麦肯锡：2022年人工智能现状及五年回顾

2022年12月6日，麦肯锡发布《2022年人工智能现状：五年回顾》（The State of AI in 2022—and A Half Decade in Review）报告，概述了过去五年人工智能的发展状况。麦肯锡连续5年对人工智能发展数据进行追踪，其中2022年5月和8月先后两次对来自不同国家和地区、行业、企业、领域的1492人进行了调查。报告从技术采用情况、对企业的积极影响、企业人工智能支出情况、高绩效企业发展情况和人才发展情况几个方面对人工智能发展情况进行了详细分析。

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人工智能技术应用情况

1.1 人工智能采用率加倍

2017年，20%的受访者称至少在一个商业领域采用了人工智能，而2022年的数据为50%。其中2019年这一数据达到峰值——58%。

企业采用的人工智能能力数加倍。比如自然语言生成和计算机视觉从2018年的1.9达到了2022年的3.8。

在企业采用的人工智能能力中，机器过程自动化和计算机视觉是被采用最多的，自然语言文本理解发展最快，目前已经排到了计算机视觉之后。

从人工智能用例来看，采用最多的人工智能用例比较稳定，过去4年采用最多的人工智能用例都是服务优化。

1.2 人工智能投入增加

随着人工智能技术的采用，人工智能领域投入也不断增加。5年前，采用人工智能技术的企业受访者中有40%称其人工智能预算占数字化预算的5%。目前有超过一半的受访者称人工智能预算达到了这一水平。此外，还有63%的受访者称其企业人工智能投入将在未来3年持续增加。

1.3 更多企业从人工智能中看到价值

2018年，认为人工智能具有价值的受访者所在领域主要是制造业和风险投资领域。2022年，受访者认为人工智能对收入带来影响最大的领域是市场营销和销售、产品和服务开发、战略和企业融资；而成本效益最高的领域是供应链管理。

1.4 人工智能采用过程中尚未加强风险管理

目前，越来越多的企业加速了人工智能技术的采用，但从2019年到2022年，受访者称其所在企业所面临的由人工智能带来的风险仍未得到有效缓解。

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人工智能高绩效企业

过去五年，麦肯锡对人工智能企业进行了追踪研究，发现人工智能高绩效（AI high performers）企业竞争优势扩大明显。

一是人工智能高绩效企业在企业数量没有明显增长的条件下，依然可以轻松保持稳定的企业效益。人工智能高绩效企业的定义是所在企业受访者20%以上的毛利润来自人工智能的采用。受访者表示，人工智能的主要作用是增加收入而非降低成本，但人工智能的采用在一定程度上确实可以降低成本。

二是人工智能高绩效企业会在战略、数据、模型、工具、技术和人才等领域，选取最佳组合完成实践，比如将人工智能战略与商业产出相结合。人工智能高绩效企业会进行大规模人工智能开发和部署。也会为人工智能算法提供高质量数据，以及提高人工智能开发效率和扩展人工智能应用。此外，人工智能高绩效企业也更加关注人工智能相关的风险，比如个人隐私、平等、公平等。

三是人工智能高绩效企业在引进人才方面具有优势。以上优势都会为人工智能高绩效企业吸引更多人才。比如，受访者表示，人工智能高绩效企业在招聘人工智能数据科学家和数据工程师方面的难度小于非人工智能高绩效企业。

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人工智能人才问题

3.1 人才招聘存在难度

所有受访者均表示招聘人工智能人才存在难度，尤其是数据科学家。但相比之下，人工智能高绩效企业在招聘机器学习工程师等方面难度较小。数据工程师是企业去年招聘最多的岗位，其次是数据工程师和人工智能数据科学家。这表明越来越多的企业开始从人工智能实验转向将人工智能融入企业应用中。

3.2 技能提升与技能重塑

为解决人工智能人才短缺的问题，最常用的方法是对现有员工进行技能提升，有超过一半的受访者表示采用了该方法。从顶尖大学和技术公司招聘也是常用的人才招聘方法。此外，与其他企业相比，人工智能高绩效企业人才招聘渠道更加多元化。

3.3 增加人工智能团队的多元性

从人工智能团队的多元性来看，大多数企业仍存在然改进的空间。从受访者的数据来看，女性只占人工智能团队的27%，而少数民族（人种）只占25%。有29%的受访者表示其人工智能团队没有少数民族（人种）。根据麦肯锡之前的调查数据，人工智能高绩效企业中，人工智能团队成员有25%为女性的企业数量是其他企业的 3.2倍；人工智能团队成员有25%为少数民族（人种）的数量是其他企业的至少2倍。

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评述

从麦肯锡调查数据显示，近5年来人工智能应用取得明显进展。企业人工智能采用率加倍，同时企业对人工智能的投入不断增加，未来几年人工智能投入也将持续增加。随着人工智能技术的采用，越来越多的企业发现了人工智能为企业带来的价值。但伴随着人工智能技术的发展和应用，其带来的潜在风险不断增加，尤其是合规风险，但大多数企业并未对此作出积极响应。随着人工智能技术的不断成熟，未来人工智能将在更多领域发挥价值，但在发展的同时也需要积极采取措施缓解人工智能潜在风险。

（全文完）

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