总体来看，在已部署AI的企业中，相对多数（38%）的受访者预计，未来三年生成式AI对企业员工规模影响不大。从行业层面看，仅金融服务行业的受访者更倾向于认为，员工规模会缩减。调查还显示，无论是C级高管、高级经理，还是中级经理，对于生成式AI对员工规模影响的预期都大致相同。然而，若将分析型AI与生成式AI的综合影响纳入考量，C级高管相较中层管理者更倾向于预期员工数量将有所增加。
从业务职能层面看，受访者普遍认为，生成式AI将在客户服务、现场服务等服务运营部门，以及供应链与库存管理等领域，造成员工数量减少（见图1）。相比之下，在IT和产品开发职能中，更多受访者认为员工数量将会因此增加。
AI使用率持续攀升
2024年，AI使用率持续增长【1】。最新调查显示，78%的受访者称所在企业已在至少一个业务职能中部署AI，显著高于2024年初的72%以及一年前的55%（见图2）。其中，IT、市场营销和销售是使用AI最多的职能部门，其次为服务运营。过去半年，AI使用增长最显著的是IT部门，报告使用AI的受访者比例从27%跃升至36%。
与前次人工智能现状调查相比，企业在更多业务职能中应用了AI。首次有超过半数受访者表示，所在企业已在多个职能中部署AI（见图3）。整体而言，企业平均在三个职能领域使用AI，较2024年初有所增长，但仍未覆盖多数职能领域。
2024年初以来，生成式AI的应用呈现类似的跃升态势：71%的受访者表示企业已在至少一项业务职能中常规使用生成式AI，高于年初的65%【2】。调查显示，生成式AI最常应用于市场营销与销售、产品与服务开发、服务运营及软件工程职能（根据麦肯锡早前研究，这些正是生成式AI潜在价值最大的应用领域），此外也广泛应用于IT领域。
尽管各行业都普遍最常在市场营销和销售部门应用生成式AI，但对于其他职能部门，部署情况则因行业而异（见图4）。企业通常优先在AI可创造最大价值的领域进行部署。例如，媒体和电信公司更倾向于将生成式AI用于服务运营环节，科技公司侧重于软件工程，专业服务机构则侧重于知识管理领域【3】。与此同时，部署情况也受到企业规模的影响。调查显示，年收入超5亿美元的大型企业会在更多部门推广生成式AI，中小企业的应用范围则相对较窄。
调查表明，企业最常在市场营销与销售、产品与服务开发、服务运营，以及软件工程等领域应用生成式AI。
C级高管生成式AI应用更为普遍
2024年，受访者个人对生成式AI的使用也显著增加，其中C级高管尤为积极（见图5）。在受访高管中，53%表示在日常工作中频繁使用生成式AI，中层管理者的这一比例为44%。尽管不同行业和地区之间的应用水平存在差异，整体趋势表明生成式AI的普及正在各个层面持续增长。
逾三分之一的受访者表示所在企业已使用生成式AI生成图像，逾四分之一表示企业在用它编程。
在反馈称已使用生成式AI的受访者中， 63%表示所在企业已运用该技术生成文本内容。同时，企业也在积极探索其他应用形式。逾三分之一的受访者指出，企业正在运用AI生成图像，逾四分之一表示企业将AI用于编程（见图6）。其中，科技行业受访者提及的应用场景最为广泛；在先进制造业（如汽车、航空航天和半导体行业），生成图像与音频的使用场景更为常见。
更多受访者表示，生成式AI在业务单元层面实现了价值创造。相较2024年初，更多受访者指出，生成式AI的具体应用已为部署该技术的业务单元带来收入增长（见图7）。这一趋势的增幅与上一轮调查中分析型AI带来的收益相当。这凸显出企业若希望充分挖掘AI的全部潜能，需构建涵盖分析型AI与生成式AI的综合解决方案。
总体来看，本轮调查中有更多受访者表示，使用生成式AI的业务部门实现了明显的成本削减（见图8）。在2024年初的调查中，尽管部分企业已尝试在具体职能中应用生成式AI，但真正感受到成本优化的企业占比仍较低【4】。而在最新调查中，多数受访者表示，生成式AI在大多数业务职能中的部署，确实带来了成本压缩。不过，从企业整体来看，该技术对财务表现的影响仍不显著。超过80%的受访者表示，生成式AI尚未对企业的整体息税前利润带来实质性提升【5】。
尽管生成式AI工具加速普及，企业整体仍处于早期探索阶段。从价值兑现的角度看，目前真正实现盈利突破的企业仍属少数。相比之下，大型企业在释放AI潜能方面动作更快，不仅在加大AI人才储备，也更加重视风险应对。自去年初以来，更多企业加快了行动步伐，同时技术本身也在不断演进，智能体（Agentic AI）被视为下一轮AI创新的前沿方向。展望2025及未来，随着更多企业遵循成功部署生成式AI的路线图，这一领域将如何演化，值得期待。
