麥肯錫2025 AI報告深度剖析：為什麼88%企業用AI，卻成不了贏家？
今年最令人「驚訝」的AI數據來自麥肯錫最新報告——88%的企業已在使用AI，但只有6%真正獲得超過5%的利潤增長。這背後隱藏的不是技術問題，而是一個比技術本身更深層的組織轉型悖論。
生成式今年最令人「驚訝」的AI數據來自麥肯錫最新報告——88%的企業已在使用AI，但只有6%真正獲得超過5%的利潤增長。這背後隱藏的不是技術問題，而是一個比技術本身更深層的組織轉型悖論。
一、AI 走入主流：90% 企業都在用，但真正擴展的不到三分之一
2025 年的人工智慧，不再是前沿科技的專利。根據 McKinsey 最新《AI 現況調查》，全球有高達 88% 的企業表示已經在至少一個部門中採用 AI，比去年成長 10 個百分點。
這意味著，AI 不再只是概念驗證（Proof of Concept），而是成為日常營運的一部分。
然而，調查也揭露了一個現實：多數企業仍停留在「試驗階段」。
將 AI 規模化（Scaling）的企業僅佔三分之一，能真正實現「企業級效益」的更是少數。
換句話說，AI 的普及與成熟之間，仍存在一道巨大的鴻溝。
二、AI 智能體崛起：從自動化到自我行動
今年最明顯的趨勢，是 「AI Agents（智能體）」 的快速冒起。
這些基於大型基礎模型（foundation models）運作的系統，已能在真實世界中進行計劃、推理並執行任務。
根據調查，62% 的企業已經在試驗 AI 智能體，其中 23% 已開始在一至兩個部門擴展使用。
這些 AI 代理最常見於 IT 支援、知識管理、行銷與研發。
例如，科技與醫療產業的公司，已經使用智能體進行：
- IT 服務台自動回應與修復；
- 企業知識庫自動摘要與研究；
- 產品開發文件的自動產出；
- 醫療資料比對與病患互動分析。
雖然這些應用仍屬早期，但 AI 智能體正逐步走出原本的「輔助」角色，開始具備執行、協作甚至決策能力。
這是從「生成式 AI」走向「代理型 AI」的關鍵轉折點。
Cathy
三、高績效企業的共通點：AI 不只是降本，而是驅動創新
在眾多受訪企業中，約有 6% 被歸類為 AI 高績效者（High Performers）。
這些公司不僅成功量化 AI 成效，更在組織文化與流程設計上完成轉型。
他們有幾個共同特徵：
- 以成長與創新為目標，而非單純追求效率。
- 雖然 80% 的企業以「提升效率」作為 AI 導入目標，但高績效企業更重視「營收成長」與「產品創新」。
- 重新設計工作流程（Workflow Redesign）。
- 近半數高績效者表示，AI 的導入促使他們從根本重構工作流，而非只是將工具疊加在舊系統上。
- 領導層強力支持。
- 高績效組織的主管比一般企業高出三倍的機率主動倡導、參與並示範 AI 使用。
- 投資更積極。
- 三分之一的高績效企業將超過 20% 的數位預算投入 AI 技術。
這些企業的共同心法是：AI 不是外包工具，而是組織 DNA 的重組力量。
四、AI 帶來的效益：創新、滿意度與差異化
儘管 AI 對企業整體營收或 EBIT（息稅前利潤）的直接貢獻仍有限，但它正在帶來更深層的變化。
根據報告：
- 64% 的受訪企業認為 AI 已明顯提升創新力；
- 近一半表示客戶滿意度與品牌差異化有明顯改善；
- 軟體工程、製造與 IT 領域最明顯降低成本；
- 行銷與策略部門則是營收成長的最大貢獻者。
換言之，AI 正在重新定義「競爭優勢」的形狀。
企業不再只是比產品與價格，而是在比「模型的學習速度」、「數據反饋循環」與「自動化決策的深度」。
五、AI 對勞動力的影響：重組，而非取代
AI 對就業市場的影響依然是最具爭議的議題之一。
根據調查：
- 32% 的企業預期明年整體員工數將減少；
- 43% 預期維持不變；
- 13% 則預期增加人手。
這樣的數據顯示：AI 並非「全面取代」的浪潮，而是推動工作重新配置的力量。
例如：
- 行政職能被自動化後，釋放出更多時間用於分析與決策；
- 新興角色如「AI 導師（AI Trainer）」、「提示詞設計師（Prompt Engineer）」與「AI 合規顧問」快速崛起；
- 尤其大型企業更傾向擴充 AI 專才團隊，特別是軟體與資料工程師。
這意味著，AI 時代的競爭核心，將是「人機協作」而非「人機對抗」。
六、AI 風險管理：企業從放任到治理
AI 的高速發展，也讓風險議題浮上檯面。
McKinsey 調查顯示，51% 的企業已經經歷過至少一次 AI 帶來的負面後果，其中最常見的是：
- 模型不準確（inaccuracy）；
- 缺乏可解釋性（explainability）；
- 侵犯智慧財產權；
- 合規與隱私風險。
與 2022 年相比，企業平均現在會主動管理 四種 AI 風險（過去僅兩種）。
這反映出：企業開始意識到「AI 治理」（AI Governance）與「透明性」的重要性。
高績效企業在這方面走得更前，會制定明確流程：
- 何時需要人工驗證模型輸出；
- 如何追蹤 AI 決策過程；
- 如何在技術、數據與倫理三方面同步建立防護網。
這不僅是風險控管，也是建立品牌信任的新基礎。
Joanna Chang
七、AI 的未來：從增強到共創
回顧這份長達 30 頁的報告，McKinsey 傳遞出一個清晰訊息：
AI 的「工具時代」正在結束，「智能體時代」正式開啟。
未來的競爭不在於誰採用 AI，而在於：
- 誰能把 AI 嵌入核心流程；
- 誰能讓 AI 成為組織成長的內燃機；
- 誰能讓 AI 與人協作，創造新價值。
「AI 的真正價值，不在於生成更多內容，而在於創造更快的決策、更聰明的組織，與更具創造力的未來。」
對企業來說，現在是時候問自己：
你的 AI，還停留在輔助階段，還是已經成為行動夥伴？
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資料來源：
McKinsey & Company《The State of AI 2025：Agents, Innovation, and Transformation》
https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-state-of-ai
