人工智能应用在商业领域的应用近况

人工智能通常被定义为机器执行与人类思维相关的认知功能的能力（如感知、推理、学习和解决问题等），包括一系列使人工智能解决业务问题的功能。近日，麦肯锡在全球范围内调查了人工智能在公司业务中的应用和发展状况，主要集中在——自然语言文本理解、自然语言语音理解、自然语言生成、虚拟助手、计算机视觉、机器学习、机器人、自动驾驶、机器人自动化等九个方面的技术进行了调查；并在服务、产品、市场/销售、供应链管理、制造、风险控制、人力资源、战略等维度来进行了分类；涉及了电信、高技术、金融、个人服务、电力和天然气、健康系统、旅行交通物流、自动化、零售、制药医疗行业。

结果表明，人工智能的使用在全球业务中迅速占据主导地位。其中近一半的受访者表示其组织已将至少一项功能嵌入其标准业务流程中，另有30％的受访者表示他们正在试用人工智能技术。但总的来说，商业界才刚刚开始利用这些技术及其优势。那些所在公司采用了人工智能技术的受访者表示，他们从该技术中获得了中等或重要的价值，但只有21％的受访者表示其公司将人工智能嵌入到多个业务部门中。

在大多数数字化公司中，受访者表示，与其他业务相比，人工智能在商务领域的使用率更高，在这里，人们对人工智能投入更多，使用人工智能的整体价值更高。人工智能的另一个基本挑战是找到熟练的人来有效操作。总体而言，尽管人们普遍担心人工智能被用于将现有工作自动化，但受访者却认为人工智能在未来几年对公司总人数的影响不大。

人工智能应用在商业领域的应用近况

这一研究结果表明，大多数组织已开始在其业务中采用人工智能技术。47％的受访者表示其公司在业务流程中至少嵌入了一项人工智能功能，另有30％的人表示他们正在试用人工智能技术。正如先前的研究所表明的那样，人工智能的机会存在于每个部门和业务职能中。只有21％的受访者表示其组织已在多个业务部门中嵌入了人工智能。同时，到目前为止对人工智能的投资只占公司在数字技术上总支出的一小部分。但是，绝大多数受访者（71%）预计在人工智能上的投资在未来几年会增加。

哪些人工智能技术已得到应用？

在我们询问的九项功能中，最常使用的是机器人过程自动化、计算机视觉和机器学习。对于其中每一项功能，至少有20％的受访者表示其公司已将这些技术嵌入到其业务流程之中。对实体机器人和自动驾驶车辆的应用最少，主要是因为它们会更针对垂直行业的领域和公司相关。

人工智能在哪些行业得以使用

按行业划分，电信、高科技和金融服务公司在采用人工智能上整体处于领先地位。也就是说，从各个行业和职能部门来看，企业在使用人工智能时通常会倾向于利润最高的方向来部署，这说明人工智能同样遵循基本的商业原则，在追求最大利润的同时，在特定行业中创造最大价值。

人工智能在哪些方面创造价值

虽然人工智能的使用仍处于早期阶段，但结果表明它已获得了有意义的回报。 当受访者被问及他们在使用人工智能技术中所获得的价值时，只有1％的受访者表示没有看到效果——相比之下，41％的受访者认为人工智能带来了明显的价值，37％受访者认为只有中等价值。

人工智能的推动因素及其面临的挑战

为充分利用人工智能的巨大潜力，很多公司在开发核心功能方面投入了巨大的资源，这些实践使他们能够实现大规模的潜在价值。17％的受访者表示，他们的公司已在整个组织中确定了所有潜在的人工智能机会。18％的受访者表示其公司有明确的战略来采集可以实现人工智能的数据。事实上，近四分之一的受访者表示，他们的公司尚未开发出调查内包含11种方式的任何一种人工智能产品。

当被问及使用人工智能面临的最大挑战时，受访者表示最常见的障碍也与战略相关。他们通常认为其组织缺乏明确的人工智能战略，其次是缺乏适当的人才，以及缺乏合适的领导者。

人工智能的一个关键推动因素是公司在数字化进程中的进步。在数字化核心业务流程方面取得最大进步的组织也处于人工智能应用的前沿。在大多数数字化公司中，67％的受访者表示其组织已将人工智能嵌入到标准业务流程中，而其他公司则为43％。

对劳动力的影响

人工智能提出了两个关于公司员工队伍的主要问题：我们在哪里可以找到合格的技术人才来运用人工智能？人工智能能在多大程度上将业务流程自动化（目前这些工作是靠人工完成的），从而影响员工队伍的规模？

由于人才是人工智能面临的最大挑战，无论公司的数字计划如何先进，公司在吸纳人员和技能时都竭尽全力。目前的企业对于人才的渴求前所未有，公司对于人工智能业务落地常见的做法通常分为以下几种：雇用外部人才、在内部构建能力、以及从大型技术公司购买技术等。在整个行业中，即使是在人工智能领域处于领先地位的行业（即电信、高科技和金融服务领域）也存在采集内部和外部资源的混合情况——尽管他们在开发自己的人工智能能力方面比其他人投入更多的人力物力。

与此同时，数字化程度最高的公司通过人工智能实现自动化的工作比其他公司更多。然而，这些组织的受访者往往期望人工智能不要对公司的人员规模造成太大影响。多位受访者表示，从现在起至三年后，人工智不会真正影响其公司的员工数量。他们也比其他人更乐观，认为其员工队伍将会扩大。这些结果以及麦肯锡其他研究的结果表明，人工智能对劳动力的最大影响可能是人们所从事的工作的变化，尤其是机器与人之间更大的协作，而不是整体劳动力的减少。

展望未来

调查结果表明，数字化和某些基础实践对于获得大量人工智能所创造的价值至关重要。以下是调查给出的几点建议：

在数字化进程中取得进展。数字化是从人工智能中获取价值的先决条件和关键推动因素。持续数字化的意义重大；对许多公司而言，它们涉及企业核心业务流程的转型变化以及人们工作的新方式。

扩展人工智能对整个企业的影响。虽然大多数公司已在某种程度上运用了人工智能技术，但很少有公司将其嵌入到多个业务部门的标准操作流程中，并且大约三分之一的公司只是在试用人工智能。大规模产出成果不仅需要在整个企业中传播这些能力，还需要领导者真正理解人工智能的内涵和能力，并有效的在业务流程中执行。

将关键推动要素置于适当位置。虽然人工智能的使用来势汹涌，但调查表明，众多组织往往缺乏大规模获取人工智能所需的许多基础推动因素。这些推动因素包括最高管理层的支持以及复杂数据战略实施等——所有这些都需要围绕人工智能计划和进程进行更多的战略思考。