麥肯錫AI應(yīng)用現(xiàn)狀調(diào)研：普及率極高 但變現(xiàn)率極低

　　在生成式AI開啟“新紀(jì)元”三年后的今天，市場的炒作與企業(yè)的實(shí)際落地之間出現(xiàn)了一道巨大的鴻溝。

　　12月，麥肯錫在發(fā)布的AI應(yīng)用調(diào)研報(bào)告中指出，雖然每個(gè)人都在談?wù)揂I，但幾乎沒人能從中真正賺大錢。

　　數(shù)據(jù)顯示，近90%的企業(yè)已常態(tài)化使用AI，但絕大多數(shù)仍被困在“試點(diǎn)煉獄”中，未能實(shí)現(xiàn)規(guī)?；渴?。更致命的是，僅有39%的受訪者認(rèn)為AI對企業(yè)的息稅折舊攤銷前利潤（EBIT）產(chǎn)生了實(shí)質(zhì)性影響，且其中多數(shù)貢獻(xiàn)率不足5%。

　　麥肯錫認(rèn)為，不要被企業(yè)財(cái)報(bào)電話會上的“AI含量”蒙蔽。目前的AI應(yīng)用呈現(xiàn)出典型的“廣泛但膚淺”的特征。資本支出正在發(fā)生，但回報(bào)（ROI）嚴(yán)重滯后。

　　真正的贏家（僅占6%的高績效企業(yè)）不僅僅是在購買軟件，而是在重塑工作流和追求增長，而非單純的裁員降本。在評估標(biāo)的時(shí)，投資者應(yīng)警惕那些只停留在“試點(diǎn)”階段的企業(yè)，尋找那些真正敢于重構(gòu)業(yè)務(wù)流程并投入超過20%數(shù)字預(yù)算的“真玩家”。

　　普及率并未轉(zhuǎn)化為規(guī)?；捍蠖鄶?shù)企業(yè)仍處于“玩票”階段

　　盡管AI的觸達(dá)率看似驚人，但深度嚴(yán)重不足。麥肯錫調(diào)研顯示，88%的企業(yè)表示至少在一個(gè)職能中常態(tài)化使用了AI，這一比例較去年的78%進(jìn)一步上升。然而，這只是表面繁榮。

• 　　規(guī)模化困境： 近三分之二的受訪者承認(rèn)，其企業(yè)尚未全面啟動AI的規(guī)?；渴?。多數(shù)機(jī)構(gòu)仍停留在探索或試點(diǎn)階段。

• 　　體量決勝：企業(yè)規(guī)模越大，越接近規(guī)?；?。營收超50億美元（50億美金）的大型企業(yè)中，近半數(shù)已進(jìn)入規(guī)?；A段；而營收不足1億美元的小型企業(yè)，該比例僅為29%。

• 　　中國大陸表現(xiàn)突出：中國大陸地區(qū)有45%的企業(yè)實(shí)現(xiàn)了AI的規(guī)?；蛉娌渴穑哂谌?8%的均值，且83%的企業(yè)常態(tài)化應(yīng)用生成式AI，展現(xiàn)出更強(qiáng)的落地執(zhí)行力。

　　智能體的炒作與現(xiàn)實(shí)：處于早期試驗(yàn)田

　　市場對“智能體”（能夠自主規(guī)劃并執(zhí)行多步驟任務(wù)的AI系統(tǒng)）寄予厚望，但實(shí)際應(yīng)用仍處于極早期階段。

　　高試用，低落地：62%的受訪者表示正在試用智能體，但僅有23%的企業(yè)在至少一個(gè)職能中啟動了規(guī)?；瘧?yīng)用。

　　職能局限：即便在推進(jìn)規(guī)?；钠髽I(yè)中，應(yīng)用也局限于一兩個(gè)領(lǐng)域。在任何單一職能（如IT、營銷）中，能做到從試點(diǎn)走向規(guī)?；谋壤闯^10%。

