麦肯锡：88%企业都在用AI，但只有39%赚到了钱
近期，麦肯锡发布了《The State of AI in 2025》，调查覆盖全球105个国家、1993家企业，横跨所有主要行业。结论让人“破防”：AI普及率突破88%，但只有39%的企业赚到了真金白银。
这份报告描绘了AI商业化的真实现状——热闹有余，兑现不足。以下是报告的几大关键发现与趋势。
一、AI普及率创历史新高，但“规模化”仍属少数
1. 使用率全面提升
88%的企业已在至少一个业务职能中使用AI，比去年高出10个百分点。更有三分之二的公司在两个及以上部门部署AI，约一半企业在三个以上职能落地。
2. 但规模化仍难
只有三分之一的企业实现了“组织级AI落地”。大企业和小企业的差距巨大：年收入超过50亿美元的公司中，约近一半已进入规模化阶段；相比之下，年收入低于1亿美元的公司中仅约29%达到这一阶段。
3. 行业使用更均衡
除了科技业，媒体、电信和保险行业的AI使用率也与科技业相当。AI不再是“科技专利”，而成了全行业共识。
二、效率提升≠利润增长：能赚钱的只有39%
1. EBIT改善有限
仅39%的企业认为AI带来了正向利润贡献，大多数增幅低于5%。AI让流程更顺、决策更快，但并未带来可观的财务回报。
2. 成果集中在特定场景
降本主要出现在制造、软件工程、IT管理 等高效率环节；而营收提升则集中在营销、产品开发和战略规划 等前端部门
3. 盈利与创新错位
麦肯锡指出，许多企业“看上去很忙”，但AI项目停留在“提效层面”，没有真正重构流程。流程通了，利润却没涨——这正是AI商业化的关键症结。
三、AI Agent热潮来临，但落地率不足10%
1. Agent成为企业新宠
62%的企业正在试验AI Agent系统，但真正进入规模化落地的不到一成。
2. 使用集中在标准化场景
Agent主要用于IT运维、知识管理、客服与销售支持等流程清晰、容错率高的环节。TMT（科技、媒体、电信）和医疗健康行业最积极，其他行业相对较低。
3. 难点在“组织”，不是“算法”
麦肯锡强调：“部署Agent不是接个API，而是一次组织重构。”要想跑通，企业需重写流程、重训员工、重建协作机制。Agent的技术成熟度没问题，真正的瓶颈是管理架构。
四、AI红利集中在那6%的“高绩效组织”
1. 高绩效组织的定义
麦肯锡将能将≥5%的EBIT增长归因于AI的公司定义为“AI高绩效组织”，占比仅6%。
2. 高绩效组织的五个特征
更大投入 ：三分之一的公司将AI预算占数字预算20%以上；
更高目标 ：将AI视为增长与创新引擎，而非降本工具；
更深嵌入 ：AI已进入核心业务与决策流程；
更快节奏 ：采用敏捷开发，快速试错、持续迭代；
更强领导力 ：高层直接推动AI转型，设立清晰路线图。
3. 结果
约一半的高绩效组织表示其打算通过AI推动业务的变革性改变，这一比例是其他企业的三倍以上。
“高绩效企业的共同点，是把AI当作增长引擎，而不是降本工具。”
五、AI重塑人力结构：裁掉重复工，抢AI岗
1. 总体人数趋稳，岗位结构大变
麦肯锡报告显示，未来一年内，32%的企业预计员工数量预计会下降，13%预计上升。背后的逻辑是：能裁的裁，留的要学AI。
2. 岗位重分配正在进行
在业务职能层面，中位数约17%的职能部门报告去年因AI使用出现员工减少，约30%的职能部门预计明年将进一步缩减。
3. 新岗位五强榜
招聘以软件工程师、数据工程师 为主，并出现AI产品经理、AI伦理与合规等新角色，部分企业也开始增设Prompt相关岗位。
4. 人才竞争极度分化
大企业在AI岗位招聘上显著高于中小企业。头部企业在“囤人”，小企业在“硬撑”。AI人才的稀缺，正在加速行业集中化。
六、AI风险从“是否存在”转向“能否治理”
1. 风险普遍化
相当比例的使用AI企业在过去一年经历过AI相关负面事件，以结果不准确、解释性不足、数据隐私问题最常见。
2. 风险治理意识在增强
平均来看，组织治理的AI风险数量已从2项提升到4项，但解释性和透明性仍是最薄弱环节。
3. 高绩效者反而更“危险”
用得深、试得早，风险暴露也更集中。正如麦肯锡合伙人Alexander Sukharevsky所说：
“他们敢用在关键任务上，自然也要承担更高风险。”
4. 成熟的标志不是“零风险”，而是“管得住”
高绩效组织在知识产权、模型透明度、伦理合规上投入最多，这正成为AI商业化的“新护城河”。
七、总结
麦肯锡的结论——AI的普及不再是问题，问题在于谁能让它真正落地。AI不是炫技的噱头，而是一场管理革命。
那些敢于重构流程、重训团队、打破旧组织的企业，正一路向前；而那些还停留在“贴AI标签”的公司，只是在原地打转。AI不是省钱工具，而是增长引擎。
真正的赢家，不是最早上车的，而是敢一路开到终点的。