随着生成式AI迅速滲透多個領域，其正為提升生産力開辟全新的機遇。近日，全球咨詢巨頭麥肯錫（McKinsey & Company）釋出人工智能AIGC研究報告：《2023年AI現狀：生成式AI的爆發之年》報告。歡迎閱讀~
一、現在還處于早期階段，但一代AI的使用已經很普遍
2023 年 4 月中旬的實地調查結果顯示，盡管人工智能技術剛剛公開可用，但使用這些工具進行實驗的情況已經比較普遍，受訪者預計新的能力将改變他們所在的行業。新一代人工智能引起了企業界人士的興趣：不同地區、不同行業和不同資曆的個人都在工作和工作之外使用新一代人工智能。79%的受訪者表示，他們在工作中或工作之外至少接觸過一些人工智能，22%的受訪者表示，他們在自己的工作中經常使用人工智能。雖然不同資曆的受訪者所報告的使用情況大同小異，但在技術行業和北美地區工作的受訪者中使用率最高。（見圖1）。
圖1 不同地區、行業、資曆、年齡和性别的受訪者使用生成式AI工具的比例
圖2 不同業務職能的受訪者定期使用生成式AI工具的比例
調查顯示，許多組織機構尚未對生成式AI工具的廣泛使用以及這些工具可能帶來的商業風險做好充分的準備。隻有21%的受訪者表示其組織機構已經制定了政策，并管理者工在工作中使用生成式AI。當特别問及使用生成式AI可能帶來的風險時，很少有受訪者表示其組織機構正在降低常見的AI風險——不準确性，受訪者提到不準确性的頻率比網絡安全和監管合規的頻率都高，而在以往的調查中，網絡安全和監管合規是AI最常見的風險。隻有32%的受訪者表示其組織機構正在降低不準确性，這一比例低于正在降低網絡安全風險的受訪者（38%）。有趣的是，這一數字明顯低于麥肯錫去年報告降低AI相關網絡安全風險的受訪者比例（51%）。總體而言，與麥肯錫前幾年調研的結果一緻，大多數受訪者表示其組織機構沒有應對AI相關風險（見圖3）。
圖3 組織機構對不同類型的AI風險的認知與應對現狀
二、領先的企業已走在生成式AI的前列
調查結果顯示，AI高績效企業，即受訪者稱2022年息稅前利潤至少有20%歸功于使用AI的企業，正在全力投入使用AI。這些從AI中獲得巨大價值的企業已經比其他企業在業務職能中更多地使用了生成式AI工具，尤其是在産品和服務開發、風險和供應鍊管理方面。從所有的AI能力（包括更傳統的機器學習能力、機器人流程自動化和聊天機器人）來看，AI高績效企業比其他企業更有可能在産品和服務開發中使用AI，例如優化産品開發周期、為現有産品增加新功能以及創造基于AI的新産品。與其他企業相比，這些企業還更多地将AI應用于風險模組化以及人力資源領域，如績效管理、組織設計和勞動力部署優化。
圖4 AI高績效企業和其他企業使用生成式AI工具的首要目标比例
雖然AI高績效企業也面臨着從AI中擷取價值的挑戰，但結果表明，他們所面臨的困難反映了其在AI領域方面的相對成熟度，而其他企業則在AI使用的基礎性、戰略性要素方面舉步維艱。AI高績效企業的受訪者認為其所屬企業的首要挑戰是模型和工具，例如監控生産中的模型性能，以及随着時間的推移需要重新訓練模型等。相比之下，其他企業的受訪者則更多地提到了戰略問題，例如制定與業務價值相關聯的、定義明确的AI願景或尋找足夠的資源（見圖5）。
圖5 AI高績效企業和其他企業從Al中擷取價值所面臨最大挑戰的要素比例
研究結果進一步證明，即使是AI高績效企業也沒有掌握使用AI的最佳實踐，如機器學習營運（MLOps）方法。例如，隻有35%的AI高績效企業的受訪者表示，在可能的情況下，他們的企業會對現有元件進行重組，而不是創造開發，但這一比例遠遠高于其他企業的受訪者（19%）。要使用生成式AI提供的一些更具變革性的用例，可能需要許多專門的MLOps技術和實踐，并且要盡可能安全地做到這一點。
三、與AI相關的人才需求發生變化，預計AI對勞動力将産生巨大的影響
最新的調查結果顯示，企業的招聘職位發生了變化。在過去一年中，使用AI的企業最常聘用的是資料工程師、機器學習工程師和Al資料科學家，這些職位都是麥肯錫去年的調查中常見的職位。但是，今年企業招聘Al軟體工程師的比例（28%）與去年調查的比例（39%）相比要小很多。随着Al的普及，最近出現了提示工程相關的職位，有7%的受訪者表示，企業在過去一年中招聘了這些職位。調查結果表明，Al相關職位的招聘仍是一項挑戰，但在過去一年中招聘難度有所降低，這可能反映了2022年末至2023年上半年科技公司的裁員潮。
圖6 組織機構在招聘AI相關職位時遇到困難的比例
圖7 未來3年企業使用AI對員勞工數産生的預期影響
使用AI帶來的具體預期影響方面，大多數受訪者預計企業服務營運的員勞工數将會減少。這一發現與麥肯錫近期的研究結果基本一緻：雖然Al的出現提高了人們對實作自動化工作比例的預期（從50%提高到60%—70%），但這并不意味着一定會使員工的全部工作實作自動化（見圖8）。
圖8 未來3年企業使用AI對不同業務職能中員勞工數産生的預期影響
預計AI高績效企業将比其他企業進行更高水準的技能再教育訓練。這些企業的受訪者表示，由于AI高績效企業使用了AI，其企業将在未來三年内對超過30%的員工進行技能再教育訓練的可能性是其他企業的三倍多（見圖9）。
圖9 未來3年AI高績效企業和其他企業對員工進行技能再教育訓練的可能性
四、所有人都在關注生成式AI，但AI的使用和影響将保持穩定
雖然生成式AI工具的使用正在迅速普及，但調查資料并未顯示這些新工具正在推動組織機構整體使用AI。至少就目前而言，整體使用AI的組織機構比例保持穩定，55%的受訪者表示其組織機構已使用AI；不到1/3的受訪者表示，其組織機構已在一個以上的業務職能中采用了AI，這表明AI的使用範圍仍然有限。與以往的調查結果一緻，産品研發和客戶營運仍然是受訪者最常提及的兩項使用AI的業務職能。總體而言，僅有23%的受訪者表示，其組織機構去年至少有5%的息稅前利潤歸功于AI的使用，這表明組織機構還有更大的空間來擷取價值（見圖10）。
圖10 組織機構使用AI的業務職能數量占比情況
組織機構在繼續使用AI的業務職能方面看到回報，并計劃在未來幾年增加投資。（見圖11）。
圖11 2022年組織機構中不同業務職能使用AI降低成本和增長收入的比例
文章來源：十八号科技_https://mp.weixin.qq.com/s/7n9VGW2UybWdweYECR9pfg