麦肯锡发布“2022全球AI调查”:RPA成为组织应用最多的智能技术

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近日,全球著名信息咨询机构麦肯锡发布了,《2022全球AI调查和5年回顾》报告。深度解析了各种AI技术现状以及5年时间的发展历程。(发送“麦肯锡AI调查”获取英文原版报告)

 

麦肯锡表示,自2017年以来,组织对AI的应用增加了一倍以上,一些从人工智能中获得高财务回报的组织将继续领先于竞争对手。同时这些领先者将继续扩大对AI的投资,以实现更大规模化的AI实践项目。

 

在组织对AI应用方面,麦肯锡调查发现,RPA(这里指的是与AI结合的智能RPA)成为组织应用最多的智能技术,高于计算机视觉、自然语言文本理解、虚拟代理或对话、深度学习等技术。

 

 

5年回顾:人工智能的应用、影响和投资

 

自2017起,麦肯锡每年都会发布AI调查报告以跟踪其应用和发展趋势。调查显示,2017年只有20%的组织表示应用了AI,而2022年达到50%,其中2019年是AI爆发年达到了峰值58%。总体而言,5年的时间组织对AI的应用增长了一倍以上。

 

 

组织对AI的应用平均数量也实现大幅度增长,2018年AI应用只有1.9项,到2022年已增长至3.8项。

 

 

在AI技术应用方面,39%受访者表示RPA(Robotic process automation)是应用最多的智能技术,计算机视觉、自然语言文本理解、虚拟代理或对话、深度学习等技术紧随其后。

 

 

在AI投资方面,随着组织对AI的应用率得到了显著提升。5年前,使用AI的组织中40% 受访者表示,超过5%的数字预算用AI,而现在超过50%的受访者表示有这一水平的投资。展望未来,63%的受访者表示他们预计其组织的投资将在未来三年内增加。

 

AI场景化用例方面,服务运营优化成为应用最高的用例。此外,创造新的基于人工智能的产品,客户服务分析,客户细分,新的基于AI的产品增强功能位列二三名。

 

 

应用差距:应用领导者将更加领先

 

在过去的5年时间,麦肯锡对AI领域的应用领导者进行了深度研究并将他们称为——AI 高绩效者。调查显示,这些应用领导者正在扩大他们的竞争优势,并进一步拉开了与其他人的应用差距。

 

高绩效者与其他人相比更有希望遵循释放价值的核心实践,例如,领导者更有可能拥有足够模块化的数据架构,以快速适应新的AI应用程序。他们还经常自动化大多数与数据相关的业务流程,不仅可以提高人工智能的开发效率,又可以通过提供更多高质量的数据来扩大可以开发的应用程序的数量。

 

此外,AI高绩效者通过使用新兴的低代码、无代码开发模式让非技术员工参与创建AI应用程序的可能性是其他组织的1.6倍,这使公司能够加快AI应用程序的创建。

 

高绩效者在管理其他组织尚未解决的潜在AI相关风险方面抢先一步,如个人隐私的应用。总体而言,麦肯锡发现组织报告识别和缓解 AI相关风险的变化不大,但来自 AI 高绩效者的受访者比其他人,更有可能报告他们参与了已知的实践帮助降低风险。

 

其中包括确 AI 和数据治理,标准化流程和协议,自动化流程(例如数据质量控制)消除通过手动工作引入的错误,测试模型的有效性并随着时间的推移监控它们是否存在潜在问题等。

 

AI人才:新的热门角色,持续多样的困境

 

所有组织都在说,招聘AI人才,尤其是数据科学家仍然很困难。而AI高绩效者的难度略低,并且比其他组织更容易聘用一些角色,如机器学习工程师。

 

根据麦肯锡调查,在过去一年中软件工程师雇用的最多,比数据工程师和AI数据科学家更频繁。这表明,许多组织已在很大程度上从试验 AI 转向积极将其嵌入企业应用程序中。

 

此外,大多数受访者表示,在过去的一年时间,每个与人工智能相关的职位都难以招聘,而且大多数人表示,与过去几年相比,获得这些人才并不容易或者变得更难。AI 数据科学家仍然特别稀缺,在麦肯锡询问的角色中,多数受访者将数据科学家评为难以填补的角色。

 

 

关于AI调查

 

麦肯锡通过在线调查于2022年5月3日——5月27日以及2022年8月15日——8 月 17日进行,对1,492 名参与者进行了调查。这些参与者代表了各个地区、行业、公司规模、职能专业。

 

在这些受访者中,有744人表示他们的组织至少在一项职能中采用了AI,并被问及有关其组织 AI 使用的问题。为了调整回复率的差异,数据按每个受访者所在国家/地区对全球 GDP 的贡献进行加权。

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