划重点:
⭐️ 麦肯锡调查显示，65% 的组织正在定期使用 AI，几乎是去年调查结果的两倍。
⭐️ GenAI 在营销、销售、营销策略支持和专业服务等领域得到广泛应用，对人力资源和供应链管理方面带来成本降低和收入增长。
⭐️44% 的受访者表示他们的组织已经从 GenAI 使用中经历了负面影响，主要包括不准确性、网络安全和知识产权侵权等方面的风险。
根据麦肯锡这一领先的管理咨询公司的最新全球调查，投资于 GenAI 的举措开始为组织创造价值。调查显示，尽管2023年是 GenAI 项目投资的一年，但2024年将是从这项新技术中获取商业价值的一年。
图源备注：图片由AI生成，图片授权服务商Midjourney
自从 OpenAI 的 ChatGPT 推出以来的短短一年半时间里，根据麦肯锡报告，已有65% 的组织定期使用人工智能，几乎是去年调查结果的两倍。报告指出，组织正在在业务的更多领域使用人工智能。超过一半的受访者表示，他们的组织在两个或更多的业务功能中采用了人工智能。最常见的 GenAI 应用案例包括营销和销售、营销策略支持和专业服务。组织在人力资源管理方面看到了最为显著的成本降低，而在供应链和库存管理方面则实现了收入增长。
麦肯锡的报告对各行业中的 GenAI 采用进行了分析，其中的一个关键发现是，各行业中有大约相同比例的组织在数字预算中投资超过5% 的资金用于 GenAI 和分析型人工智能。大多数受访者（67%）期望他们的组织在未来三年内加大对人工智能项目的投资。
麦肯锡将使用生成式人工智能的公司分为三类，根据它们如何实施这项技术。 "接受者" 更喜欢使用现成的人工智能工具。 "塑造者" 使用公开可用的人工智能工具，但会根据自身需求进行定制。最后是 "制造者"，他们从零开始构建自己的人工智能模型。报告的发现显示，大约一半的组织使用现成的人工智能工具，而另一半则使用定制程度较高或者从零开始构建的人工智能工具。麦肯锡预测，在未来我们将看到更多混合生态系统，结合现成的、专有的和开源的人工智能模型。
随着企业开始从他们的 GenAI 投资中获益，他们也意识到与这项技术相关的风险，有44% 的受访者表示，他们的组织已经从 GenAI 使用中经历了负面影响。报告强调了不准确性、网络安全和知识产权侵权等作为 GenAI 使用的顶级关注点。
去年，Lucidworks 的一份报告也强调了安全性和准确性作为金融服务行业 GenAI 采用的前两大关注点。人工智能模型的不准确性可能会对 GenAI 价值链产生重大负面影响，涵盖从战略规划到客户体验的各个方面。然而，受访者表示，他们的组织正在积极努力减轻不准确性的风险。
麦肯锡还确定了 “高绩效者”，他们更有可能在数据方面遇到挑战。这些组织在其 GenAI 采用过程中走得更远，并且通常将更高比例的预算用于 GenAI 部署。尽管这些高绩效者在 GenAI 采用中可能面临更多挑战，但他们通过遵循一系列最佳实践来应对这些问题，包括增加对 GenAI 风险的认识，建立明确的流程来减轻风险。他们还为员工策划学习路径，以建立 GenAI 技能，并建立清晰的关键绩效指标来衡量和追踪 GenAI 的价值。借鉴这些高绩效者的做法，其他组织也可以学习如何从他们的 GenAI 投资中获得更多的价值。