經過了數十年一次次從激動歸于失望的探索，人工智能終于開始為先行企業創造實際效益

。率先完成數字化轉型的零售商使用人工智能機器人管理倉庫，甚至在庫存不足時還能自動訂貨;電力公司運用人工智能預測用電需求;汽車制造商也將人工智能用于開發自動駕駛汽車。

全世界正在源源不斷地產生著此前難以想象的數據流，它被視為推動人工智能不斷進化的“燃料”——如今全球各種聯網設備（從網絡瀏覽器到渦輪傳感器）每天采集的數據量高達數十億GB。

在多種因素的合力推動之下，人工智能迎來了新一波發展浪潮。電腦的計算能力日益增強，算法與人工智能模型的發展也日趨成熟，此外還有一個最為重要的變化：

2016年，由人工智能技術催生的創業活動共吸引了260億～390億美元的投資，比三年前翻了三倍。其中絕大部分都是現金充裕的大型數字化原生企業的內部研發費用，例如亞馬遜、百度和谷歌。

人工智能領域的先行企業往往也走在數字化的前沿，而且多為各行業的佼佼者。

盡管投資規模驚人，但除了科技領域之外，人工智能在大部分行業中的應用仍處于早期試驗階段，僅有極少數企業開展了規?；渴?。麥肯錫全球研究院發布了一份報告：《人工智能：數字化的下一個前沿?》(Artificial intelligence: The next digital frontier ?)，其中的一項調研涉及全球逾3000家關注人工智能的企業，調研顯示這些企業或者在技術團隊中部署了人工智能，或者將人工智能應用于價值鏈的核心環節，從而實現了降本增收，而且整個過程得到了高管層的全力支持。不過，多數企業仍然沒有大規模應用人工智能或將其部署于核心業務，因為對其商業前景和投資回報仍心存疑慮。

某些先行企業將強大的數字能力與積極主動的戰略相結合，獲得了更高的利潤率，而且在未來三年內業績優勢有望進一步增強。

但一些早期證據表明人工智能具有不錯的商業前景，那些愿意在運營階段及核心職能部門中部署人工智能的企業能夠收獲實際效益。我們在調查中發現，

應用模式的差異讓先行企業與后來者的差距不斷增大。在麥肯錫全球研究院產業數字化指數(IDI)中名列前茅的行業(如高科技、電信及金融服務等)也是人工智能應用的領軍行業，制定了雄心勃勃的投資計劃。行業龍頭企業已在各個職能部門或核心業務中應用了多項人工智能技術，例如汽車制造商利用人工智能改善企業運營、開發自動駕駛技術;金融服務類企業則將其用于提升客戶體驗的相關職能。隨著這些企業不斷拓展人工智能的應用并獲得更多數據，本來就已落后的企業將被甩得越來越遠。

各國政府也應未雨綢繆，在不抑制企業創新能力的前提下，以監管手段促進市場公平，主動甄別最有可能被自動化技術替代的崗位，并向這些可能因人工智能的發展而危及生計的勞動者提供再培訓，讓其學習如何在工作中與人工智能協作，而非與之抗爭。

人工智能技術將迎來一個充滿創新的未來，但發展程度未必均衡

。麥肯錫的全球研究顯示，在2016年流入人工智能企業的所有外部投資當中，美國企業吸納了66%，其次是中國企業，吸納17%，而且增長迅猛。中美兩國正在大力培養人工智能生態系統(即企業家、金融家及人工智能用戶的集群)，在過去18個月內發布的國家級戰略規劃中均將人工智能列為重要一項，某些項目也已獲得數十億美元的融資支持。韓國與英國也發布了類似的戰略。對于渴望在人工智能領域擁有一席之地的國家而言，最明智的做法就是效仿這些領先國家。

企業必須加快數字化轉型的步伐，才能擷取人工智能的果實。

不過，人工智能無法幫助企業在一夜之間實現數字化技術的突破，恰恰相反，只有首先具備了合適的數字化資產與技能，企業才能最有效地部署人工智能。