麦肯锡:捕捉人工智能和人工智能在TMT中的潜力

生成式人工智能（Gen AI）的出现，对于希望引导其组织走向未来的领导者来说，既是挑战，也是重大机遇。机会有多大？麦肯锡的研究估计，人工智能每年可以为经济增加2.6万亿至4.4万亿美元，同时将所有人工智能的影响提高15%至40%。在科技、媒体和电信 （TMT） 领域，新一代 AI 用例预计将产生 3800 亿至 6900 亿美元的影响，其中电信领域为 600 亿至 1000 亿美元，媒体领域为 800 亿至 1300 亿美元，高科技领域约为 2400 亿至 4600 亿美元。事实上，在未来三年内，任何与人工智能无关的东西都可能被认为是过时的或无效的。

一些领导者正在抓住时机，在他们的组织中大规模实施人工智能，但其他领导者仍处于试点阶段，有些领导者尚未决定该怎么做。如果公司要在未来几年保持竞争力和相关性，高管们必须了解人工智能的潜在影响，并制定必要的战略，将其纳入其运营中。这些战略将涉及人工智能原生转型，重点是构建和管理人工智能的采用。麦肯锡对如何嵌入 AI 进行了广泛的研究，以确保该技术提供有意义的价值。在过去的一年里，我们还花了很多时间与客户合作，创建并实施新一代人工智能路线图。这种研究和实践经验的结合使我们能够在七个业务领域中识别出 TMT 中的 100 多个 AI 用例。 1

我们与客户合作的经验已经表明，电信公司有可能在所有关键职能部门利用人工智能产生重大影响。总影响的最大份额可能是客户服务和销售，它们加起来约占总影响的 70%;网络运营、IT 和支持功能将完善其余部分。该技术在加强员工和客户之间的互动方面已经显示出有意义的影响：产品和活动的个性化、销售效率的提高以及上市时间的缩短可以带来 3% 到 5% 的潜在收入增长。多达 50% 的活动可以自动化的客户服务互动有可能将生产力提高 30% 到 45%，同时改善客户体验和客户满意度得分。在劳动力方面，高达70%的重复性工作活动可以通过人工智能实现自动化，以提高生产力。在知识搜索、验证和综合方面也有可能提高效率，其中大约 60% 的活动具有自动化的潜力。新一代 AI 工具可以将开发人员的生产力提高 20% 到 45%。

这些区域为用例提供了肥沃的土壤。更具挑战性的是从绘制路线图到构建概念验证，再到成功扩展和捕捉影响。多年设计和实施数字化转型的经验教会了我们很多东西，但人工智能的本质和颠覆速度正在创造新的不确定性。

要成为大规模的 AI 原生组织，需要充分利用技术、数据和治理。当领导者采用一种利用人类和机器优势的运营模式时，成功就会随之而来;植根于敏捷性、灵活性和持续学习;并得到强大的数据和分析人才的支持。成功的另一个条件是在数据质量和数量上进行投资，专注于数据生命周期，以确保为训练生成 AI 模型提供高质量的信息。在数据架构中构建功能，例如向量数据库以及数据预处理和后处理管道，将有助于用例的开发。人才、数据、技术、治理——这些都不能是事后才想到的。

成功的实施具有清晰的愿景和果断的方法。我们建议财务计划在明年维持或增加人工智能预算。这些预算应包括专门用于生成人工智能的资源，用于塑造和制作定制解决方案（例如，使用电信特定数据训练大型语言模型，而不是实施现成的数据）或与IT供应商合作以加快实施时间表。

人工智能之旅已被证明包含许多挑战和学习机会，例如准备和改变组织的文化、寻找规模巨大的数据集以及解决模型提供的输出的可解释性。领导者应该预料到人才短缺、缺乏组织承诺和优先级（包括 C 级高管）以及难以证明某些业务案例的投资回报率是合理的等艰巨挑战，所有这些都是在不断变化的监管和道德环境中造成的，这带来了进一步的不确定性。但令人生畏并不一定意味着不可能。开发一个协议和护栏系统（例如建立“审核”模型来检查不同风险的输出并确保用户收到一致的响应）将是减轻人工智能带来的新风险的关键一步。另一个关键是变更管理——让最终用户参与模型开发过程，并将技术深度嵌入到他们的运营中。

该系列展示了麦肯锡及其人工智能部门 QuantumBlack 对 AI 世代的顶级见解，详细研究了该技术对组织的变革潜力。它为高层管理人员提供了关于如何准备实施 Gen AI 的指导，并探讨了 TMT 行业（尤其是电信）使用 Gen AI 的影响。该系列涵盖了部署 AI 的基本要求，包括组织准备、数据管理和技术注意事项。它还强调了有效管理与生成 AI 实施相关的风险的重要性。此外，该汇编概述了生成式人工智能领域的未来发展和进步。

Gen AI 将继续发展。新功能，例如分析和理解图像或音频的能力，以及具有 GPT（生成式预训练转换器）市场的不断扩大的生态系统正在不断涌现。对于领导者来说，风险很高。但机会也随之而来。TMT参与者的下一步行动将决定他们如何从孤立的案例转向大规模实施，从炒作到影响。

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 作者简介

麦肯锡电信业务高级合伙人兼全球负责人Venkat Atluri常驻麦肯锡芝加哥办事处，Alex Singla是麦肯锡人工智能QuantumBlack的高级合伙人和全球负责人;Peter Dahlström是技术、媒体和电信（TMT）业务的高级合伙人兼欧洲负责人，常驻伦敦办事处，Alexander Sukharevsky是麦肯锡人工智能QuantumBlack的高级合伙人和全球负责人;TMT业务高级合伙人兼全球负责人Brendan Gaffey常驻达拉斯办事处;维克多·加西亚·德拉托雷（Víctor García de la Torre）是马德里办事处的副合伙人;Noshir Kaka是TMT业务的高级合伙人兼全球负责人，常驻孟买办事处;TMT业务的高级合伙人兼人工智能负责人Tomás Lajous常驻纽约办事处;Andrea Travasoni是电信业务的高级合伙人兼全球负责人，常驻米兰办事处;TMT业务部高级合伙人兼数字和分析负责人Benjamim Vieira常驻里斯本办事处。

作者感谢何塞·大卫·巴斯克斯·塞拉亚（José David Vázquez Zelaya）对本报告的贡献。