近来，麦肯锡发布了一份长达 80 页的陈述《人工智能：下一个数字前沿?》，对人工智能为企业发明价值的办法进行了全面的介绍和解读。

陈述指出，前期依据已标明“大规模选用人工智能技术将为企业带来丰盛报答”，这意味着人工智能的推翻性力气将逐步闪现。政府、企业以及开发者都应对此有明晰知道。

人工智能正要带来下一波数字推翻浪潮，而公司企业需求现在就开端做好预备。咱们现已看到有少量几家前期进入的公司现已开端从中取得真实的利益，这使得其它公司在寻求和加快它们自己的数字转型上面显得愈加急迫。咱们的发现要点环绕五大人工智能技术体系：机器人、和自动化载具、计算机视觉、言语、虚拟智能体(virtual agent)、机器学习(其间包含深度学习，并且是近来许多其它人工智能技术的新开展的根底)。

1、人工智能出资正在快速添加，其间数字巨子公司是主导者。

从全球规模看，麦肯锡估量 2016 年科技巨子在人工智能上投入了 200 亿到 300 亿美元，其间 90% 花在了研制和布置上，别的 10% 则花在了人工智能并购上。VC 和 PE 融资、拨款和种子轮出资也在快速添加，虽然基数很小，但现已添加到了一共 60 亿到 90 亿美元。其间，机器学习作为一项赋能技术(enabling technology)，现已在内部出资和外部出资中都占有了***的比例。

2、在科技作业之外选用人工智能还处于前期的实验性阶段。仅有少量公司进行了大规模布置。

在咱们查询的 3000 位知道人工智能的***官等级(C-level)的高管中(来自 10 个国家，横跨 14 个作业)，仅有 20% 标明他们现在在大规模或在他们事务的中心部分运用与人工智能相关的技术。许多公司标明它们并不确认相关的事务事例或出资报答。在查询了 160 多种用例之后，咱们发现其间仅有 12% 对人工智能进行了商业化的布置。

3、人工智能的前期运用者与其它公司之间日益扩展的距离。

高科技和电信作业、金融服务作业是人工智能运用方面的领军者。它们也具有最为急进的人工智能出资目的。这些领军者的出资兼具广度与深度：跨多个职能部门运用多种技术，并且将其布置到自己事务的中心。比方说，轿车制造商正在运用人工智能来开发自动驾驶轿车和改进轿车操作体会，而金融服务公司则更可能将其用在顾客体会相关的功用中。

4、前期的依据标明，人工智能能够给严厉的选用者带来真实的价值，并且能够成为一股强壮的推翻性力气。

在咱们查询中，将强壮的数字才能与自动的战略结合在一起的人工智能前期选用者有更高的赢利率，并且还有望在未来进一步扩展成绩的距离。咱们在零售、电力公共事业、制造业、医疗保健和教育范畴的事例研讨突出了人工智能在进步猜测和收购、优化和自动化运营、开发定向营销和定价以及进步用户体会上的潜力。

5、人工智能对数字根底的依靠，以及人工智能往往需求在特定数据上练习的实际意味着公司没有捷径可走。

公司不能推延和延迟其数字化前进，包含人工智能。前期的选用者现已在发明竞赛优势了，并且也好像正将后进者越甩越远。一个成功的方案需求公司处理数字和剖析转型中的许多元素：辨认事务事例、设置正确的数据生态体系、开发或购买适宜的人工智能东西以及调整作业流程、才能和文明。特别地，咱们的查询标明高层的领导、办理和技术才能以及无缝的数据权限是要害的推进要素。

6、人工智能有望完成价值利益，但也给公司、开发者、政府等带来了急迫的应战。

劳动力需求得到再练习，取得新技术，然后能使用人工智能，而不是与之竞赛;期望将自己确立为一个全球人工智能开发中心的城市和国家需求参加全球的竞赛以招引人工智能人才和出资;咱们也需求推进处理在品德、法令和监管方面的难题，不然就会连累人工智能的开展。

企业预备好承受人工智能了吗?

因为科技巨子驱动，人工智能的出资正在飞快添加。科技巨子正在人工智能技术范畴投入数十亿美元的资金。它们看到了 AI 技术在未来的方向——微弱的计算机硬件，越来越杂乱的算法模型和巨量数据，这些需求都已部分完成。实际上，在人工智能范畴，大公司的内部出资占有着首要位置：麦肯锡预算，在 2016 年这一数字是 180 亿-270 亿美元;而外部出资(来自风投安排、私募股权出资、并购、赞助和种子轮出资)大约为 80 亿-120 亿美元，如下图所示。

科技巨子主导了人工智能出资(单位：10 亿美元)

