麦肯锡报告《2025 年的人工智能现状：智能体、创新与全面变革》

2025年人工智能现状：智能体、创新与转型

发布日期：2025年11月5日 | 报告类型：全球调研

关键发现

大多数组织仍处于试验或试点阶段：将近三分之二的受访者表示，他们的组织尚未开始在全企业范围内部署人工智能。

对人工智能代理^（注1）充满兴趣： 62%的受访者称他们的组织至少在尝试使用人工智能代理。

人工智能带来积极影响的初步迹象：受访者报告了一些特定用例层面的成本和收入收益，64%的受访者认为人工智能正在提升本组织的创新能力。然而，只有39%的受访者表示人工智能在企业层面带来了息税前利润（EBIT）的影响。

绩优者将人工智能用于增长和创新： 80%的受访者称提高效率是其人工智能举措的目标，但那些从人工智能中获得最大价值的公司往往还将增长或创新作为额外目标。

重塑工作流程是成功关键：一半的人工智能高绩效组织表示他们计划利用人工智能推动业务转型，大多数此类公司正在对工作流程进行重新设计。

对就业影响看法不一：受访者对人工智能将影响组织员工规模的预期存在差异：32%预计员工数量会减少，43%预计不会有变化，13%预计会增加。

注1：人工智能代理（AI agent），是指基于基础模型（foundation model）的系统，能够在现实世界中规划并执行多步骤任务。

引言

三年前，生成式人工智能（gen AI）工具的问世开启了人工智能发展的新时代。如今将近九成的调研受访者表示，他们的组织经常使用人工智能。然而，各组织推进人工智能的步伐并不均衡。虽然人工智能工具如今随处可见，但大多数组织尚未将其深度融入工作流程和业务流程，因而尚未实现显著的企业级价值。麦肯锡最新的全球人工智能调研揭示了当下的AI格局：一方面，人工智能的应用更加广泛——包括新出现的自主型AI代理的大量涌现；另一方面，各组织在从试点走向规模化落地过程中仍面临顽固的成长阵痛，多数机构尚在将人工智能试点转化为规模化影响的过程中摸索前进。

人工智能应用持续扩展，但主要处于试点阶段

我们的最新调研显示：越来越多的受访者报告其组织正在使用人工智能，但大多数组织尚未对这项技术进行规模化部署。与去年相比，声称组织在至少一个业务职能中使用AI的受访者比例有所上升——现在有88%的受访者表示其组织在某个业务领域定期使用AI，而一年前这一比例为78%。然而，在整个企业范围内，大多数组织仍处于试验或试点阶段，只有约三分之一的受访者称其公司已开始将人工智能项目向更大范围推广。换言之，不少公司（尤其是较小的公司）还未将人工智能深度整合进日常工作流中。企业规模越大，人工智能项目实现规模化的可能性越高：营收超过50亿美元的大型公司中，接近一半的受访者称其AI部署已进入规模化阶段；相比之下，营收低于1亿美元的小公司中仅有29%的受访者达到了这一阶段。

许多组织已开始尝试 AI 智能代理

各组织也在探索人工智能代理（AI智能代理）带来的新机遇——即基于基础模型、能够在现实世界中自主规划和执行多步任务的系统。有23%的受访者报告，他们的组织正在某些领域将人工智能代理由试点扩大为规模部署（即在至少一个业务职能内推广该技术）；另有39%的受访者表示，他们已开始试验人工智能代理。不过，目前AI代理的应用尚不广泛：在那些宣称已推广AI代理的受访者中，大多数也仅在一两个业务职能中进行此项尝试。在任何单一业务职能中，不超过10%的受访者称其组织在该领域规模化部署了AI代理。具体按业务职能来看，AI代理应用最常见于IT和知识管理领域。这类自主智能代理的用例发展迅速，例如IT部门中的服务台管理、知识管理领域中的深度研究等。按行业来看，科技、媒体和电信行业以及医疗保健行业报告使用AI代理的受访者比例最高。

