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麥肯錫:90%的被調研企業啟動AI轉型,僅10%實現規模化應用

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“90%的(被調研)企業已經啟動數字化和AI轉型,但只有25%取得了切實成果,僅有10%實現了AI規模化應用。”麥肯錫對企業的AI轉型進行持續性調研,并于4月10日發布了AI最新趨勢與落地實踐的研究結論。

麥肯錫全球資深董事合伙人卜覽表示,這一數據與20年前ERP信息化、10年前移動互聯網數字化轉型期的調研結果幾乎一致,“領先者與大多數企業的最大區別,不在于技術本身有多強,而在于能否挑中業務重點,端到端打穿”。

麥肯錫將這一現象稱為“試點陷阱”:大量企業長期停留在點狀試點階段,在不同業務領域分散嘗試,最終效果有限,同時導致組織信心不足。其調查數據顯示,75%的企業正處于這種狀態。

麥肯錫全球資深董事合伙人鐘惠馨表示,AI轉型的復雜性遠超過去的數字化轉型。她以某金融機構為例,將其AI轉型所需能力拆解為四層:客戶經營模式、AI驅動的決策、核心技術與數據、營運模式。數字化轉型可能只需要做好這四層當中的某些部分,而AI轉型必須四層同步推進,且自上而下。

“AI轉型不是IT項目,而是企業自上而下的決策流程、人才體系與組織能力的全面變革。”鐘惠馨說。

但這并不意味著企業要在所有職能上全面鋪開AI。卜覽稱,很多公司都在說“All in AI”,但這只是一個態度,不能作為方式和方法。如果認為“All in AI”就是每個職能、每個流程都要做AI,一定會出問題。他提出,企業AI轉型成功的關鍵在于“有選擇的自我顛覆”,明確1—2個核心業務領域,集中資源端到端打穿,重構流程與人機協作模式。

麥肯錫全球董事合伙人張勤亞認為,AI轉型是需要不斷培養的“肌肉”。每一次新技術出現,就要進行迭代式創新,且不是零散的創新,而是整個流程的更新。他說,AI時代,人類最重要的技能將是表達清楚自己要什么,剩下的執行可以由AI來做。人類作為最后的“判斷者”,要講清楚目標、邊界和目的。

針對市場普遍關注的AI替代崗位問題,卜覽回應稱,AI對人才梯隊的影響主要體現為替代型與轉型型同步發生,其中轉型型影響更為根本。AI將重構關鍵業務流程,推動人機協同作業,讓人類轉向機器難以勝任的高價值工作。受影響比較明顯的有知識管理、產品服務開發、IT、營銷與銷售、服務運營等。

卜覽進一步稱,當前存在大量預期性裁員。他援引《哈佛商業評論》數據介紹,近九成企業預期AI會影響,從而開始裁員,但僅有2%的企業真正在內部落地AI應用。很多公司裁員受其他大環境影響,實際被AI替代的崗位仍是個位數百分比,因此,他認為人們無需過度焦慮。

(作者 葉心冉)

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葉心冉

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