在公司采用了人工智能技術的受訪者表示，他們從該技術中獲得了中等或重要的價值，但只有21％的受訪者表示其公司將人工智能嵌入到多個業務部門中。

在大多數數字化公司中，受訪者表示，與其他業務相比，人工智能在商務領域的使用率更高，在這里，人們對人工智能投入更多，使用人工智能的整體價值更高。人工智能的另一個基本挑戰是找到熟練的人來有效操作。總體而言，盡管人們普遍擔心人工智能被用于將現有工作自動化，但受訪者卻認為人工智能在未來幾年對公司總人數的影響不大。

人工智能應用在商業領域的應用近況

這一研究結果表明，大多數組織已開始在其業務中采用人工智能技術。47％的受訪者表示其公司在業務流程中至少嵌入了一項人工智能功能，另有30％的人表示他們正在試用人工智能技術。正如先前的研究所表明的那樣，人工智能的機會存在于每個部門和業務職能中。只有21％的受訪者表示其組織已在多個業務部門中嵌入了人工智能。同時，到目前為止對人工智能的投資只占公司在數字技術上總支出的一小部分。但是，絕大多數受訪者（71%）預計在人工智能上的投資在未來幾年會增加。

哪些人工智能技術已得到應用？

在我們詢問的九項功能中，最常使用的是機器人過程自動化、計算機視覺和機器學習。對于其中每一項功能，至少有20％的受訪者表示其公司已將這些技術嵌入到其業務流程之中。對實體機器人和自動駕駛車輛的應用最少，主要是因為它們會更針對垂直行業的領域和公司相關。

人工智能在哪些行業得以使用

按行業劃分，電信、高科技和金融服務公司在采用人工智能上整體處于領先地位。也就是說，從各個行業和職能部門來看，企業在使用人工智能時通常會傾向于利潤最高的方向來部署，這說明人工智能同樣遵循基本的商業原則，在追求最大利潤的同時，在特定行業中創造最大價值。

人工智能在哪些方面創造價值

雖然人工智能的使用仍處于早期階段，但結果表明它已獲得了有意義的回報。 當受訪者被問及他們在使用人工智能技術中所獲得的價值時，只有1％的受訪者表示沒有看到效果——相比之下，41％的受訪者認為人工智能帶來了明顯的價值，37％受訪者認為只有中等價值。

人工智能的推動因素及其面臨的挑戰

為充分利用人工智能的巨大潛力，很多公司在開發核心功能方面投入了巨大的資源，這些實踐使他們能夠實現大規模的潛在價值。17％的受訪者表示，他們的公司已在整個組織中確定了所有潛在的人工智能機會。18％的受訪者表示其公司有明確的戰略來采集可以實現人工智能的數據。事實上，近四分之一的受訪者表示，他們的公司尚未開發出調查內包含11種方式的任何一種人工智能產品。

當被問及使用人工智能面臨的最大挑戰時，受訪者表示最常見的障礙也與戰略相關。他們通常認為其組織缺乏明確的人工智能戰略，其次是缺乏適當的人才，以及缺乏合適的領導者。

人工智能的一個關鍵推動因素是公司在數字化進程中的進步。在數字化核心業務流程方面取得最大進步的組織也處于人工智能應用的前沿。在大多數數字化公司中，67％的受訪者表示其組織已將人工智能嵌入到標準業務流程中，而其他公司則為43％。

對勞動力的影響

人工智能提出了兩個關于公司員工隊伍的主要問題：我們在哪里可以找到合格的技術人才來運用人工智能？人工智能能在多大程度上將業務流程自動化（目前這些工作是靠人工完成的），從而影響員工隊伍的規模？

由于人才是人工智能面臨的最大挑戰，無論公司的數字計劃如何先進，公司在吸納人員和技能時都竭盡全力。目前的企業對于人才的渴求前所未有，公司對于人工智能業務落地常見的做法通常分為以下幾種：雇用外部人才、在內部構建能力、以及從大型技術公司購買技術等。在整個行業中，即使是在人工智能領域處于領先地位的行業（即電信、高科技和金融服務領域）也存在采集內部和外部資源的混合情況——盡管他們在開發自己的人工智能能力方面比其他人投入更多的人力物力。

與此同時，數字化程度最高的公司通過人工智能實現自動化的工作比其他公司更多。然而，這些組織的受訪者往往期望人工智能不要對公司的人員規模造成太大影響。多位受訪者表示，從現在起至三年后，人工智不會真正影響其公司的員工數量。他們也比其他人更樂觀，認為其員工隊伍將會擴大。這些結果以及麥肯錫其他研究的結果表明，人工智能對勞動力的最大影響可能是人們所從事的工作的變化，尤其是機器與人之間更大的協作，而不是整體勞動力的減少。

展望未來

調查結果表明，數字化和某些基礎實踐對于獲得大量人工智能所創造的價值至關重要。以下是調查給出的幾點建議：

在數字化進程中取得進展。數字化是從人工智能中獲取價值的先決條件和關鍵推動因素。持續數字化的意義重大；對許多公司而言，它們涉及企業核心業務流程的轉型變化以及人們工作的新方式。

擴展人工智能對整個企業的影響。雖然大多數公司已在某種程度上運用了人工智能技術，但很少有公司將其嵌入到多個業務部門的標準操作流程中，并且大約三分之一的公司只是在試用人工智能。大規模產出成果不僅需要在整個企業中傳播這些能力，還需要領導者真正理解人工智能的內涵和能力，并有效的在業務流程中執行。

將關鍵推動要素置于適當位置。雖然人工智能的使用來勢洶涌，但調查表明，眾多組織往往缺乏大規模獲取人工智能所需的許多基礎推動因素。這些推動因素包括最高管理層的支持以及復雜數據戰略實施等——所有這些都需要圍繞人工智能計劃和進程進行更多的戰略思考。