AI橫空而出、稍有識者多會隨時關注；同學熱心捎來麥肯錫的《2025年AI現狀報告》，深入探討了企業如何透過生成式AI自我再造以獲取更高價值。
企業透過生成式AI自我再造可獲更高價值
拜讀了這麥肯錫篇全球性調查報告 The state of AI – How organizations are rewiring to capture value 摘要該篇研究的重點於下：
AI應用持續增長: 超過四分之三的受訪者表示，他們的組織至少在一個業務功能中使用AI，其中生成式AI的使用正在迅速增加 。
大型企業引領變革: 營收超過5億美元的大型企業在AI的組織變革方面比小型企業更為迅速 。
高層參與的重要性: CEO對AI治理的監督與組織從生成式AI中獲得的底線影響高度相關，尤其在大型公司中影響最大 。
工作流程再設計的價值: 在所有規模的組織中，工作流程的再設計對生成式AI實現EBIT（息稅前利潤）影響最大，21%的受訪者表示他們的組織已從根本上重新設計了至少部分工作流程 。
AI部署的集中化與分散化: 組織在部署AI時會選擇性地集中管理某些元素。風險與合規、數據治理傾向於完全集中化，而技術人才和AI解決方案的採納則多採用混合模式 。
生成式AI產出監控的差異: 組織對生成式AI產出的監控程度差異很大，27%的受訪者表示所有內容在使用前都會經過審查，另有類似比例的受訪者表示只有不到20%的內容會被檢查 。
緩解風險的努力: 許多組織正加強努力以緩解生成式AI相關風險，特別是錯誤、網路安全和智慧財產權侵權方面的風險管理有所增加 。
採取全面轉型思維: 建立真正持久競爭優勢的組織，是那些以全面轉型思維來改變其商業模式、成本結構和收入來源的組織，而非逐步推進 。
採用和擴展的最佳實踐: 報告列出了12項生成式AI採用和擴展的最佳實踐，包括設立專門團隊、定期內部溝通、高層積極參與、嵌入業務流程、提供能力培訓、建立信任機制、追蹤KPI等 。然而，目前少於三分之一的受訪者表示他們的組織正在遵循大部分這些實踐 。
AI對勞動力的影響: 許多受訪者預計未來三年內，生成式AI對其組織勞動力規模影響甚微，儘管在服務營運和供應鏈管理等功能中預計會有員工人數減少，但在IT和產品開發方面則可能增加 。企業已開始進行員工技能再培訓，並預計未來會增加。
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參考來源 The State of AI: Global survey – How organizations are rewiring to capture value
