人工智能通常被定義為機(jī)器執(zhí)行與人類思維相關(guān)的認(rèn)知功能的能力（如感知、推理、學(xué)習(xí)和解決問題等），包括一系列使人工智能解決業(yè)務(wù)問題的功能。近日，麥肯錫在全球范圍內(nèi)調(diào)查了人工智能在公司業(yè)務(wù)中的應(yīng)用和發(fā)展?fàn)顩r，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(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器人、自動(dòng)駕駛、機(jī)器人自動(dòng)化等九個(gè)方面的技術(shù)進(jìn)行了調(diào)查；并在服務(wù)、產(chǎn)品、市場/銷售、供應(yīng)鏈管理、制造、風(fēng)險(xiǎn)控制、人力資源、戰(zhàn)略等維度來進(jìn)行了分類；涉及了電信、高技術(shù)、金融、個(gè)人服務(wù)、電力和天然氣、健康系統(tǒng)、旅行交通物流、自動(dòng)化、零售、制藥醫(yī)療行業(yè)。

結(jié)果表明，人工智能的使用在全球業(yè)務(wù)中迅速占據(jù)主導(dǎo)地位。其中近一半的受訪者表示其組織已將至少一項(xiàng)功能嵌入其標(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程中，另有30％的受訪者表示他們正在試用人工智能技術(shù)。但總的來說，商業(yè)界才剛剛開始利用這些技術(shù)及其優(yōu)勢。那些所在公司采用了人工智能技術(shù)的受訪者表示，他們從該技術(shù)中獲得了中等或重要的價(jià)值，但只有21％的受訪者表示其公司將人工智能嵌入到多個(gè)業(yè)務(wù)部門中。

在大多數(shù)數(shù)字化公司中，受訪者表示，與其他業(yè)務(wù)相比，人工智能在商務(wù)領(lǐng)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(jià)值更高。人工智能的另一個(gè)基本挑戰(zhàn)是找到熟練的人來有效操作?？傮w而言，盡管人們普遍擔(dān)心人工智能被用于將現(xiàn)有工作自動(dòng)化，但受訪者卻認(rèn)為人工智能在未來幾年對公司總?cè)藬?shù)的影響不大。

人工智能應(yīng)用在商業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用近況

這一研究結(jié)果表明，大多數(shù)組織已開始在其業(yè)務(wù)中采用人工智能技術(shù)。47％的受訪者表示其公司在業(yè)務(wù)流程中至少嵌入了一項(xiàng)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(shù)。正如先前的研究所表明的那樣，人工智能的機(jī)會(huì)存在于每個(gè)部門和業(yè)務(wù)職能中。只有21％的受訪者表示其組織已在多個(gè)業(yè)務(wù)部門中嵌入了人工智能。同時(shí)，到目前為止對人工智能的投資只占公司在數(shù)字技術(shù)上總支出的一小部分。但是，絕大多數(shù)受訪者（71%）預(yù)計(jì)在人工智能上的投資在未來幾年會(huì)增加。

哪些人工智能技術(shù)已得到應(yīng)用？

在我們詢問的九項(xiàng)功能中，最常使用的是機(jī)器人過程自動(dòng)化、計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)。對于其中每一項(xiàng)功能，至少有20％的受訪者表示其公司已將這些技術(shù)嵌入到其業(yè)務(wù)流程之中。對實(shí)體機(jī)器人和自動(dòng)駕駛車輛的應(yīng)用最少，主要是因?yàn)樗鼈儠?huì)更針對垂直行業(yè)的領(lǐng)域和公司相關(guān)。

人工智能在哪些行業(yè)得以使用

按行業(yè)劃分，電信、高科技和金融服務(wù)公司在采用人工智能上整體處于領(lǐng)先地位。也就是說，從各個(gè)行業(yè)和職能部門來看，企業(yè)在使用人工智能時(shí)通常會(huì)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(yè)原則，在追求最大利潤的同時(shí)，在特定行業(yè)中創(chuàng)造最大價(jià)值。

人工智能在哪些方面創(chuàng)造價(jià)值

雖然人工智能的使用仍處于早期階段，但結(jié)果表明它已獲得了有意義的回報(bào)。 當(dāng)受訪者被問及他們在使用人工智能技術(shù)中所獲得的價(jià)值時(shí)，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(rèn)為人工智能帶來了明顯的價(jià)值，37％受訪者認(rèn)為只有中等價(jià)值。

人工智能的推動(dòng)因素及其面臨的挑戰(zhàn)

