全球頂級咨詢公司麥肯錫（McKinsey & Company）在官網(wǎng)發(fā)布了《he state of AI in early 2024:Gen AI adoption spikes and starts to generate value》，一份關(guān)于生成式AI應(yīng)用的調(diào)查報告。

麥肯錫對多個國家/地區(qū)的1,363位管理者進行了調(diào)查，以查看他們對ChatGPT、Copilot、Gemini和Midjourney等生成式AI的應(yīng)用情況。

結(jié)果顯示，65%的受調(diào)查者已經(jīng)在實際業(yè)務(wù)中使用該技術(shù)，與2023年的33%相比幾乎增長了兩倍；

應(yīng)用地區(qū)方面，大中華區(qū)（中國臺灣、香港、澳門和大陸）和亞太地區(qū)成為應(yīng)用該技術(shù)增長最快的區(qū)域，主要得益于技術(shù)環(huán)境、原生數(shù)字人口等優(yōu)勢。

下面「AIGC開放社區(qū)」將為大家解讀該報告的重點，如果想查看全部調(diào)查內(nèi)容可以去麥肯錫官網(wǎng)。

生成式AI應(yīng)用激增，商業(yè)價值明顯

麥肯錫表示，如果2023年是生成式AI的元年，那么2024年則是企業(yè)、組織真正應(yīng)用它實現(xiàn)場景化落地并產(chǎn)生商業(yè)價值的一年。

在本次調(diào)查中，65%的受訪者表示，他們經(jīng)常使用生成式AI，這一比例比2023年大幅度增長。這主要是該技術(shù)能為他們帶來實質(zhì)性的好處，包括降本增效、業(yè)務(wù)營收增長等。

72%的受訪者表示，他們在業(yè)務(wù)中至少使用了1項生成式AI技術(shù)，50%表示，使用了2個以上，8%的表示，使用了至少5個以上。

在生成式AI創(chuàng)造商業(yè)價值方面，34%表示主要應(yīng)用在營銷和銷售領(lǐng)域，主要得益于其強大的文本生成、理解和總結(jié)能力；23%則應(yīng)用在了產(chǎn)品研發(fā)和服務(wù)領(lǐng)域；

17%是IT領(lǐng)域，也是因為其超強的代碼生成、審核以及BUG調(diào)試能力；16%表示，應(yīng)用在其他領(lǐng)域和服務(wù)領(lǐng)域。

總體來說，生成式AI的應(yīng)用場景主要與其功能相掛鉤，包括文本、代碼、音頻、視頻、圖片等生成能力。相信隨著更多多模態(tài)大模型的出現(xiàn)，應(yīng)用場景也會進一步擴大。

大中華區(qū)、亞太成應(yīng)用生成式AI增長最快地區(qū)

在本次調(diào)查中，麥肯錫發(fā)現(xiàn)與2023年相比，大中華區(qū)和亞太地區(qū)成為應(yīng)用生成式AI最高的地區(qū)。尤其是在工作和個人的經(jīng)常使用頻率是高于北美、歐洲發(fā)達地區(qū)。

其實從年齡段的調(diào)查結(jié)果就能看出原因，在1981—1996年出生的第一代“原生數(shù)字人口”，成為經(jīng)常、頻繁使用生成式AI的主題人群。

這是因為原生數(shù)字人口從小就生活在互聯(lián)網(wǎng)、智能手機、電腦和社交媒體等數(shù)字技術(shù)環(huán)境中。使用各種數(shù)字設(shè)備、技術(shù)是他們?nèi)粘Ｉ?、學(xué)習(xí)的重要部分，通常不需要特別學(xué)習(xí)就會使用這些技術(shù)。

所以，簡單、易用多數(shù)又處于免費的ChatGPT、Copilot、Gemini和Midjourney等生成式AI產(chǎn)品自然成為他們不可或缺的日常工具。

比較意外的是，1964年以后出生的人，對于生成式AI的應(yīng)用也比較多。一方面是因為多數(shù)退休人可能有時間研究一些新奇的東西，另一方面也充分說明生成式AI的影響范圍正在迅速擴大，滲透到不同年齡段。

企業(yè)使用生成式AI的3種方式

隨著生成式AI的影響力不斷擴大，企業(yè)的應(yīng)用方式也發(fā)生了變化，目前主要有3種方式：

1）使用現(xiàn)成的生成式AI產(chǎn)品，例如，ChatGPT、Copilot、Gemini等，這要做的好處是可以節(jié)省一大筆研發(fā)費用，每個月支付很少的訂閱費即可。

但缺點也很明顯，無法在特定的業(yè)務(wù)場景進行深度應(yīng)用，例如，對數(shù)字、內(nèi)容準確率要求極高的金融、法律領(lǐng)域。不過多數(shù)受訪者選擇直接使用現(xiàn)成產(chǎn)品。

2）通過自有數(shù)據(jù)與生成式AI廠商合作進行模型微調(diào)，例如，你是一家律師行，希望ChatGPT回答準確、特定的內(nèi)容，就可以使用自己積累的數(shù)據(jù)與GPT系列模型微調(diào)來打造特定助手。

這個方法對數(shù)據(jù)質(zhì)量要求較高，如果數(shù)據(jù)標注不準確將會影響輸出內(nèi)容的準確性。

3）完全自己開發(fā)一款產(chǎn)品。目前，開源大模型領(lǐng)域很完善，高性能、低消耗的知名產(chǎn)品有很多，例如，Meta的Llama系列，微軟的Phi系列，谷歌的Gemma系列。

但是這種對技術(shù)、硬件基礎(chǔ)設(shè)施要求極高，只有大型企業(yè)才會選擇這種方法。所以，在本次調(diào)查中，材料和能源、電信和媒體、金融服務(wù)等市場規(guī)模較大的行業(yè)會選擇這種模式。

在應(yīng)用進程方面，大約30%的受訪者表示，當他們確定在業(yè)務(wù)流程中使用生成式AI后，一般需要1—4月的部署、開發(fā)時間，隨后就可以在業(yè)務(wù)中使用它們。

但是如果選擇自己完全開發(fā)模型，通常需要在8個月以上才能使用。

關(guān)于麥肯錫

麥肯錫成立于1926年，總部位于美國芝加哥。麥肯錫是全球“管理咨詢”的先驅(qū)之一，對整個行業(yè)的發(fā)展產(chǎn)生了深遠的影響。

麥肯錫在130多個國家/地區(qū)設(shè)有分公司、辦事處，員工超過3萬人，主要提供業(yè)務(wù)/企業(yè)戰(zhàn)略咨詢、運營效率改善、組織重構(gòu)等。

麥肯錫也是政商界的精英搖籃，很多從麥肯錫跳槽的員工，日后在社會、企業(yè)領(lǐng)域成為了非常知名的人物。

本文素材來源麥肯錫官網(wǎng)，如有侵權(quán)請聯(lián)系刪除

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