全新的麦肯锡报告的十大要点，该报告探讨了一项向世界许下承诺的技术，但实际上它是否兑现了炒作的预期？
1/ 90%的公司"使用AI"，但67%仍停留在试点模式
AI的问题不在于能否构建一个包装器或新的概念验证（PoC）。扩展需要优质、干净且准确的数据来输入到工具中。此外，你还需要一个完善的技术架构来使一切正常运行和流畅运作------主要是基于云的架构。
62%的组织正在试验AI智能体，23%的组织正在扩大AI智能体的应用规模。
大多数集中在科技和医疗保健领域。医疗保健是AI智能体的巨大机遇。人们常常在这个领域感到迷茫或充满好奇，尤其是在当今的数字世界中。我们将看到这里会受到更多关注。
3/ 影响差距巨大。64%的人表示AI有助于创新，但只有39%的人看到了实际息税前利润的增长。
AI需要大量投资才能有效地扩大技术规模。此外，不仅是技术需要变革，与之相关的工具、人员和流程也需要变革，这就推高了成本。
4/表现优异者（前6%）想得更长远。
他们重建工作流程，设定增长目标，并投入实际预算，而不仅仅是概念验证（POC）。对于某些技术而言，思维越宏大，回报就越高。如果你能在组织内部找到改进流程的切入点，那么在改进和回报方面就会产生复利效应。
5/个人拥有AI的领导者扩大规模的可能性是其他人的3倍。
这是一项需要领导层参与解决问题并积极采用的技术。AI具有适应性和可及性。领导层投入越多，就越会推动AI议程。
6/ 赢家使用AI来改变工作的完成方式，而不仅仅是加快工作速度。
我们都在工作方式中经历着摩擦。一个更好的流程从员工士气到成本节约都有一系列好处。非货币性的好处作为关键绩效指标（KPI）来设定和衡量是极具价值的。
7/普通公司衡量效率。
最优秀的企业衡量其员工的行动速度。将信息转化为可执行洞察的速度是新的竞争优势。
8/风险管理正在迎头赶上，51%的人已经目睹了AI的反噬，主要是由于不准确。
信任是阻碍AI发展的因素。我们看到AI发展缓慢；同样，企业能否将最有价值的决策交由AI来执行呢？
9/劳动力影响尚不明朗。32%的人预计会裁员，13%的人预计会增长，其他人都在猜测。
我们通常看到的是，一项新技术的出现往往伴随着不确定性。那些有着明确流程和可预测数据流的旧工作将会消失。但新的工作岗位将会涌现，涵盖从工程、销售到风险和领导等各个领域。
10/ AI的采用已成为主流，但真正的变革尚未开始。
我们距离看到AI的益处得以实现仍有很长的路要走。此外，它是资本密集型的。大多数NVIDIA芯片在新芯片推出并取代它之前只能使用1年。公司需要在投资方面具有战略眼光。