為充分利用人工智能的巨大潛力，很多公司在開發(fā)核心功能方面投入了巨大的資源，這些實(shí)踐使他們能夠?qū)崿F(xiàn)大規(guī)模的潛在價(jià)值。17％的受訪者表示，他們的公司已在整個(gè)組織中確定了所有潛在的人工智能機(jī)會(huì)。18％的受訪者表示其公司有明確的戰(zhàn)略來采集可以實(shí)現(xiàn)人工智能的數(shù)據(jù)。事實(shí)上，近四分之一的受訪者表示，他們的公司尚未開發(fā)出調(diào)查內(nèi)包含11種方式的任何一種人工智能產(chǎn)品。

當(dāng)被問及使用人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)時(shí)，受訪者表示最常見的障礙也與戰(zhàn)略相關(guān)。他們通常認(rèn)為其組織缺乏明確的人工智能戰(zhàn)略，其次是缺乏適當(dāng)?shù)娜瞬?，以及缺乏合適的領(lǐng)導(dǎo)者。

人工智能的一個(gè)關(guān)鍵推動(dòng)因素是公司在數(shù)字化進(jìn)程中的進(jìn)步。在數(shù)字化核心業(yè)務(wù)流程方面取得最大進(jìn)步的組織也處于人工智能應(yīng)用的前沿。在大多數(shù)數(shù)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(biāo)準(zhǔn)業(yè)務(wù)流程中，而其他公司則為43％。

對勞動(dòng)力的影響

人工智能提出了兩個(gè)關(guān)于公司員工隊(duì)伍的主要問題：我們在哪里可以找到合格的技術(shù)人才來運(yùn)用人工智能？人工智能能在多大程度上將業(yè)務(wù)流程自動(dòng)化（目前這些工作是靠人工完成的），從而影響員工隊(duì)伍的規(guī)模？

由于人才是人工智能面臨的最大挑戰(zhàn)，無論公司的數(shù)字計(jì)劃如何先進(jìn)，公司在吸納人員和技能時(shí)都竭盡全力。目前的企業(yè)對于人才的渴求前所未有，公司對于人工智能業(yè)務(wù)落地常見的做法通常分為以下幾種：雇用外部人才、在內(nèi)部構(gòu)建能力、以及從大型技術(shù)公司購買技術(shù)等。在整個(gè)行業(yè)中，即使是在人工智能領(lǐng)域處于領(lǐng)先地位的行業(yè)（即電信、高科技和金融服務(wù)領(lǐng)域）也存在采集內(nèi)部和外部資源的混合情況——盡管他們在開發(fā)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(shí)，數(shù)字化程度最高的公司通過人工智能實(shí)現(xiàn)自動(dòng)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(guī)模造成太大影響。多位受訪者表示，從現(xiàn)在起至三年后，人工智不會(huì)真正影響其公司的員工數(shù)量。他們也比其他人更樂觀，認(rèn)為其員工隊(duì)伍將會(huì)擴(kuò)大。這些結(jié)果以及麥肯錫其他研究的結(jié)果表明，人工智能對勞動(dòng)力的最大影響可能是人們所從事的工作的變化，尤其是機(jī)器與人之間更大的協(xié)作，而不是整體勞動(dòng)力的減少。

展望未來

調(diào)查結(jié)果表明，數(shù)字化和某些基礎(chǔ)實(shí)踐對于獲得大量人工智能所創(chuàng)造的價(jià)值至關(guān)重要。以下是調(diào)查給出的幾點(diǎn)建議：

在數(shù)字化進(jìn)程中取得進(jìn)展。數(shù)字化是從人工智能中獲取價(jià)值的先決條件和關(guān)鍵推動(dòng)因素。持續(xù)數(shù)字化的意義重大；對許多公司而言，它們涉及企業(yè)核心業(yè)務(wù)流程的轉(zhuǎn)型變化以及人們工作的新方式。

擴(kuò)展人工智能對整個(gè)企業(yè)的影響。雖然大多數(shù)公司已在某種程度上運(yùn)用了人工智能技術(shù)，但很少有公司將其嵌入到多個(gè)業(yè)務(wù)部門的標(biāo)準(zhǔn)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(guī)模產(chǎn)出成果不僅需要在整個(gè)企業(yè)中傳播這些能力，還需要領(lǐng)導(dǎo)者真正理解人工智能的內(nèi)涵和能力，并有效的在業(yè)務(wù)流程中執(zhí)行。

將關(guān)鍵推動(dòng)要素置于適當(dāng)位置。雖然人工智能的使用來勢洶涌，但調(diào)查表明，眾多組織往往缺乏大規(guī)模獲取人工智能所需的許多基礎(chǔ)推動(dòng)因素。這些推動(dòng)因素包括最高管理層的支持以及復(fù)雜數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實(shí)施等——所有這些都需要圍繞人工智能計(jì)劃和進(jìn)程進(jìn)行更多的戰(zhàn)略思考。