麦肯锡全球研究院权威报告：2022年AI发展状况及近五年发展史（附报告下载）
作为全球最大的咨询公司之一，麦肯锡自2017年起，已连续五年跟踪调查AI在全球范围内的发展情况。本文从麦肯锡12月最新发布的研究报告中，纵观AI近五年的发展历史，总结了该技术的现状及变化。
五年回顾：AI的使用率、产生的影响及费用
首先，AI的采用率较5年前翻了1.5倍。在麦肯锡2017年的调查中，20% 的被调查者表示至少在一个业务领域使用了AI，而近3年该数据均达到了50%及以上，其中2019年更是高达58%。与AI有关的计算机视觉、自然语言生成等技术的平均使用数量也翻了1倍。
机器人流程自动化、计算机视觉和自然语言文本理解分别位列最常用的前三项技术，迁移学习、生成对抗网络（GAN）和变压器则位列靠后。
其次，随着AI的使用率逐年提升，人们对AI的投资也在逐年增加。在2017年的调查中，仅有40%的AI使用者称有高于5%的预算用于AI，而如今这个人数已经超过50%。除此之外，还有63%的被调查者称企业预计在未来三年内增加对AI的投资。
再次，人工智能的价值领域发生了变化。报告中可见，市场营销、销售产品、服务开发、战略、企业财务对收入影响最大，且供应链管理中的成本效益最高。
最后，通过报告数据发现，AI的普及率逐年上升，但对其有关的风险评估报告却增加缓慢，这不禁令人担忧。
竞争差距：AI产业化、AI战略及风险应对
麦肯锡在过去的五年间，持续追踪了部分AI领域的头部企业，研究他们彼此之间的差距，有了一些惊人的发现——这些企业正在扩大他们与企业的竞争优势。
首先，AI高绩效企业的数量近三年来稳定在8%。2019年来，麦肯锡公司的调查中将AI高绩效的企业定义为“AI的使用为企业贡献了≥20%的税前利润的企业“，也就是指这些企业中AI对他们的企业绩效产生了较大的影响。
其次，这些AI高绩效的企业比起其他的企业，更加注重将AI战略与实际的业务层成果结合起来，同时也更频繁地参与能够大规模开发和部署AI的“前沿“实践，也就是人们所说的”AI产业化“。比如，他们拥有足够模块化的数据架构，以便于迅速适应新的AI应用程序。
这些企业普遍将自动化流程导入进与数据有关的工作中以提升AI的开发效率，高质量的数据输入又可以帮助其扩大应用程序的开发，以此良性循环。与AI低绩效企业相比，这些企业还擅长通过使用新型的低代码或无代码程序，让没有编程经验的员工也能参与进应用程序的开发之中，这也使得公司的AI应用程序建立速度得到了飞快的提升。
最后，除了上述这些优势之外，AI高绩效企业还能超前解决个人及隐私、公平性等AI相关的潜在风险。从麦肯锡对AI风险的调研结果来看，这部分能超前预防风险的企业占比变化可以忽略不计，但这部分企业所作出的应对措施却产生了变化。这些措施包括了，确保AI的安全运行、AI数据治理、将自动化流程导入数据控制、标准化协议等，以消除人工操作带来的错误。
人才短缺：企业多元化的AI人才需求
通过麦肯锡公司对AI人才市场的调查，人才招聘一直是一项让许多企业头疼的问题，但高绩效企业招聘AI领域人才比其他企业更容易。
AI软件工程师在过去的一年大受欢迎。许多企业已经将AI从试验阶段转向了积极投入阶段，科技人才短缺的现象不仅没有得到缓解，反而更加严峻。HR表示，每一个与AI相关的职位招聘都非常困难，即使是AI高绩效企业也是如此，因为他们更加注重能够优化AI产业化及商业价值的人才引入。近一年来，他们聘请的机器学习工程师是其他企业的两倍，不仅如此，他们还高薪聘请了AI产品经理来监督AI应用程序开发的过程，以保障公司的应用程序的顺利交付。
由人才短缺所延伸出的另一个市场现象——企业普遍进行二次培训以提高员工技能。这种策略不仅可以很好地填补企业AI人才的缺失，同时也能提升公司整体的业务水平。受访企业中有近半数的员工表示，正在通过体验式学习、在线课程学习等方式来学习AI相关的新技能，再配合企业提供相关技术指导搭配学习。
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