麦肯锡刚刚发布了 2025 年 AI 最新报告怎么找配资公司，一组数据让人"破防"：
88% 的组织都在用 AI，但只有 39% 的组织吃出了"真金白银"。
这份《The state of AI in 2025》回答了 AI 时代大家都很关心的一个问题：
用了 AI 之后，大家到底过得怎么样？
总共有 5 个结论：
1. 多数企业已在至少一个业务环节使用 AI，AI 几乎已成标配。
2. 看似大家都在用 AI，但真能用到"见效赚钱"的，其实不到四成。
3. 人人都在谈 Agent，但真正跑通业务流程的企业，仍是少数派。
4. 只有高绩效企业能真正尝到 AI 红利。
5.AI 岗位正吃掉招聘预算，传统岗位被替代、AI 人才被争夺，组织结构正在被重写。
AI 普及是真的，但规模化落地还早
麦肯锡这份《The State of AI in 2025》调查了全球来自各行业的近 2000 家组织，其中一个最直观的数字是：
88% 的受访企业表示已在至少一个业务职能中使用 AI 技术，比去年整整高出了 10 个百分点。
但，用上不等于用深，更不等于用出钱。
看着很热闹，真正能赚到钱的却不多，不少企业想靠 Agent 一步起飞，但更多的还停在起跑线观望。
用是都在用了，但多数还停在试点阶段
单从数据看，AI 确实在企业里全面开花，大多数企业已经不再是观望者，而是参与者（哪怕只是试水）：
但试水不代表游泳，更不代表能游到终点。
报告显示，只有 39% 的组织表示 AI 带来了实质性财务回报，实现了息税前利润（EBIT）的增长。
也就是说，多数企业 AI 项目还没有跑赢投入产出比：
这 39%，基本来自少数行业场景的集中收割。
例如软件工程、制造、IT 这类以效率提效为核心的岗位更容易吃到红利，而营销、战略、财务则是为数不多能带来"营收提升"的领域：
也正因如此，很多企业的 AI 使用呈现出一种效率提升 ≠ 盈利提升的割裂状态：
流程顺了，但财务账面并没太大变化。
AI Agent 热度飙升，但落地只在局部
生成式 AI 余温未散，Agent 就已成为企业新宠。
报告显示，62% 的受访组织已经在试验 AI Agent 类应用，不少还搭建了自己的企业内部 Agent，例如 AI 客服助手、AI 知识总结助手、AI 代码生成工具等。
更关键的是：在任何一个部门里，真正在推 AI Agent 的公司，都不到一成。
而这些真正"跑起来"的应用，也主要集中在流程清晰、标准化程度高的部门，例如 IT 运维、知识管理、营销与销售等：
进一步拆解后会发现，这些使用 Agent 的场景有一个共同点：结构清晰、流程标准、数据充分、容错率高。
而一旦涉及跨部门协作、复杂流程或高风险决策，Agent 往往就会止步于试验阶段。
根源也不难理解。
麦肯锡在报告中明确指出：部署 Agent 不是接个 API 就完事了，而是要重构流程 + 重塑组织 + 重训员工。
也正因如此，麦肯锡在报告中反复强调，Agent 热度虽高，但还远未量产。多数组织目前还在试用或"验证阶段，离规模化还有一段距离。
AI 带来的更多是"感觉好"，但进账的还不多
如果说 AI 是企业的新晋员工，那它目前的表现大概是，工作流程顺了不少，但月底账上钱还是没多出几位数。
首先，麦肯锡报告里提到，64% 的受访组织都表示自从用了 AI 以后感觉更有创新力了：
也就是说，AI 确实给了大家带来了一种变强了的实感。
团队做事更快了、响应更灵了、开会更少了、脑子更清楚了～
但这份好感度尚未大面积转化为收入增长——
仅 36% 的企业表示盈利能力有所提高，仅 33% 看到收入增长，而报告中最冷的一项——市场份额提升，仅有25%的企业认为得到了改善。
那么现在 AI 到底帮企业干了什么？
从岗位来看，它现在还是在后端环节更能显出"立竿见影"的降本效果：
有 40% 的组织用 AI 做知识管理，有 34% 的组织把 AI 派去管 IT，有 26% 的组织把应用在软件工程。
而真正"能上分"的业务前线主要集中在三大类：
39% 的营销销售部门用 AI 写文案、做内容、找线索，精准获客提转化；31% 的产品开发团队依赖 AI 做版本快速迭代、辅助测试；17% 的战略与财务规划部门则利用 AI 做预测建模、算 ROI、做预算分析：
AI 红利给了谁？
不是谁用 AI，谁就能吃到红利。
