麦肯锡《2025年人工智能现状：智能体、创新与转型》研究表明，人工智能已不再是企业尝试使用的技术，而是达到了常规使用水平。然而，其在企业范围内的规模化应用及财务影响仍然滞后。这项涵盖105个国家、1993名参与者的研究，以数据揭示了AI在业务部门中的使用情况、代理式AI的普及程度、对盈利能力和就业的影响，以及风险管理实践。
普及但未全面规模化的AI使用
调查显示，88%的受访者表示其所在机构至少有一个业务职能正在常规使用人工智能。与前一年78%的比例相比，如今几乎每十家公司中有九家在使用AI。尽管如此，约三分之二的公司仍处于试验和试点阶段，只有约三分之一的群体表示已将AI项目实现规模化。
机构内的普及率也在上升。超过三分之二的参与者表示，AI已在多个业务职能中使用。集成深度因公司规模而异：年收入超过50亿美元的企业中，近一半受访者表示已进入规模化阶段；而在收入低于1亿美元的企业中，这一比例仅为29%。
代理式人工智能：兴趣浓厚，但普及有限
麦肯锡将代理式AI定义为基于基础模型、能在现实世界中逐步采取行动并自行规划执行多项任务的AI智能体。调查中，23%的受访者表示其机构已开始在一个业务职能中对至少一个代理式AI系统进行规模化应用；另有39%的群体表示正在进行实验性合作。总体而言，有62%的人群以某种方式与智能体协同工作。
相比之下，代理式AI在企业内部的分布范围仍然有限。麦肯锡指出，没有任何一个业务职能领域中有超过10%的参与者实现了规模化应用。目前，该技术最常用于IT和信息技术管理领域，而技术应用最为密集的行业则是科技、媒体、电信和医疗行业。
财务影响
在财务影响方面，情况更为谨慎。39%的参与者表示AI对公司息税前利润（EBIT）做出了一定贡献，但这种贡献在大多数机构中低于EBIT的5%。
相比之下，定性影响则强劲得多。64%的参与者表示AI提升了创新能力，约45%表示在客户满意度、竞争差异化以及盈利能力和收入增长方面看到了改善。在成本方面，最大收益出现在软件工程、生产和IT职能领域；收入增长则主要集中在营销与销售、战略与企业金融、产品及服务开发领域。
高绩效使用AI的公司
麦肯锡报告提到了“AI高绩效者”这一特殊细分群体（占受访公司的6%），其需满足两个关键标准：AI对公司EBIT的贡献至少达到5%，且从AI使用中获得了显著价值。分析显示，高绩效机构将AI用于业务转型的比例比其他机构高出约3.6倍。在该群体中，AI不仅被视为效率工具，更被视为促进增长和创新的关键战略手段。
此外，这些公司在营销销售、战略、产品开发及IT等多个领域的AI应用范围更广，其代理型系统的规模化比率在大多数职能中也比其他公司至少高出三倍。在管理层方面，高绩效企业的高管积极赞助AI项目，明确模型输出的人工控制流程，并将数字预算的大部分分配给AI项目。该群体中超过三分之一的公司将其数字预算的20%以上用于人工智能。
就业预期与风险管理
就业方面的趋势尚未明确，但预期正变得越来越清晰。回顾去年按职能划分的情况，因使用AI而报告裁员的比例为17%，预计明年这一比例将升至30%。在员工总数方面，32%的参与者预计明年因AI影响至少减少3%的员工，同时有13%的人群预期会有相当规模的增长。
在使用AI的公司中，几乎三分之一在过去一年中至少经历过一次由模型错误引起的负面结果。2022年，企业平均仅对两项AI风险采取预防措施，如今平均已对四个风险因素积极采取措施。最受关注的风险包括产生错误结果、个人隐私、监管合规和企业声誉。
总之，麦肯锡的研究表明，人工智能如今几乎存在于每家企业中。然而，真正的区别在于那些顶尖的高绩效群体：他们将技术从试点项目中推广出来，重新设计工作流程，将其与明确的增长和创新目标挂钩，并认真对待风险管理。