麦肯锡《超级智能体：赋能人们释放人工智能的全部潜力》报告核心内容梳理

一、报告整体概述

麦肯锡该报告基于对 3,613 名员工和 238 名 C 级高管调查，深入剖析企业 AI 转型路径。虽几乎所有公司投资 AI，但仅 1% 认为自身 AI 应用成熟。报告旨在助力企业领导者释放 AI 潜力，平衡速度与安全关系，受里德・霍夫曼《超级智能体：我们的人工智能未来可能会怎样》启发，探讨企业如何借 AI 增强人类能动性，开启职场新篇。

二、关键发现

1. 员工与领导者对 AI 态度差异：员工比领导者更积极拥抱 AI。领导者低估员工使用生成式 AI 程度，实际 13% 员工日常至少 30% 任务用生成式 AI，远超领导者预估的 4% 。47% 员工预计一年内超 30% 日常任务借助生成式 AI，而领导者仅 20% 认同。近半员工渴望 AI 培训、参与试点及获得激励，超五分之一员工却缺乏支持。

2. 千禧一代的关键作用：千禧一代更熟悉生成式 AI，且多已任管理职，可助力团队提升 AI 运用能力。三分之二管理者每周至少一次接收团队 AI 使用问题，类似比例会向团队推荐 AI 工具。

3. 速度与安全的悖论：47% C 级高管认为公司开发生成式 AI 工具慢，同时员工和领导者都高度关注 AI 安全性与可信度。约一半员工担心 AI 不准确性和网络安全风险，员工对自家公司正确部署 AI 信任度比其他机构高 1.3 倍，71% 员工信任雇主安全、负责、合乎道德地部署 AI 工具。

三、AI 在企业中的现状与挑战

1. 投资与成熟度：92% 企业计划未来三年增加 AI 投资，但仅 1% 领导者认为公司 AI 部署成熟，即 AI 完全融入工作流程并产生显著业务成果。多数公司 AI 应用仍处局部试点阶段，距创造变革性价值的 AI 应用有差距。

2. 技能差距：46% 领导者认为工作队伍中的技能差距是 AI 采用的重大障碍。

四、AI 的技术发展与创新

1. 智能和推理能力提升：大语言模型智能水平显著提高，如 GPT - 4 能通过美国律师资格统一考试且成绩在前 10%，在美国医学执照考试中答对 90% 问题。推理能力让 AI 可进行复杂决策、制定计划，企业可微调推理模型结合领域知识提供见解，如 OpenAI 的 o1 等模型可提供类人思维回应。

2. 智能体人工智能发展：推理能力促使模型能自主行动并完成复杂任务。如 2023 年 AI 机器人辅助呼叫中心代表，2025 年 AI 智能体可与客户对话并处理后续操作。软件公司将智能体能力嵌入产品，如 Salesforce 的 Agentforce 可构建和部署自主 AI 智能体。

3. 多模态发展：AI 模型朝更先进处理文本、音频和视频数据方向发展。谷歌 Gemini Live 提升音频质量、降低延迟，可进行类人对话；OpenAI 的 Sora 能将文本转换为视频。

4. 硬件创新与计算能力提升：专用芯片让 AI 模型运行更快、规模更大、功能更多样。企业可采用高处理能力 AI 解决方案实现实时应用和扩展，如电子商务公司借助 GPU、TPU 及分布式云计算和边缘硬件提升客户服务和保险理赔处理能力。

5. 透明度提升：AI 风险降低但透明度和可解释性仍待提高，这对安全性和减少偏差至关重要。斯坦福大学 CRFM 报告显示模型透明度提升，如 Anthropic 和亚马逊的透明度得分在特定时段显著增长。其他 AI 和 ML 形式也在提高可解释性，方便追溯模型输出数据，检测偏差和危害。

五、AI 在个人生活中的潜力

研究分析 77 项个人活动，发现人们对休闲、睡眠和健身等活动自动化欲望有限，但 AI 与其他技术结合在家务或劳动密集型任务方面可提供显著帮助。2024 年约每天一小时此类活动具技术自动化潜力，2030 年随着用例扩展和 AI 安全性改进，自动化潜力可能增至每天三小时。

六、企业领导者应对建议

1. 设定大胆目标：关注赋能员工日常工作的实用 AI 应用，创造竞争壁垒和投资回报。

2. 关注关键方面

• 适应性：快速采用 AI 新最佳实践以保持竞争力。

• 联邦治理模型：赋予团队开发 AI 工具自主权，同时集中控制风险。

• 预算灵活性：保持灵活预算优化 AI 部署成本和性能。

• AI 基准：利用工具定量评估 AI 模型、算法和系统。

• 弥补技能差距：重视解决工作队伍中的 AI 技能差距问题。

• 以人为本：在 AI 开发中纳入多元化视角，与团队透明沟通。

3. 推动 AI 采用方法：采用自下而上（员工通过黑客马拉松和学习会议试验 AI 工具）和自上而下（高管重新思考 AI 改善主要流程）相结合的方法。