大多数组织的 AI 项目仍停留在试点阶段

尽管采用人工智能的组织比例在不断上升，但对多数公司来说，AI应用主要还停留在试点阶段。正如上文提及，目前只有约三分之一的受访者表示他们的公司已在全组织范围内部署并扩展AI项目。在很多公司——特别是规模较小的公司——人工智能尚未被深入整合到工作流程中。然而我们也观察到AI应用正逐步向企业更多领域渗透：越来越多的受访者报告他们的组织在多个业务职能中使用人工智能。如今超过三分之二的受访者表示，他们的公司在多个职能领域使用AI，半数受访者称他们在三个或更多职能中应用了AI。多年来，我们的调研一直发现，IT以及市场与销售是受访者最常提及使用AI的业务职能。而最新结果显示，知识管理如今也跻身使用AI最频繁的职能之一。就具体业务职能中的AI用例而言，受访者最常报告的用途包括：信息捕捉及信息处理与传递（例如通过对话界面提供信息）；营销策略内容支持（包括草拟内容、生成创意、呈现知识以制定营销策略）；以及呼叫中心或客户服务自动化等。总的来看，虽然AI的使用范围在组织内部不断扩大，但在绝大多数情况下，这些应用仍局限于试验或小规模阶段，而尚未在企业层面实现全面铺开和深度嵌入。

人工智能正成为创新催化剂

虽然目前报告企业级财务业绩显著受AI影响的案例仍不多见，但受访者普遍认为，人工智能已为组织带来其他全局性的正面效应。多数受访者表示，组织使用AI提升了创新能力，近一半受访者认为AI提高了客户满意度并带来了竞争差异化。尽管在整个企业范围内，由AI带来的息税前利润提升仍有限（只有39%的受访者归因部分EBIT增长于AI），但许多受访者表示，在某些具体AI用例上已经看到了成本收益，尤其是在软件工程、制造和IT领域。同时，由AI带来的收入增长最常见于市场与销售、战略与企业财务以及产品与服务开发等领域。这与我们近年来调研的趋势一致——历年的调查都显示上述领域最容易通过AI实现营收提升。

拥有宏大AI愿景的组织受益最显著

在我们的调研中，真正实现显著企业级业绩提升的案例仍然罕见。不过结果表明，“志存高远”的组织往往获得了更大的收获。那些报告因使用AI使息税前利润提高5%以上，并称本组织已从AI应用中获得“显著”价值的受访者，仅占总数约6%——我们将这部分领先者视为AI高绩效组织。这些引领者的共同特征在于：他们大胆推行利用AI实现变革式创新，主动重塑工作流程，加速规模化部署AI，引入最佳实践来推动转型，并在AI上投入更多资金。这一小部分高绩效组织的经验表明，胸怀大志或许会带来更高回报。下面，我们详述这些领先者采取的举措，以及其他组织能够从中得到的启示。

首先，高绩效组织在利用AI变革业务方面展现出大胆的抱负：与其他公司相比，这些领先者表示其组织计划用AI推动企业级颠覆式变革的可能性高出三倍以上。换言之，这些组织并不满足于将AI仅作为工具来提升一点效率，而是希望借助AI实现业务模式或运营方式的根本性转型。

其次，顶尖的AI践行者往往不仅仅将效率提升视为AI应用的目标，他们更有可能同时设定业务增长或创新等宏大目标。大多数受访者都表示本组织的AI应用旨在提高效率，但高绩效组织相比其他公司，更常将增长和（或）创新列为AI项目的目标。不仅如此，我们发现凡是将AI用于推动增长或创新的公司（不论其是否属于高绩效组），都比其他公司更有可能从AI中收获一系列整体性的积极效果——例如更高的客户满意度、更强的竞争差异化、更佳的盈利能力、收入增长以及市场份额变化等。这表明，如果一个组织能够跳出仅以效率为导向的思维，把AI视为创新和发展的引擎，那么它更有可能在企业层面实现多方面的收益。

再次，高绩效组织在工作流程再造方面也领先一步。他们通过对具体工作流程进行根本性重组，将AI深度嵌入业务运营，从而释放出更大的价值。我们的调研显示，AI高绩效组织在部署AI时全面重塑工作流程的可能性是其他公司的将近三倍。事实上，在我们分析的各种影响因素中^（注2），有意地重新设计工作流程对实现显著业务影响的贡献位居前列。这一发现说明，仅仅部署AI技术本身并不足以带来显著成效，配套地调整业务流程、组织结构和人员分工，同样是释放AI价值的关键。

