麦肯锡AI报告：组织重塑触发岗位大洗牌（3年趋势）

生成式AI（Gen AI）无疑是当下最热门的技术话题，几乎所有企业都在尝试或已经应用。但问题来了：究竟有多少企业真正在推广应用AI？企业对AI的投入和尝试，带来了多少实实在在的商业价值？未来三年，企业适配AI发展过程中，将触发哪些岗位大洗牌？

麦肯锡今年3月发布的《AI冲击下，组织如何重新获取价值》报告，基于全球101个国家近1500名企业人士的调研，给出了最新的答案和关键洞察。

核心观点：组织重塑才是价值引擎

这份报告的核心观点很明确：

那些能从AI中获得更大回报的企业，往往不是技术最酷炫的，而是那些：有高层强力推动和治理；敢于打破旧流程，进行彻底的业务再设计；重视AI的推广和落地，并用数据衡量效果；积极投资于员工的技能转型。

所以，即便你所在的公司不是互联网企业或者头部企业，也依旧可以依托这个浪潮，在“对”的思路引导下，去做更有价值的事情。看看那些已经尝到AI甜头的企业，到底做对了什么？

1. 高层亲自抓、流程再造是价值提升关键

报告中提到，企业能否从Gen AI中获得显著利润提升（EBIT），与

高度相关，特别是CEO对AI治理的亲自监督。这说明，AI不再是某个技术部门的事，而是一把手工程。

更重要的是，报告强调，要让Gen AI产生商业影响，

，比任何其他单一因素都更有效。目前，大约五分之一的企业已经开始这么做了。这意味着，不是简单地把AI工具塞进老流程，而是要思考AI如何能彻底改变做事的方式。

在组织架构上，企业也在摸索。像风险合规、数据治理这类“底线”问题，大家倾向于集中管理（比如成立卓越中心Center of Excellence）。而像技术人才管理、AI方案推广这些更贴近业务的环节，则更多采用中心协调与业务分散相结合的混合模式。

2. 企业风险意识在提高，但内容审查上有差距

随着Gen AI的广泛应用，企业对潜在风险的警惕性也在增强。报告显示，与去年相比，更多企业正在积极应对

等风险。

然而，不同企业对于Gen AI内容的审查程度差异很大。约27%的企业会审查所有Gen AI产出，而同样比例的企业审查比例低于20%。这表明在确保Gen AI输出质量和安全方面，企业仍需加强管理。

3. 推广和落地：知易行难的最佳实践

报告总结了12项能有效推动Gen AI应用并实现规模化价值的最佳实践。比如，

，以及对于大公司而言，，都被证明对提升底线价值有显著作用。

图：大型组织相较于小型组织更遵循最佳实践

（上面这张图参考意义很大——如果你的公司要搞AI相关变革，可以对照这张图，看看哪些实践还值得补上。）

但现实是，大多数企业在这些方面做得还不够。只有不到三分之一的受访者表示他们的组织遵循了大部分最佳实践。大型企业在这方面做得相对更好，他们在组建专门团队、内部沟通、员工培训、建立信任等方面走得更远。这再次印证了，技术好是一回事，能不能用好、推开，是另一回事。

4. 劳动力市场：技能在变，岗位在移

AI对人才和岗位的影响是大家普遍关心的问题。报告显示，可视化和设计人员需求明显下降。但企业仍在招聘AI相关人才，比如

依然紧俏。同时，AI合规专家、AI伦理专家等新岗位正在不断涌现。

为了适应AI，企业也开始大规模培训员工的AI技能，并且预计未来三年这方面的投入会更大。

图：上方图表示因AI使用促使员工重新培训的比例；下方图表示预计未来三年因AI产生的培训需求

至于AI是否会大规模取代工作，多数受访者认为Gen AI在未来三年对整体员工数量影响不大。但具体到不同职能，预期差异很大：

等领域预计员工可能减少，而等领域反而可能增加。这说明AI更多是改变了工作内容和结构，而非简单粗暴地“消灭”岗位。

图：未来三年岗位人员变化预测

5. AI应用：从点到面，Gen AI爆发式增长

报告指出，AI的整体应用率持续攀升，现在近八成企业都在用。而且，企业不再只在一个部门试水，平均在三个业务职能中推广应用AI。

Gen AI的普及速度更是惊人，短短几个月内，常规使用Gen AI的企业比例从65%跃升至71%。

是Gen AI最活跃的领域。

Gen AI的应用场景也越来越丰富，除了最常见的文本生成，生成

的应用也已相当普遍。有趣的是，报告发现C级高管在个人工作中使用Gen AI的比例（53%），比中层管理者（44%）更高。这或许有些出乎意料——原来，你的领导可能比你更积极地拥抱新技术。

6. 价值现状：局部开花，整体待突破

好消息是，越来越多的企业在其应用Gen AI的业务单元中，看到了实实在在的

和。但挑战在于，这种价值目前多停留在业务单元层面。超过八成的受访者表示，Gen AI的使用并没有对企业整体的利润产生显著影响。

图：使用AI的业务单元实现收入增长

这再次印证了，要实现企业级的价值飞跃，需要更系统、更全面的组织变革。同样，落到个人，也需要提前规划好自己在AI时代的发展路径。