在这波 AI 浪潮中，普通企业还在"用一用、试试看"，而高绩效企业早已杀进了业务流程，把 AI 用出了真章。
只有高绩效企业能真正尝到 AI 红利
麦肯锡这次报告中，把一类企业单独拉了出来看：
那些能将至少 5% 的企业 EBIT（息税前利润）增长归因于 AI，并已在实际业务中实现显著价值回报的组织，被定义为 AI 高绩效企业。
麦肯锡这次把这类企业和拉出来比了一下，结果发现了一个惊人的差异：
未来 3 年，有 50% 的高绩效企业打算推动 AI 主导的"变革性改变"，而普通企业中这一比例只有 14%。
更重要的是，这种"变革性改变"不是空口号，而是正在发生的事。
在 AI 真正落地的环节上，高绩效员工从从根本上重新设计工作流程的可能性高达 55%，约其他人的三倍（2.8 ×）。
相比之下，那些还停留在省点人工、做点报表的企业，可能根本没触碰到 AI 的真正红利区。
麦肯锡合作方专家 Tara Balakrishnan 也在报告中指出，高绩效企业 / 人才最突出的特征是野心的高度，他们的 AI 战略并不止步于效率提升，而是试图重塑整个业务模式。
在他看来，成本导向思维正在限制 AI 的潜力，真正能够规模化使用 AI、并持续获得生产力提升的企业，往往也正是那些把 AI 当作增长与创新引擎、拥有清晰变革叙事的团队。
当然了，高绩效 AI 组织的成功也并非偶然。
麦肯锡从战略、技术、人才、数据、运营五大维度梳理出近 20 项 AI 最佳实践，结果发现一个显著差异：
AI 绩效越高的企业，几乎在每一项实践上都做得更早、更深入。
比如，在战略层面，高绩效企业中有 60% 已绘制明确的 AI 路线图（一般企业的一半）。
在组织执行层面，它们不止停留在"用 AI 试试"的阶段，而是主动重写业务流程，将 AI 嵌入前线流程与系统，采用敏捷开发模式，追求"快速试错 - 持续迭代"的落地节奏。
AI 红利并不平均，它更像一场结构性机会，属于那些愿意打破流程重做一遍的人。
AI 岗正在吃掉所有招聘预算
AI 正在改写的不止是企业的业务流程，还有员工的生存逻辑。
麦肯锡报告显示，未来一年内，32% 的受访企业预计员工总数将下降，仅 13% 预计会上升，多数则认为"总体变化不大"。
看似平稳的数据背后，是组织架构的悄然重构："裁得动的被裁了，裁不动的正在学习 AI 技能。"
被替代的，是重复性强、创造力低的岗位；而被紧急招聘的，是那些能驾驭 AI、驱动新能力的关键角色：
软件工程师、数据工程师、AI 产品经理、Prompt Engineer、AI 伦理与合规专家……这些原本"偏技术"的岗位，正从边角料变成招聘主角。
与此同时，企业之间的 AI 人才分化也越拉越大。
大企业在 AI 相关岗位的招聘比例，是中小企业的两倍。
有资源、有预判的大公司正在加速囤人，而人力紧张的小组织，则被迫经历一段 AI 转型的空窗期。
人才结构的变化背后，其实对应着另一个关键词：风险承压能力。
麦肯锡的调研显示，在所有 AI 相关的负面后果中，"结果不准确"是企业遇到最多的问题，有 30% 的组织在过去一年中至少遇到过一次该类风险。其次是"解释性不足"和"个人隐私问题"。
不过，真正令人关注的是另一组数据：
在所有 AI 风险治理行为中，最积极的仍然是那批高绩效 AI 组织。
他们在"知识产权侵犯""合规问题"等关键风险上，既是遭遇者，也是最早进行防御部署的群体。
这一点，麦肯锡全球高级合伙人 Alexander Sukharevsky 给出的解释非常到位：
正因为他们用得更深，用得更激进，所以风险也来得更快、更集中。
这并不是坏事。
这些"高绩效组织"通常部署了比其他企业多两倍的 AI 用例，意味着他们往往是在关键任务场景里使用 AI。
比如涉及隐私的数据流、核心业务流程的优化、员工、客户交互的自动化等等 , 这些环节天然就要求"高风险承受力 + 高执行效率"。
这也给尚在探索阶段的企业一个提示：
真正高绩效的组织，反而是那些目标明确、策略清晰，能在创新中解决问题的团队。
只有当 AI 被当作"业务变革引擎"而不是"省人工工具"，它才能带来可衡量的长期价值。
更多细节欢迎查看完整报告。
报告链接：
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
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