注2：为了找出使高绩效组织与众不同的实践做法，我们对31个变量进行了相对权重分析（relative weights analysis），该方法评估每个变量对解释高绩效状态的独特贡献，同时考虑各变量之间的相关性。结果显示，对工作流程进行根本性重组在所有考察因素中对实现高影响力的贡献名列前茅。

此外，AI高绩效组织通常在更多业务职能中广泛使用AI，比其他公司应用范围更广。例如，与其他公司相比，这些领先者更常在市场与销售、战略与企业财务以及产品与服务开发等职能领域使用AI。在大多数业务职能中，高绩效组织将AI代理推进至规模化阶段的可能性也至少是其他公司的三倍。这意味着高绩效者不仅在传统领域深耕AI应用，还积极探索新的前沿应用（如自主代理型AI），并迅速将其扩展到更大范围。

高绩效组织的领导层支持也更为突出。在这些公司中，领导者对AI项目表现出更强的主人翁意识和承诺度——高绩效组织的受访者强烈认同“高管积极拥护并投入AI项目”的比例是其他公司的三倍。高管不仅口头支持，还积极参与推动AI的采用，并以身作则示范AI的使用。这种高层的重视与推动，营造出全公司支持AI创新的文化氛围，有利于AI项目顺利推进和落地。

除了高层的参与和承诺，AI高绩效组织还更可能采用一系列管理实践来确保从AI中获取价值。例如，高绩效组织更常建立明确的流程，以判断何时以及如何对模型输出进行人工验证，以确保结果准确可靠。在我们测试的众多因素中，这一做法也是最能区分高绩效组织的关键因素之一。我们发现，这些实践与麦肯锡更广泛的“Rewired（重组）”研究（基于200多个大规模AI转型项目）中的结论高度一致，即要在AI时代捕获价值，企业需在战略、人才、运营模式、技术、数据以及采用与扩展这六大维度上采取行动。我们的调查也表明，所考察的所有管理实践都与通过AI获得的价值呈正相关关系——这些实践能够帮助组织在大规模层面上利用AI进行创新并获取价值。

建立敏捷的产品交付组织或在全企业范围内构建良好的敏捷开发流程，同样与实现AI价值强相关。此外，建立健全的人才战略、实施先进的技术与数据基础设施，也对AI取得成功具有重要作用。其他实践（如将AI嵌入业务流程，以及为AI解决方案设定和追踪关键绩效指标）进一步有助于取得显著成效。总而言之，AI高绩效组织往往在组织战略、流程和技术等各方面做好充分准备，以便释放AI的潜力。

最后，这些高绩效组织在AI上的投入更为可观。有超过三分之一的高绩效组受访者表示，其组织将20%以上的数字化预算投入到AI技术上。充足的资源投入帮助他们将AI技术在全公司范围快速扩展：约四分之三的高绩效组织受访者称，他们的公司正在将AI扩展部署或已经成功规模化；相比之下，其他公司中只有三分之一达到了类似程度。高绩效者的经验表明，在AI方面进行前瞻性和战略性的投资，对于实现规模化应用和取得领先地位至关重要。

对员工规模影响的预期各不相同

随着组织扩大人工智能的应用范围，受访者对未来一年AI对员工数量的影响看法不一。过去一年，在那些已经应用AI的业务职能中，大多数受访者观察到的员工数量几乎没有变化。在大多数职能中，不到20%的受访者报告因本组织使用AI导致员工数量减少了3%或以上；而表示因AI使用而增加员工数量的比例则更小。然而，对于来年，有更多受访者预期员工规模将发生变化：各业务职能中位值显示，有17%的受访者称过去一年因AI导致该职能员工数减少，而有30%的受访者预计明年员工数将出现下降。由此可见，许多管理者对于未来AI对劳动力的影响抱有更显著的调整预期。

不同受访者对于AI将如何影响整个企业员工规模也存在分歧。尽管相对最多的受访者预计，未来一年AI对其组织员工总数“几乎没有影响”，但仍有32%的受访者预测整体员工数将减少3%以上，另有13%的受访者预测员工总数会有相似幅度的增加。值得注意的是，大型组织的受访者比小型组织更倾向于预计AI会带来全企业范围的裁员减岗；而AI高绩效组织的受访者则比其他公司更倾向于预期员工规模将出现显著变化，无论这种变化表现为缩减还是扩张。这一差异可能源于大型或领先企业对AI效率提升和重组业务的敏感度更高，因此对人员调整的预期也更强烈。

