麦肯锡联合QuantumBlack最新发布《2025年人工智能的现状:智能体、创新和转型》报告:32% 的企业预计会继续裁员

你好,我是杰哥

最近麦肯锡联合 QuantumBlack 发布了 2025年最新版《2025年人工智能的现状:智能体、创新和转型 》(《The State of AI in 2025:Agents, Innovation, and Transformation 》),这份报告基于全球近 2000 位企业高管和从业者的调研数据,真实反映了当下AI 在企业的落地情况。简单来说:几乎所有公司都在用 AI,但大多数还停留在"玩票"阶段

一、AI 使用率创历史新高,但大规模落地仍需时日

  • 88% 的受访者表示他们的公司至少在一个业务部门定期使用AI(去年是 78%),接近九成!
  • **生成式AI(Gen AI)**的使用率也从去年的65%~71% 飙升到 79%。
  • 但真正实现**全企业级规模化(Scaling)**的只有 7% ,**31%**还在扩大部署,**30%**刚开始试点,32%还在实验阶段。

换句话说:AI 已经从"高大上"变成"基础设施",但大多数公司还没把它真正用出生产力

二、AI Agents(智能体)成最大亮点

报告里最吸睛的数据就是AI Agents了------那种能自主规划、执行多步任务的"智能小助手"。

  • 62% 的公司已经在实验或试点AI Agents
  • 23% 的公司已经在某些部门开始规模化部署(Scaling)。
  • 但注意:真正大规模落地的比例在每个具体业务部门都不超过10%。

目前AI Agents最常出现的领域是:

  • IT(如自动服务台)
  • 知识管理(深度研究、资料汇总)
  • 软件工程服务运营

领先行业是:科技、媒体电信、医疗保健 ,这些行业的受访者报告 AI Agents 落地比例明显更高。

麦肯锡高级合伙人 Michael Chui 一针见血地说:

"AI Agents 确实很火,但真正做好很难。很多人看到的是炒作,我们看到的是大量还在探索阶段的公司。"

三、AI 正在带来真实价值,但企业级收益仍有限

好消息是,AI 已经开始真金白银地省钱、赚钱:

  • 用例层面(单个项目)大多数公司都看到了成本降低收入提升
  • 64% 的受访者明确表示AI正在帮助他们实现创新。

但坏消息是:

  • 只有39% 的公司看到了**企业级EBIT(息税前利润)**的显著改善。

为什么?因为高绩效公司和普通公司的做法完全不一样。

四、什么才是真正吃到 AI 红利的公司?

报告把公司分成了**高绩效者(AI High Performers)**和普通玩家,差距非常明显:

项目 高绩效公司 普通公司
AI目标 80% 把提效 作为目标,但同时追求增长+创新 大多数只盯着降本
业务转型意愿 50% 计划用AI彻底改造业务 大多只做局部优化
工作流重设计 大多数已经在重新设计工作流程 很少触及核心流程
落地阶段 更多已进入规模化部署 大多还在试点或实验

一句话总结:只想着省几个客服、写几篇文案的公司,基本赚不到大钱;把 AI 当成业务重塑工具的公司,才是真正赢家

五、关于裁员的真实声音

报告里还问了一个敏感问题:明年AI会对公司总人数产生什么影响?

  • 32% 的人预计会减少员工
  • 43% 预计基本不变
  • 13% 预计会增加员工

观点非常分裂,但整体来看,AI带来的不是简单"取代",而是岗位和技能的迁移与升级。

写在最后

2025年的 AI 格局,用一句话概括就是:

"工具已就位,能力待升级"

AI不再是少数科技公司的玩具,而是几乎所有企业的标配。但从"用AI"到"靠AI赚钱",中间隔着无数个流程重构、组织变革和人才升级的坎。

麦肯锡的结论其实很清醒:
未来三年,决定公司生死的分水岭,可能不是你有没有AI,而是你有没有勇气把AI真正嵌入业务骨子里

这份报告值得每一个关注AI 落地的人认真读一读。真正的AI红利,从来不属于最早喊口号的人,而是属于最会执行的人。

关注我,回复 666,即可获取这份 AI 行业报告。

AI 技术正以前所未有的速度发展,它将如何塑造我们的未来?让我们拭目以待。

相关推荐
昊坤说不出的梦16 分钟前
【实战】监控上下文切换及其优化方案
java·后端
John_ToDebug21 分钟前
2025年度个人总结:在技术深海中锚定价值,于时代浪潮中重塑自我
人工智能·程序人生
疯狂踩坑人26 分钟前
【Python版 2026 从零学Langchain 1.x】(二)结构化输出和工具调用
后端·python·langchain
天人合一peng29 分钟前
Unity中button 和toggle监听事件函数有无参数
前端·unity·游戏引擎
自可乐32 分钟前
n8n全面学习教程:从入门到精通的自动化工作流引擎实践指南
运维·人工智能·学习·自动化
king of code porter36 分钟前
百宝箱企业版搭建智能体应用-创建应用
人工智能·大模型·智能体
HDO清风41 分钟前
CASIA-HWDB2.x 数据集DGRL文件解析(python)
开发语言·人工智能·pytorch·python·目标检测·计算机视觉·restful
策知道1 小时前
依托政府工作报告准备省考【经验贴】
大数据·数据库·人工智能·搜索引擎·政务
工程师老罗1 小时前
Pytorch如何加载和读取VOC数据集用来做目标检测?
人工智能·pytorch·目标检测
测试_AI_一辰1 小时前
Agent & RAG 测试工程05:把 RAG 的检索过程跑清楚:chunk 是什么、怎么来的、怎么被命中的
开发语言·人工智能·功能测试·自动化·ai编程