但是，現(xiàn)在大多數(shù)的新聞都是關(guān)于 AI 技術(shù)提供商。并且許多新用戶都還處于實驗階段。市場上幾乎沒有能夠即刻采用并獲得大范圍歡迎的產(chǎn)品，目前看來也沒有可能會很快出現(xiàn)。因此，分析師們對 AI 發(fā)展的潛力仍然存在分歧：一些人對 AI 的潛力形成了一個樂觀的共識，而其他人對 AI 能帶來的真正經(jīng)濟利益保持謹慎。目前的市場預測出現(xiàn)巨大差異，以 2025 年為時間點，低增長的預期是 6.44 億美元，高增長的預期則達到了 1260 億美元。鑒于對 AI 投資規(guī)模非常大，數(shù)字較低的預測可能顯示了這樣一個信號：我們將迎來下一個繁榮與蕭條的交替期。以麥肯錫在 AI 商業(yè)上的經(jīng)驗來看，這種泡沫的景象不太可能會出現(xiàn)。

為了提供一個更有啟示意義的視角，他們決定研究用戶是如何采納 AI 技術(shù)的。麥肯錫的研究提供了對當下迅速發(fā)展的 AI 產(chǎn)業(yè)的一張快照，通過鏡頭，我們可以看到供應商和用戶的實際情況，進而總結(jié)出關(guān)于 AI 潛力的一個更加可信的觀點。首先，研究投資環(huán)境，包括公司在研發(fā)和部署方面的內(nèi)部投資，大型企業(yè)并購以及風險投資（VC）和私募股權(quán)（PE）公司的融資。然后，再看看需求方面，結(jié)合使用案例分析和對 3,000 多家公司的 C 級管理人員的調(diào)查，了解公司如何使用 AI 技術(shù)，是什么在推動他們采用人工智能，部署的過程中有什么障礙，AI 對市場，財務和機構(gòu)的影響。

AI 一般指的是機器表現(xiàn)出和人一樣的智能的能力，比如，在不使用包含了各種細節(jié)指導的手寫編碼程序的情況下能夠接近問題。對于 AI 技術(shù)的分類，目前有很多方法，但是，現(xiàn)在很難有一個互相排斥和共同窮舉的列表，因為人們經(jīng)?；旌虾推ヅ涠喾N技術(shù)來創(chuàng)建個別問題的解決方案。這種創(chuàng)建方式有時會被看成是一個獨立的技術(shù)，有時則是其他技術(shù)的附屬，有時又變成了應用。有一些框架將 AI 技術(shù)通過基本的功能進行劃分，比如文本、語音、圖像識別；其他則使用商業(yè)應用進行區(qū)分，比如商業(yè)或者網(wǎng)絡安全。

試圖更精確地定義這個術(shù)語的原因有以下幾個：AI 涵蓋了廣泛的技術(shù)和應用，其中一些僅僅是早期技術(shù)的擴展，而另一些則是全新的。此外，正在人們習慣于以前的進步時，當前并沒有一個被普遍接受的“智能”理論和機器“智能”的定義。

計算機科學家拉里·特斯勒（Larry Tesler）的定理，斷言“人工智能還沒有完成。”我們在本文中談及的人工智能技術(shù)是所謂的“狹義”人工智能，它執(zhí)行一個狹義的任務，其反面是通用人工智能或 AGI，旨在能夠執(zhí)行人類可以做的任何智力任務。我們專注于狹義 AI，因為它具有短期的商業(yè)潛力，而 AGI 尚未到達。AI 的應用已經(jīng)開始成熟，而認真采取前瞻性策略的公司將得到顯著的競爭優(yōu)勢。

人工智能技術(shù)近年來取得了顯著的進步。然而，其采納仍處于初步階段。這使得評估 AI 對企業(yè)和業(yè)務真正的潛在影響不容易。我們知道許多沒有采用 AI 的企業(yè)說，他們在做 AI 投資的業(yè)務方面有困難，但是采用了 AI 的那些公司呢？通過案例研究和調(diào)查，麥肯錫發(fā)現(xiàn)早期規(guī)?；捎?AI 的企業(yè)實現(xiàn)了有吸引力的回報。這些案例展示了 AI 將如何重塑整個價值鏈以及各領域的不同職能。這些案例對許多利益相關(guān)者，包括跨國公司、初創(chuàng)公司、政府以及社會機構(gòu)都有著廣泛的影響。結(jié)合強大的數(shù)字能力、穩(wěn)健的 AI 采用，以及前瞻性的 AI 戰(zhàn)略的企業(yè)，將實現(xiàn)巨大的財務業(yè)績。