近日，全球著名信息咨詢機構麥肯錫發布了，《2022全球AI調查和5年回顧》報告。深度解析了各種AI技術現狀以及5年時間的發展歷程。（發送“麥肯錫AI調查”獲取英文原版報告）

麥肯錫表示，自2017年以來，組織對AI的應用增加了一倍以上，一些從人工智能中獲得高財務回報的組織將繼續領先于競爭對手。同時這些領先者將繼續擴大對AI的投資，以實現更大規模化的AI實踐項目。

在組織對AI應用方面，麥肯錫調查發現，RPA（這里指的是與AI結合的智能RPA）成為組織應用最多的智能技術，高于計算機視覺、自然語言文本理解、虛擬代理或對話、深度學習等技術。

5年回顧：人工智能的應用、影響和投資

自2017起，麥肯錫每年都會發布AI調查報告以跟蹤其應用和發展趨勢。調查顯示，2017年只有20%的組織表示應用了AI，而2022年達到50%，其中2019年是AI爆發年達到了峰值58%。總體而言，5年的時間組織對AI的應用增長了一倍以上。

組織對AI的應用平均數量也實現大幅度增長，2018年AI應用只有1.9項，到2022年已增長至3.8項。

在AI技術應用方面，39%受訪者表示RPA（Robotic process automation）是應用最多的智能技術，計算機視覺、自然語言文本理解、虛擬代理或對話、深度學習等技術緊隨其后。

在AI投資方面，隨著組織對AI的應用率得到了顯著提升。5年前，使用AI的組織中40% 受訪者表示，超過5%的數字預算用AI，而現在超過50%的受訪者表示有這一水平的投資。展望未來，63%的受訪者表示他們預計其組織的投資將在未來三年內增加。

AI場景化用例方面，服務運營優化成為應用最高的用例。此外，創造新的基于人工智能的產品，客戶服務分析，客戶細分，新的基于AI的產品增強功能位列二三名。

應用差距：應用領導者將更加領先

在過去的5年時間，麥肯錫對AI領域的應用領導者進行了深度研究并將他們稱為——AI 高績效者。調查顯示，這些應用領導者正在擴大他們的競爭優勢，并進一步拉開了與其他人的應用差距。

高績效者與其他人相比更有希望遵循釋放價值的核心實踐，例如，領導者更有可能擁有足夠模塊化的數據架構，以快速適應新的AI應用程序。他們還經常自動化大多數與數據相關的業務流程，不僅可以提高人工智能的開發效率，又可以通過提供更多高質量的數據來擴大可以開發的應用程序的數量。

此外，AI高績效者通過使用新興的低代碼、無代碼開發模式讓非技術員工參與創建AI應用程序的可能性是其他組織的1.6倍，這使公司能夠加快AI應用程序的創建。

高績效者在管理其他組織尚未解決的潛在AI相關風險方面搶先一步，如個人隱私的應用。總體而言，麥肯錫發現組織報告識別和緩解 AI相關風險的變化不大，但來自 AI 高績效者的受訪者比其他人，更有可能報告他們參與了已知的實踐幫助降低風險。

其中包括確 AI 和數據治理，標準化流程和協議，自動化流程（例如數據質量控制）消除通過手動工作引入的錯誤，測試模型的有效性并隨著時間的推移監控它們是否存在潛在問題等。

AI人才：新的熱門角色，持續多樣的困境

所有組織都在說，招聘AI人才，尤其是數據科學家仍然很困難。而AI高績效者的難度略低，并且比其他組織更容易聘用一些角色，如機器學習工程師。

根據麥肯錫調查，在過去一年中軟件工程師雇用的最多，比數據工程師和AI數據科學家更頻繁。這表明，許多組織已在很大程度上從試驗 AI 轉向積極將其嵌入企業應用程序中。

此外，大多數受訪者表示，在過去的一年時間，每個與人工智能相關的職位都難以招聘，而且大多數人表示，與過去幾年相比，獲得這些人才并不容易或者變得更難。AI 數據科學家仍然特別稀缺，在麥肯錫詢問的角色中，多數受訪者將數據科學家評為難以填補的角色。

關于AI調查

麥肯錫通過在線調查于2022年5月3日——5月27日以及2022年8月15日——8 月 17日進行，對1,492 名參與者進行了調查。這些參與者代表了各個地區、行業、公司規模、職能專業。

在這些受訪者中，有744人表示他們的組織至少在一項職能中采用了AI，并被問及有關其組織 AI 使用的問題。為了調整回復率的差異，數據按每個受訪者所在國家/地區對全球 GDP 的貢獻進行加權。

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