“90%的（被調(diào)研）企業(yè)已經(jīng)啟動數(shù)字化和AI轉(zhuǎn)型，但只有25%取得了切實成果，僅有10%實現(xiàn)了AI規(guī)?；瘧?。”麥肯錫對企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型進行持續(xù)性調(diào)研，并于4月10日發(fā)布了AI最新趨勢與落地實踐的研究結(jié)論。

麥肯錫全球資深董事合伙人卜覽表示，這一數(shù)據(jù)與20年前ERP信息化、10年前移動互聯(lián)網(wǎng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型期的調(diào)研結(jié)果幾乎一致，“領先者與大多數(shù)企業(yè)的最大區(qū)別，不在于技術(shù)本身有多強，而在于能否挑中業(yè)務重點，端到端打穿”。

麥肯錫將這一現(xiàn)象稱為“試點陷阱”：大量企業(yè)長期停留在點狀試點階段，在不同業(yè)務領域分散嘗試，最終效果有限，同時導致組織信心不足。其調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，75%的企業(yè)正處于這種狀態(tài)。

麥肯錫全球資深董事合伙人鐘惠馨表示，AI轉(zhuǎn)型的復雜性遠超過去的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。她以某金融機構(gòu)為例，將其AI轉(zhuǎn)型所需能力拆解為四層：客戶經(jīng)營模式、AI驅(qū)動的決策、核心技術(shù)與數(shù)據(jù)、營運模式。數(shù)字化轉(zhuǎn)型可能只需要做好這四層當中的某些部分，而AI轉(zhuǎn)型必須四層同步推進，且自上而下。

“AI轉(zhuǎn)型不是IT項目，而是企業(yè)自上而下的決策流程、人才體系與組織能力的全面變革?！辩娀蒈罢f。

但這并不意味著企業(yè)要在所有職能上全面鋪開AI。卜覽稱，很多公司都在說“All in AI”，但這只是一個態(tài)度，不能作為方式和方法。如果認為“All in AI”就是每個職能、每個流程都要做AI，一定會出問題。他提出，企業(yè)AI轉(zhuǎn)型成功的關(guān)鍵在于“有選擇的自我顛覆”，明確1—2個核心業(yè)務領域，集中資源端到端打穿，重構(gòu)流程與人機協(xié)作模式。

麥肯錫全球董事合伙人張勤亞認為，AI轉(zhuǎn)型是需要不斷培養(yǎng)的“肌肉”。每一次新技術(shù)出現(xiàn)，就要進行迭代式創(chuàng)新，且不是零散的創(chuàng)新，而是整個流程的更新。他說，AI時代，人類最重要的技能將是表達清楚自己要什么，剩下的執(zhí)行可以由AI來做。人類作為最后的“判斷者”，要講清楚目標、邊界和目的。

針對市場普遍關(guān)注的AI替代崗位問題，卜覽回應稱，AI對人才梯隊的影響主要體現(xiàn)為替代型與轉(zhuǎn)型型同步發(fā)生，其中轉(zhuǎn)型型影響更為根本。AI將重構(gòu)關(guān)鍵業(yè)務流程，推動人機協(xié)同作業(yè)，讓人類轉(zhuǎn)向機器難以勝任的高價值工作。受影響比較明顯的有知識管理、產(chǎn)品服務開發(fā)、IT、營銷與銷售、服務運營等。

卜覽進一步稱，當前存在大量預期性裁員。他援引《哈佛商業(yè)評論》數(shù)據(jù)介紹，近九成企業(yè)預期AI會影響，從而開始裁員，但僅有2%的企業(yè)真正在內(nèi)部落地AI應用。很多公司裁員受其他大環(huán)境影響，實際被AI替代的崗位仍是個位數(shù)百分比，因此，他認為人們無需過度焦慮。