麦肯锡: 从「AI价值悖论」到代理式 AI 的产业化落地

从“AI价值悖论”到“代理式AI”的产业化落地，麦肯锡的这份洞察不仅揭示了企业在AI部署中的真实困境，也勾勒出下一阶段的技术演进路径。本文将带你系统梳理麦肯锡的核心观点，并结合产业趋势，探讨代理式AI如何重塑组织价值链与决策模式。

麦肯锡9月份密集发布了两篇报告：一份聚焦企业在生成式AI上的「价值悖论」，另一份则探讨了AgenticAI（代理式AI）在先进产业中的应用。

两份报告放在一起看，可以更清晰地理解AI在企业中的真正价值点和落地路径，我会着重分享报告中提到的几个实际应用案例。

这两篇报告分别是：EmpoweringAdvancedIndustrieswithAgenticAI和BeyondtheHype:UnlockingValuefromtheAIRevolution，感兴趣的小伙伴可以直接搜索。

一、什么是AI的价值悖论

麦肯锡的报告指出，全球超过80%的企业已经开始使用生成式AI，但同样比例的企业尚未看到明显的营收提升或成本下降。

换句话说，“会用工具”不等于“创造价值”，造成这种现象的原因主要有：

1.应用零散，缺少端到端流程重构

大多数企业只是在局部环节尝试AI，用它来生成文档、代码或营销素材，但并没有把AI嵌入到完整的业务流程中。结果就是效率提高了一点，但无法真正影响利润表。

例如，如果在生产线上只用AI检测缺陷，但后续的分析、派单、整改还是人工断点，就无法形成价值闭环。

2.缺乏与业务价值挂钩的目标

很多项目停留在“省了多少时间”这样的指标，而没有和收入提升、成本下降等核心财务目标挂钩。管理层自然也难以看到实实在在的效果。

3.执行和组织机制不足

人才不足：缺少既懂业务又懂AI的跨界团队；协同不畅：部门之间壁垒严重，AI项目难以推广到全公司；使用动力不足：一线员工往往把AI当作“额外工具”，缺少强制的应用机制。

4.技术和数据基础碎片化

很多企业的数据分散在不同系统里，缺乏统一治理和可复用的数据产品；技术架构往往是“一次性搭建”，难以扩展。

5.缺乏可靠性和治理机制

在一些高风险、高价值场景（比如质检、研发、财务），企业担心AI的输出不可控、错误无法追责。因此更多停留在低风险的“试水”，自然难以形成规模价值。

二、案例：AI如何在企业中创造价值

1.制造企业的质检闭环

一家制造企业把AI应用到生产质检的多个环节。传统做法依赖人工抽检，既耗时又容易漏检。

企业首先引入视觉检测模型，对产品进行全量扫描；随后由AI代理自动归因，调用历史数据和案例库，生成初步的“缺陷原因假设”；最后，AI会自动生成整改报告，并分派到相关责任人，确保问题跟踪到底。

在这个过程中，AI不再是“辅助”，而是成为闭环系统的一部分。结果是，生产良率明显提升，整体利润率在两年内翻了一倍。

2.全球电子公司的平台化探索

另一家公司选择从技术底座入手。它没有急着在某个具体环节“炫技”，而是搭建了一个模块化的平台：

统一的数据治理，保证不同部门用的是同一套干净的数据；多模型和评估机制，允许根据场景切换不同模型；开源的编排框架，让代理能够组合起来完成更复杂的任务；混合云GPU集群，保证算力的灵活性。

这种“乐高式”架构，让企业能够在不同业务线快速复制成功案例，避免了“一次性大投入、难以扩展”的陷阱。

3.互联网企业的组织驱动

一家互联网公司不仅在销售、编程、产品设计三大领域引入了生成式AI，还配套了完整的组织变革措施：

首先，高层主动示范应用AI，起到带头作用；同时对员工进行体系化培训并设立行为激励，鼓励一线团队在日常工作中应用AI；用KPI和使用率指标来跟踪落地情况。

这种“机制化推动”让AI使用不再是“可选项”，而是融入到员工的日常工作中。

4.汽车供应链中的代理式AI

在研发环节，一家汽车一级供应商利用多代理系统和LangGraph框架，让AI自动根据历史需求和测试库生成新的测试用例。对于一些常见的需求类型，生成测试用例的时间缩短了一半，尤其对初级工程师帮助显著。对于“全新场景”则仍由人工主导，以保证可靠性。

在销售环节，一家卡车制造商部署了多代理系统，自动完成“客户筛选—潜客研判—销售话术生成—合规校验”的全链条工作。3–6个月内，该公司的销售拓客活动翻了一倍，订单量增加了40%。

从这些案例可以看到，AI的价值来自三个要素：

流程闭环：让AI参与从发现问题到解决问题的完整链路；

平台化能力：构建可扩展的技术底座，避免重复造轮子；

组织机制：通过培训、激励和考核，把AI融入日常工作；

生成式AI打开了想象空间，而代理式AI则让“自主行动”和“规模复制”成为可能。最终能否见到价值，取决于企业是否愿意把AI当作“组织的一部分”，而不仅仅是一个工具。

三、如何真正从AI中获得价值——麦肯锡的建议

1.以价值为锚，而不是以技术为导向

先明确AI要带来什么样的财务效果，例如收入增长、成本下降、库存周转改善，而不是只盯着“能不能用AI”。

同时，找到对利润表影响最大的环节，把AI融入其中。如，把衡量指标从“节省了多少时间”升级为“利润率提升多少、现金流改善多少”。

2.从零散用例走向端到端流程重构

不要只做几个孤立的试点，而要以业务域为单位，重构完整的流程。让AI从监测—分析—决策—执行都能参与，而不是停留在某个环节。

例如：质检流程中，AI不仅检测缺陷，还能自动归因、生成整改方案，并跟踪执行情况，形成闭环。

3.构建模块化、可扩展的技术底座

采用“乐高式”架构：数据治理、模型管理、编排与评估、统一用户体验分层解耦。避免厂商锁定，支持多模型、多代理协作，确保平台可以不断扩展。

同时，在算力上采用混合云，降低试错成本并提升灵活性。

4.通过组织机制推动规模化应用

首先，管理层要亲自使用和推广AI；体系化培训一线员工，并通过KPI、激励和考核推动应用；同时，建立懂业务、懂AI、懂交付的“数字交付工厂”，快速迭代用例。

5.分阶段落地，而非“一次性大投入”

0–30天：梳理价值主线，挑出高潜力场景；30–90天：快速做出MVP（最小可行产品），搭建初步代理编队并灰度上线；90–180天：沉淀可复用的能力层（数据产品、评估机制、身份与审计），并把成功经验复制到更多流程。

6.建立治理和风险控制机制

明确human-on-the-loop（人在环上）的决策边界，关键节点必须人工把关。同时建立日志与审计机制，保证可追溯。

引入验证代理，对AI输出进行交叉检查，提升可靠性；分级数据管理，避免敏感数据泄露，同时对齐行业监管。

综上，麦肯锡的两份报告传递出一个共同的信息：AI正在从“辅助工具”走向“自主合作伙伴”。企业若想从中获益，必须从根本上重新思考业务流程、组织架构和技术基础。

以上，祝你今天开心。