　　行業(yè)分化：科技、媒體與電信（TMT）以及醫(yī)療健康行業(yè)是智能體應(yīng)用的領(lǐng)跑者。IT服務(wù)臺管理和知識管理是最成熟的應(yīng)用場景。

　　利潤的真相：感知大于實(shí)績，變現(xiàn)能力存疑

　　這是整份報(bào)告最讓投資者警醒的部分。雖然64%的受訪者認(rèn)為AI推動了創(chuàng)新，但AI對財(cái)務(wù)報(bào)表的底線影響微乎其微。

• 　　EBIT影響微弱：僅39%的受訪者在企業(yè)EBIT層面感受到了實(shí)質(zhì)性影響。這意味著超過60%的企業(yè)在現(xiàn)階段是在“賠本賺吆喝”或者僅處于投入期。

• 　　降本增效的局限：雖然軟件工程、生產(chǎn)制造和IT領(lǐng)域的成本有所下降，營銷與銷售帶來了營收增長，但這些局部改善尚未匯聚成全公司層面的利潤爆發(fā)。

　　6%的贏家通吃：高績效企業(yè)做對了什么？

　　調(diào)研定義了約6%的企業(yè)為“AI高績效企業(yè)”，即EBIT因AI提升超過5%且創(chuàng)造了顯著價(jià)值。這部分企業(yè)與其他94%的企業(yè)存在本質(zhì)區(qū)別：

• 　　拒絕單純降本：80%的普通企業(yè)只盯著效率與降本，而高績效企業(yè)往往同步追求增長或創(chuàng)新目標(biāo)。

• 　　重構(gòu)工作流（關(guān)鍵）：高績效企業(yè)從根本上重塑工作流的幾率是其他企業(yè)的近3倍。這不僅是安裝一個(gè)插件，而是改變工作方式。

• 　　真金白銀的投入：三分之一的高績效企業(yè)將超過20%的數(shù)字預(yù)算投向AI，這一比例是其他企業(yè)的近5倍。

• 　　高管下場：管理層的介入不僅僅是口頭支持，而是建立了清晰的人機(jī)協(xié)同流程和人工核驗(yàn)機(jī)制。

　　就業(yè)與風(fēng)險(xiǎn)：裁員預(yù)期升溫，幻覺風(fēng)險(xiǎn)居首

　　隨著AI部署的深入，勞動力市場和企業(yè)風(fēng)控面臨雙重壓力。

• 　　裁員預(yù)期分化：盡管過去一年員工規(guī)模保持穩(wěn)定，但對未來一年的預(yù)期變得悲觀。32%的受訪者預(yù)計(jì)未來一年員工規(guī)模會下降（超過3%），而只有13%預(yù)計(jì)增長。大型企業(yè)更傾向于認(rèn)為AI將帶來人力縮減。

• 　　人才結(jié)構(gòu)性短缺：另一方面，軟件工程師與數(shù)據(jù)工程師的招聘需求依然旺盛。

• 　　首要風(fēng)險(xiǎn)是“胡說八道”：51%的應(yīng)用企業(yè)至少遭遇過一次AI負(fù)面事件。最常遇到的風(fēng)險(xiǎn)是“結(jié)果不準(zhǔn)確”（30%），也就是所謂的幻覺問題。雖然企業(yè)開始關(guān)注隱私和合規(guī)，但對“可解釋性”的關(guān)注仍然不足，這構(gòu)成了潛在的尾部風(fēng)險(xiǎn)。

　　對于投資者而言，2025年的AI敘事必須從“誰在用”轉(zhuǎn)向“誰在賺”。目前的數(shù)據(jù)表明，除了極少數(shù)（6%）愿意重金投入并重構(gòu)業(yè)務(wù)流程的頭部玩家外，大多數(shù)企業(yè)仍處于AI投入的“陣痛期”，并未看到明確的利潤拐點(diǎn)。

（文章來源：華爾街見聞）

(原標(biāo)題：麥肯錫AI應(yīng)用現(xiàn)狀調(diào)研：普及率極高，但變現(xiàn)率極低)

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