人工智能有望进步赢利，推进作业转型

人工智能技术近年来飞速开展，但是后续的选用仍然处于起步阶段。这使得评价人工智能关于公司和作业形成的潜在影响充满了应战。

经过回忆五个作业的许多事例研讨，咱们也展现了人工智能是怎么改动一些事务活动，并具有根本地改动其他事务的潜力。这些事例证明晰人工智能怎么在整个价值链上和不同作业之间刻画不同的功用。这些事例还对利益相关者有着广泛的影响，比方跨国公司、草创企业、政府和社会安排。而这些工业事例研讨标明晰人工智能的推翻性潜力。

为了开展人工智能广泛运用于商业范畴的愿景，咱们创立了五项事例研讨，以标明人工智能怎么经过多种形式影响详细的行为。咱们挑选创立事例的作业是：零售、电力、制造业、医疗以及教育。类型包含私立、公有、社会企业，包含从劳动密集型作业到事务到事务的重财物操作。

为了满意人们的等待，人工智能需求在经济范畴发挥实践效果，以明显降低本钱，添加收益，并进步财物使用率。

咱们分类了人工智能可在 4 个范畴发明价值的办法：

1-使公司更好地规划和猜测需求，优化研制，进步资源;

2-以更低的本钱更高的质量，进步公司出产货品、供给服务的才能;

3-以合理的价格，经过正确的消息，将产品送到达客户手中;

4-答应他们供给丰厚、个性化和快捷的用户体会。

成功的人工智能转型需求哪些要素?

1、数据生态体系：

打破数据仓(data silos)

决议集成和预剖析的层面

辨认高价值数据

2、技术与东西

辨认合适方针的人工智能东西

合伙或并购以添补才能缺口

采纳灵敏的“测验和学习式”办法

3、作业流程整合

将人工智能整合进作业流程

优化人机界面

4、敞开的安排文明

采纳敞开、协作的文明

信任人工智能劳动力

从头把握技术以备不时之需

从作业散布来看，只要少量作业会被彻底的自动化替代，而关于 60% 的作业来说，其间仅有 30% 的作业能够被自动化。而从地域上来看，美国和我国正主导国际人工智能地图，欧洲正在落后。

人工智能现在还面对这些应战

人工智能为政府和社会提出了广泛的问题。在这份陈述中，麦肯锡指出了其间的一些问题，也包含部分处理问题的办法。咱们在这些问题上的开展关于完成人工智能的潜在利益和防止危险至关重要。

1、鼓舞更广泛地使用人工智能

现在的人工智能运用会集于相对数字化的作业界，而这些范畴现已是新技术的前沿了。扩展人工智能的运用规模，支撑新技术范畴，特别是其间的小型公司，关于保证出产力的添加和经济开展至关重要，能够保证商场健康，具有竞赛力。人工智能在更广泛范畴内的运用也能够协助平衡各作业的薪酬水平。人工智能能够带动出产力水平的开展，然后进步薪酬。更广大的运用规模有助于让人工智能的优点推进至更多的公司和工人身边，而不仅仅是让现已处于收入金字塔顶端的前沿公司和雇员获益。

2、处理工作和收入分配问题

人工智能驱动的自动化革新会深刻影响人们的作业和薪酬水平。在麦肯锡的查询中，绝大多数公司并不认为自己会在未来大幅削减职工人数。但是，明显会有一些职位的技术会不符合未来要求。政府可能会不得不从头考虑社会服务的形式。不同的主意将被归入考虑规模，包含同享劳动力、负所得税和全球根本收入水平。

3、处理品德、法令和监管问题

人工智能提出了一系列品德、法令和监管问题。实际国际的成见危险正在被写入练习数据会集。因为实际国际存在种族、性别或其他许多类别的轻视，供给给机器学习算法的实际国际数据也不可防止地带有这些特征，而人工智能也会在练习中学会成见。

跟着成见的内部化，这些问题正在加重。一起，人们也对算法自身产生了置疑，编程人员的品德见地会被编写进算法中，在决议方案过程中，人们有权得知哪些内容?谁会对人工智能输出的成果担任?这导致了人们关于算法透明度和问责制的呼吁。

隐私是另一个问题——谁对数据具有一切权?需求哪些办法来维护高度灵敏的数据(如医疗数据)，而不用损坏其可用性?正致力于处理这些问题的安排和安排包含 Partnership on AI、OpenAI、Foundation for Responsible Robotics 以及人工智能道德与监管基金会。

4、保证练习数据的可用性

许多的数据关于人工智能练习体系至关重要。敞开公共部门的数据能够影响私营企业的立异，设置通用数据规范也会有协助。在美国，证券交易委员会在 2009 年强制一切上市公司有必要以 XBRL(可扩展事务陈述言语)格局发表其财务报表，然后保证公共数据具有机器可读性。

5、在政府中布置人工智能

人工智能对公共部门的潜力巨大。它进步方案、方针和个性化服务的才能使进步政府服务水平和功率所急需的。在该陈述的附录中，作者探究了人工智能技术在两大公有范畴：医疗和教育的未来。