与此同时，大多数受访者——在大型公司的受访者中这一比例更高——提到他们的组织在过去一年中新增了AI相关岗位。不同规模公司的具体人才需求有所差异，但整体来看，软件工程师和数据工程师是最抢手的AI人才角色。这表明，即便AI可能使某些岗位减少，许多公司仍在积极招聘具备AI技能的人才，以满足其数字化转型和技术实施需求。

随着挑战显现，AI风险管控愈发常见

在过去六年的研究中，我们一贯发现，大多数受访者的组织对AI相关风险的管控措施相对较少。而最新结果显示，随着对AI使用相关的挑战逐渐显现，各组织开始更多地主动应对AI风险。与我们2022年上一次针对AI总体风险的调查相比，现在报告对隐私、可解释性、组织声誉以及合规等风险采取缓解行动的受访者比例都有所上升。（值得一提的是，我们在2023和2024年的调研中询问的是与生成式AI相关的特定风险；而2022年及今年的问题则涉及AI整体。）在2022年，受访者平均只报告其组织针对2种AI相关风险采取了应对措施，而现在这个数字上升到了4种。

研究还发现，通常而言，一个组织经历过的AI风险往往也是其正在着重防范的风险：受访者倾向于表示，他们的组织正在针对那些已经遭受过不利影响的风险采取缓解措施。总体来看，51%的使用AI的受访者称，他们的组织已出现至少一次由AI引发的负面后果；近三分之一的受访者报告出现了由于AI不准确（inaccuracy) 导致的负面结果。不准确性是受访者最常提到其组织既遭遇过又正在应对的AI相关风险之一。然而，可解释性作为第二常见的AI风险（许多受访者报告因AI缺乏可解释性而受到影响），却并不在被多数组织重点缓解的风险之列。这说明某些AI风险（如结果不准确）已引起广泛重视并付诸行动，而另一些风险（如模型不可解释）尽管普遍存在但尚未得到同等程度的应对。

值得注意的是，AI高绩效组织报告出现AI负面后果的比例高于其他组织——尤其在知识产权侵权和合规相关的风险方面，高绩效者遭遇问题的频率更高。这是可以理解的，因为这些领跑者部署的AI用例数量是其他公司的两倍，因此接触到风险的机会也更多。同时，高绩效组织在风险防范上也更加积极，他们往往会针对更多类别的AI风险采取预防措施，以减少潜在损失。总的来说，随着AI应用的扩张，企业对风险管理的关注度正在提高，但不同风险领域的应对仍有不平衡之处。

结论

综上所述，尽管使用人工智能已相当普遍，但本次新调研表明，人工智能的全部潜力尚有待兑现。大多数组织仍在从试验走向规模部署的过渡阶段。尽管他们可能在组织的某些局部领域通过AI获取了一定价值，但还没有在全企业范围实现显著的财务影响。然而，最高绩效公司的经历为未来指明了道路。这些组织之所以脱颖而出，是因为他们的视野超越了渐进式的效率提升：他们将人工智能视作催化剂来推动组织转型，通过重塑工作流程和加速创新，来取得质的飞跃。展望未来，随着人工智能工具（包括自主代理等）的不断进步，以及各公司的能力逐渐成熟，将AI更充分地嵌入企业运营将为组织带来全新的价值创造方式，孕育出更多竞争优势。换言之，人工智能的未来发展将为敢于拥抱变革的组织提供广阔机会——帮助他们在新的竞争环境中脱颖而出并取得领先。

关于调研

本次调研通过网络问卷形式进行，调查时间为2025年6月25日至7月29日，共收集了来自105个国家的1,993名受访者的反馈，涵盖全球各个地区、行业、企业规模、职能部门和任职资历。38%的受访者来自年营收超过10亿美元的组织。为平衡不同地区的应答率差异，我们依据各受访者所在国家对全球GDP的贡献权重，对数据进行了加权处理。调研结果具有广泛的代表性，反映了当今各类组织对人工智能应用现状与趋势的看法。

来源地址：

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai