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麦肯锡：2025年人工智能发展现状

赛博研究院

2025-12-10

近日，麦肯锡发布的《2025年人工智能发展现状：智能体、创新与转型》（The state of AI in 2025: Agents, innovation, and transformation）调查报告揭示，当前大部分受访企业已涉足人工智能技术应用，其中智能客服等基础系统部署尤为普遍。然而，尽管技术渗透迅速，多数企业仍处于从试点探索向规模化部署过渡的初级阶段，尚未在企业层面充分释放人工智能的价值潜能。

本次调查覆盖全球105个国家、1990多名受访者，系统呈现了人工智能在组织中的实际渗透程度、应用瓶颈及未来演进方向。

一、AI应用普及与价值释放

调查数据表明，人工智能的应用广度持续拓展，但应用深度仍显不足。2025年，88%的受访者表示其所在组织已在至少一个业务职能中实现人工智能的常规化使用，较2024年的78%显著提升。超过三分之二的受访者指出，其组织已在多个业务环节部署人工智能，其中半数机构的应用范围覆盖三个及以上职能领域。

然而，规模化应用的推进仍面临显著制约，只有约三分之一的受访者表示已进入“扩大规模”阶段，即将人工智能部署延伸至更广泛的业务单元。

从企业规模维度观察，营收超过50亿美元的大型企业中，近半数已迈入扩展阶段，而营收低于1亿美元的中小型企业中该比例仅为29%。这侧面反映出，资源投入、技术基础设施与组织能力仍是制约人工智能规模化部署的关键因素。

基于基础模型、能够自主规划并执行多步骤任务的AI智能体（AI Agent）近年来受到广泛关注。62%的受访者表示其机构已开始尝试此类系统，23%已在至少一个业务部门中进行实际部署。然而，智能体技术的应用仍处于早期阶段：多数推进部署的组织仅在一至两个职能中实施，不超过10%的受访者表示其组织正在扩展智能体应用。

从行业分布来看，AI智能体在科技、媒体电信和医疗健康领域的应用最为活跃。在职能层面，IT服务台管理与知识管理成为智能体落地的先行场景，体现了其在流程自动化与结构化信息处理方面的初期价值。

麦肯锡高级合伙人迈克尔·邱指出，AI智能体的实际普及程度仍显著低于市场预期，这一落差凸显了技术炒作周期中潜力愿景与实际落地之间的断层。在已部署智能体系统的组织中，多数仍处于探索与验证阶段。要实现智能体的实际价值，需在系统集成、流程适配与风险管理方面进行持续而扎实的投入。

调查报告显示，虽然人工智能已在诸多业务场景中展现其效能，但其对企业整体财务绩效的贡献尚未充分显现。仅有39%的受访者表示人工智能对企业的息税前利润（EBIT）产生积极影响，且其中多数指出，该影响占EBIT的比例不足5%。这表明，当前人工智能的价值创造仍主要集中于具体用例层面，尚未通过规模化部署与业务流程重构实现深度的财务影响。

尽管如此，调研同时揭示了人工智能在企业层面带来的多项结构性收益：大多数受访者认可其有效提升了组织的创新能力，近半数受访者反馈其在提高客户满意度与增强竞争差异化方面发挥了积极作用。

麦肯锡资深合伙人亚历克斯·辛格拉强调，尽管许多企业已部署人工智能工具，但尚未实现从工具到产品的跨越，未能围绕人工智能能力重新设计工作流程，也未建立支持规模化运行的平台与治理体系。

二、高绩效组织的AI实践模式

本次调研中，约6%的受访者被界定为“高绩效人工智能用户”，其共同特征是将组织EBIT中超过5%及显著价值归因于人工智能应用。这类群体虽占比有限，但其成功路径具有重要的借鉴意义。“高绩效人工智能用户”表示，其组织准备利用人工智能为其业务带来变革的可能性是其他受访者的三倍多。

高绩效企业在人工智能应用中呈现三大显著特征：一是以变革性创新而非单纯效率提升为核心目标；二是实现了人工智能在多业务职能中的深度整合与渗透；三是构建了系统化的人工智能治理与运营体系。

与普通企业相比，高绩效企业在人工智能应用上呈现领先态势。在业务覆盖上，其在市场营销、销售策略、企业财务及产品服务开发等职能的渗透率显著更高；在智能体部署上，其扩大应用规模的可能性约为同行的三倍；在价值维度上，这类企业更易实现客户满意度提升、竞争优势强化、盈利能力改善等多重企业级收益。

随着人工智能在组织内部的持续深化，其对员工规模及结构的影响已成为企业战略规划的重要议题。调研显示，各界对此的预期存在显著分化。回顾过去一年，在已部署人工智能的职能范围内，多数组织并未出现明显的员工数量缩减。

具体而言，在大多数业务部门中，因人工智能应用导致员工减少超过3%的比例低于20%。值得注意的是，从预期来看，30%的受访者预计未来一年其所在部门将因人工智能而缩减人员规模，显著高于过去一年实际裁员的比例（17%）。其中，软件工程、IT及制造业等技术应用较为成熟的领域，人员结构调整的预期更为明显。

尽管整体劳动力规模预期相对稳定，但岗位需求结构正经历深刻重构。调查显示，多数企业（尤其是大型组织）在过去一年中持续加强人工智能相关岗位的招聘。软件工程师与数据工程师成为最为紧缺的职位，人工智能数据科学家、机器学习工程师、人工智能产品负责人等专业岗位的需求也呈现持续增长态势。这反映出企业正从“应用工具”转向“构建能力”，积极储备支撑人工智能规模化发展的核心人才。

三、AI技术渗透带来的安全风险

伴随人工智能应用的深化，相关风险的识别与管理日益受到组织重视。过去六年的跟踪数据显示，企业对人工智能相关风险的管控意识与应对能力持续增强。

与2022年相比，受访者对隐私保护、系统可解释性、企业声誉及合规监管等风险采取管控措施的比例显著提升。2022年，受访组织平均处理两项人工智能相关风险，至2025年，这一数字已上升至四项，表明企业风险治理的广度与深度均在拓展。

从风险类型来看，企业所应对的风险常呈现关联性特征。受访者更倾向于表示其所在企业正在系统应对每一个已产生实际影响的负面风险。总体而言，51%的受访者承认其组织至少经历过一次与人工智能相关的负面事件，其中近三分之一指向“结果不准确性”。这提示组织在追求效能的同时，必须建立严格的质量验证与人工复核机制，以保障输出的可靠性与决策安全性。

整体分析来看，人工智能的发展正从分散化试点走向系统化整合，从效率提升工具演进为业务转型引擎。以下几项趋势值得关注：

其一，规模化部署成为价值实现的关键战场。企业需跨越“试点陷阱”，通过技术平台构建、业务流程嵌入与组织能力赋能，推动人工智能在跨职能、跨场景中实现协同价值。

其二，智能体技术步入务实发展阶段。未来几年，AI智能体将从概念验证走向特定业务场景的深度集成，尤其在客户交互、知识管理与复杂决策支持等领域有望实现实质性突破。

其三，人机协同成为价值创造的核心模式。纯粹的自动化已不足以释放人工智能的全部潜力，融合人类专业判断与机器计算能力的“混合智能”模式，将在高价值、高复杂度的业务环节中成为主流。

其四，治理框架从合规导向转向战略赋能。领先企业正将人工智能治理视为构建竞争优势的重要组成部分，通过伦理嵌入、风险前瞻与运营透明化，构建既负责任又具备持续创新能力的智能体系。

人工智能技术虽已深入企业运营的诸多环节，但其驱动转型的潜力远未充分释放。麦肯锡报告强调，当前大多数企业仍处于“使用人工智能”的阶段，尚未进入“以人工智能推动变革”的新范式。成功的关键不仅在于技术采纳，更在于是否具备将人工智能深度融入业务战略的前瞻视野与执行决心。

人工智能的竞争重心正逐渐从技术实验转向规模化价值创造。那些以增长与创新为战略导向、以流程重构为实施路径、以人才与文化为支撑基座的组织，更有可能突破试点局限，真正步入人工智能驱动的全面转型新阶段。

文章参考来源：麦肯锡、互联网公开信息

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