人工智能的現(xiàn)狀：2023年生成式人工智能的突破年-麥肯錫

根據(jù)受訪者的說法,我們將人工智能高績效企業(yè)定義為將至少20%的EBlT歸因于人工智能采用的組織。2023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年22023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年不不用3349334996336336北美65555277277448638634848676793932382387469746973373354854863注:由于四舍五入,數(shù)字之和可能不等于100%。在亞太地區(qū),n=164;在歐洲,n=515;在北美,n=392;大中華區(qū)(包括香港和臺灣),n=337;在發(fā)展中市場(包括印度、拉丁美洲、中東和北非),n=276。對于先進行業(yè)(包括汽車和裝配、航空航天和國防、先進電子和半導體),n=96;對于商業(yè)、法律和專業(yè)服務,n=215;對于消費品和零售業(yè),n=12資料來源:麥肯錫全球人工智能調(diào)查,組織各級1,684名參與者,2023年4麥肯錫公司2023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年3策略與服務或服務服務或服務風險4運營發(fā)展風險4運營發(fā)展9個性化營銷8總結(jié)文本文檔87起草技術(shù)文件57起草技術(shù)文件54預測服務趨勢或異常情況55當于全球行業(yè)收入的9%但基于知識的行業(yè),如銀行業(yè)(高達5%)、制藥業(yè)醫(yī)療產(chǎn)品(同樣2“生成式人工智能的經(jīng)濟潛力:下—個生產(chǎn)力前沿”,麥肯錫,2023年6月14日。42023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年2023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年5致力于降低風險的組織組織認為風險相關(guān)致力于降低風險的組織不準確網(wǎng)絡安全知識產(chǎn)權(quán)侵權(quán)監(jiān)管合規(guī)性可解釋性個人/個人隱私勞動力/勞動力流離失所公平公正組織聲譽國家安全人身安全對環(huán)境造成的影響政治穩(wěn)定以上都不是464514652862023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年2023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年782023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年要目標,核心業(yè)務和/或收入來源通過整合基于人工智能的特征或見解注:由于四舍五入,數(shù)字之和不等于100%。受訪者表示,到2022年,其組織至少20%麥肯錫公司2023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年92挑戰(zhàn)的元素,其他其他1天賦6注:由于四舍五入,數(shù)字之和不等于100%。1僅詢問其組織至少在—項職能中采用人工智能的受訪者。受訪者表示,到2022年,其組織至少20%的息稅前利潤可歸因于人工智能的使用。對于AI高績效企業(yè)的受訪者,n=49;對于所有其他受訪者,n=792。麥肯錫公司研究結(jié)果進—步證明,即使是高績效者也沒有掌握人工智能采用的最102023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年布萊斯.霍爾2023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年的122023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年不那么困難0翻譯人員數(shù)據(jù)架構(gòu)師提示工程師2軟件工程師數(shù)據(jù)工程師設計專家數(shù)據(jù)可視化專家資料來源:麥肯錫全球人工智能調(diào)查,組織各級1,684名參與者,2023年46-10%<5%6-10%<5%20348增加11-20%增加3-10%(減少或增加<2%)減少3-10%減少3-10%25資料來源:麥肯錫全球人工智能調(diào)查,組織各級1,684名參與者,2023年4動化的工人活動百分比的估計(從50%上升到60%至70%),但這并不—定意味著整個角色的自減少減少風險風險9供應鏈管理9服務運營注:由于四舍五入,數(shù)字之和可能不等于100%。工比例,占受訪者的百分比1不知道921-30%911-20%10<10%8受訪者表示,到2022年,其組織至少20%的息稅前利潤可歸因于人工智能的使用。對于AI高績效企業(yè)的受訪者,n=50;對于所有其他受訪者,n=863。資料來源:麥肯錫全球人工智能調(diào)查,組織各級1,684名參與者,2023年4麥肯錫公司2023年人工智能的現(xiàn)狀:生成式人工智能的突破年的息稅前利潤歸因于人工智能的使用(與之前的>1個或多個功能4個或更多功能5個或更多功能2個或更多功能3個或更多功能1個或多個功能4個或更多功能5個或更多功能202120222023202120222023202120222資料來源:麥肯錫全球人工智能調(diào)查,組織各級1,684名參與者,2023年496664220212022202320212023<2023年人工智能現(xiàn)狀>附件<11>(共<11>)2022年采用人工智能帶來的成本下降,受訪者百44444499風險5風險58758759供應鏈管理944>20%10-19%<10%<5%人力資源93488風險服務運營33供應鏈管理66資料來源:麥肯錫全球人工智能調(diào)查,組織各級1,684名參與者,2023年4邁克爾.崔麥肯錫全球研究院合伙人調(diào)查內(nèi)容和分析由麥肯錫全球研究院合伙人、麥肯錫灣區(qū)辦事處合伙人Michaelchui編寫,Lareinayee是該辦事處的高級合伙人;BryceHall,華盛頓特區(qū)辦事處副合伙人;高級合伙人Alexsingla和Alexandersukharevsky是QuantumBlack、AlbyM