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88%的组织使用AI，但三分之二仍困于试点阶段

据麦肯锡2025年11月《人工智能的状态：代理、创新和转型》全球调查，近九成组织已定期使用人工智能，但规模化落地仍面临显著瓶颈，仅约三分之一进入企业级扩展阶段。

一、人工智能应用持续扩展但规模化进程缓慢

报告指出，88% 的受访者表示其组织至少在一个业务职能中定期使用人工智能，较2024年的78%显著上升。然而企业级部署仍处早期：仅31% 的组织已开始跨部门扩展人工智能项目，近三分之二仍停留在实验或试点阶段。

规模化程度与企业规模高度相关。收入超过50亿美元的公司中，近半数组织进入扩展阶段；而收入低于1亿美元的企业中，该比例仅为29%。城市68% → 农村43%的采用差异同样反映资源禀赋对AI落地深度的影响。

二、人工智能代理处于早期探索阶段

组织对人工智能代理展现出高好奇心：62% 的受访者表示其组织至少在尝试使用代理系统。
但实际规模化应用极为有限——仅23% 的组织在企业内扩展代理部署，且多数仅限一至两个业务职能。

按职能分布，IT与知识管理是代理应用最活跃领域，分别有**8%和7%**的组织实现规模化扩展。
行业层面，科技、媒体电信及医疗保健行业报告的代理使用率最高。
报告强调：“对于那些已在特定职能中使用代理的公司，大多数仍处于探索阶段”，凸显技术潜力与实际落地间的显著差距。

三、创新效益显现但企业级财务影响有限

人工智能在用例层面已产生积极效益。**64%的受访者报告AI推动了组织创新能力提升，近半数观察到客户满意度与竞争差异化改善。
成本优化在软件工程、制造业和IT领域最为显著，超50%**的受访者报告相关职能成本下降。

然而企业级财务影响仍有限：仅39% 的组织将任何程度的EBIT增长归因于人工智能，且多数归因比例低于5%。收入增长效益集中于营销销售（67%）、战略财务（65%）及产品开发（62%）等职能，与历史调查趋势一致。

四、高绩效组织的差异化实践特征

报告定义的“AI高绩效者”（占受访者6%，其EBIT超5%可归因于AI且报告“显著价值”）展现出系统性差异。这些组织更倾向设定超越效率的雄心目标：79% 将创新或增长纳入AI战略，而其他组织该比例为50%。

工作流程重构是关键成功因素。55%的高绩效者报告对业务流程进行根本性重新设计，是其他组织（20%）的2.8倍。
此外，高绩效者在以下实践上显著领先：

• 人工验证流程：65% 已建立模型输出验证机制
• 领导层承诺：48% 强烈认同高管对AI计划的拥有感
• 预算投入：超三分之一将20% 以上数字预算投向AI

五、人工智能代理在高绩效组织中加速渗透

高绩效组织在代理技术应用上进展更快。在IT职能中，33%的高绩效者报告代理已扩展或完全部署，而其他组织仅为8%。
知识管理（31% vs 7%）与产品开发（29% vs 5%）领域同样呈现三倍以上差距。

这种领先优势源于系统性能力构建。高绩效者更可能采用涵盖战略、人才、运营模式、技术、数据及采纳扩展的六维实践框架，其中“将AI解决方案嵌入业务流程”与“建立人工验证机制”被识别为价值捕获的最强预测因子。

六、就业影响预期呈现分化态势

受访者对AI的就业影响预期存在明显分歧：32% 预期未来一年整体员工规模减少3%以上，43% 预期不变，13% 预期增加。职能层面，服务运营（39% 预期减少）与软件工程（32%）的缩减预期最高。

值得注意的是，尽管存在缩减预期，51% 的组织在过去一年招聘了AI相关岗位。大型企业对软件工程师（29%）与数据工程师（29%）的需求尤为突出，反映技能结构转型先于规模调整。

七、风险管理实践逐步成熟

组织对AI风险的应对能力持续提升。受访者平均管理4项风险，较2022年的2项翻倍。51% 的组织报告过去一年至少经历一次AI负面后果，其中不准确性（30%）最为常见。

高绩效者虽报告更多负面案例（尤其在知识产权与合规领域），但风险缓解措施也更全面。54% 的组织正积极应对不准确性风险，个人隐私（43%）与合规性（38%）紧随其后。报告指出：“雄心勃勃的AI议程伴随更高风险暴露，但领先组织通过系统性治理将其转化为可控变量”。

人工智能工具的普及已成定局，但其全部潜力仍待释放。报告总结：“表现最佳公司的经验表明，超越渐进式效率提升、将AI视为组织转型催化剂的组织，更可能重新设计工作流程并加速创新。随着代理技术改进与企业能力成熟，更全面嵌入AI将为组织提供新的价值捕获与竞争优势路径。”

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2026-02-13（五）