麦肯锡刚刚发布了 2025 年度的《The State of AI》报告，这应该是目前针对全球企业 AI 落地最系统、最量化的一份研究。

报告调查了来自 105 个国家、1993 名企业管理者的数据，核心信息很清晰：AI 的使用已成普遍，但真正把 AI“用好”的企业依然是少数。

换句话说，AI 在过去三年完成了普及，但距离真正的生产力革命，还有一个从试点到规模化的巨大鸿沟。

这篇文章主要为大家解读麦肯锡报告里的数据和观点。

01. 普及的速度令人惊讶，但大部分企业仍停在“岸边”

报告一开头的数据就很抓人：88% 的企业已经在至少一个业务环节中“经常性使用 AI”。

三年时间，AI 的渗透速度几乎是过去任何技术都无法比拟的。

但麦肯锡的关键观察是：使用并不等于落地，更不等于价值。

受访企业中，有接近三分之二仍处于“实验”或“试点”阶段，只有约33%真正进入规模化应用。这意味着绝大多数企业的 AI 部署还停留在“局部插入式”，并没有完成与核心流程的深度整合。

规模化能力也高度倾向于大型企业：营收 50 亿美元以上的公司里，几乎一半在扩大 AI 的部署；而营收 1 亿美元以下的企业，只有不到三成进入规模化。

AI 正变成大企业的新规模红利，投入与能力的差距正在迅速拉开。

换句话说，AI 的普及是全面的，但 AI 的能力是不平等的。

02 AI Agents 的热度很高，但距离“全企业级”应用依然遥远

相比去年，今年报告最重要的新增主题是 AI Agents：能规划、能执行、能处理多步骤任务的智能体。

麦肯锡的最新数据显示：

• 23% 的企业已经在某个业务环节规模化使用 AI Agents

• 但多数只部署在 1~2 个功能中，还没有企业做到真正的全域覆盖

当前使用最集中的场景主要包括 IT 的工单自动化，以及知识管理环节中的深度信息检索。而从行业看，TMT 和医疗行业在 Agents 的采用上明显领先。

这组数据反映出一个有意思的现象：外界对 AI Agents 的讨论非常热，但企业内部的推进依然谨慎。

麦肯锡甚至用“hype cycle vs reality gap（热潮与现实的差距）”来形容当前状态。

AI Agents 正在从概念走向现实，但它还远没有成熟到“部署即规模”。

真正的挑战不在技术，而在与流程、权限体系和风险治理的对接。

03 AI 的价值正在出现，但多数企业仍处于“局部见效、整体无感”阶段

麦肯锡在报告里反复强调一个事实：企业在“局部用例”层面已经看到不错的收益，但这种收益还没有转化为企业层面的 EBIT 增长。

从数据看：

• 39% 的企业认为 AI 对 EBIT 有正面影响
• 但其中大多数的利润贡献只有 5% 以下

换句话说，AI 没有问题，但 AI 的价值远没流到企业的利润表上。真正被感知到的价值，更多体现在非财务指标上：

• 64% 的企业认为 AI 增强了创新能力
• 45% 感受到客户满意度提升
• 36% 感受到竞争差异化增强

这说明一个关键趋势：AI 不是先改变利润，而是先改变竞争格局。

至于“钱什么时候来”，取决于企业能否让 AI 从“工具”变成“流程”和“系统”。

04 麦肯锡重点关注的那 6%：为什么只有极少数企业拿到了真正的 AI 红利？

麦肯锡把一类企业单独标出，称为 AI 高绩效企业：它们的 AI 使用带来超过 5% 的EBIT贡献，并且自评“显著价值”。

这类企业占比只有 6%。但这 6% 呈现出高度一致的行为模式，也构成了麦肯锡报告最有洞察力的部分。

第一，它们从来不把 AI 当作降本工具。

虽然 80% 的企业把效率作为主要目标，高绩效企业却更强调：创新、新业务和收入增长。

这解释了为什么多数企业停在ROI 不够高的焦虑里，而高绩效企业已经跑出了领先的增长曲线。

麦肯锡一句话讲得很好：效率是结果，不是目标。

第二，它们会彻底重做流程，而不是在旧流程上“贴 AI”。

高绩效企业中，有 55%已经对关键流程进行了根本性重构，是其他企业的2.8倍。

这意味着它们不是让 AI 加速旧流程，而是用 AI 重塑流程本身。这也是 AI 能否规模化的分水岭。

第三，它们在更多业务领域大范围使用 AI。

尤其包括：市场与销售、战略与财务、产品研发。

这些本质上决定企业增长与竞争壁垒的领域，被高绩效企业率先AI 化。

第四，它们在 AI Agents 的采用上更激进。

几乎所有业务函数中，高绩效企业采用Agents的比例都是同行的3到5倍。

第五，最关键的一点：领导层的深度参与。

高绩效企业中：48% 的高管“强烈认同自己在推动 AI 落地”。是其他企业的 3 倍。

麦肯锡给出的结论很直接：AI 要规模化，不是技术问题，是高管参与度问题。

第六，它们投入更多。

有 1/3 的高绩效企业，将20%以上的数字化预算投入 AI，而其他企业只有 8%。

投入的差距，就是结果的差距。

05 就业的未来不是“消失”，而是“重构”

关于 AI 是否会导致岗位消失，麦肯锡的数据比许多人预期的更温和。

过去一年，大多数企业的人员规模基本稳定。但展望明年，预期出现了分化：

32% 的企业预计会减少员工；13% 的企业预计会增加员工。

最有可能发生变化的部门包括：战略与财务、知识管理、制造、市场与销售。

但同时，AI 相关岗位仍在快速增长，尤其在大公司里：数据工程师、软件工程师、ML 工程师、AI 产品经理、数据科学家等职位。

这进一步说明：AI 不会让人类消失，但会让许多岗位“升级换代”。

结语

这份报告的主线非常清晰：

• AI 的普及不是问题，AI 的规模化才是难点
• 真正的价值来自流程重构、组织协同、领导层推动与长期投入
• AI Agents 会成为下一阶段的重点，但现在还处于早期

如果用一句话总结麦肯锡的观点，那就是：

AI 不是一个技术决策，而是一个组织能力的考验。

未来两三年，企业间在 AI 能力上的差距，会比过去十年数字化时代的差距更大。

这份报告的意义不在于告诉企业AI 很重要，而是告诉大家：

怎样做，才真正能把 AI 变成竞争优势，而不是 PPT 上的项目名称。

报告原文：https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai#/