人工智能采用指数

许多董事会都知道他们的团队正在使用人工智能。很少有人能说出它实际上在哪里发挥作用。这是缩小这一差距的框架。

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关于人工智能是否能推动真正的业务成果的争论已经基本结束。现在的问题是,它将驱动他们去往何处,速度有多快,以及公司内部会发生什么变化。这种转变从“我们正在使用人工智能吗?”到“它实际上在哪里工作?”这促使我们构建 ICONIQ 人工智能采用指数。

人工智能采用指数

过去一年,人工智能采用率已成为衡量公司业绩的核心指标。在人工智能方面取得成功的公司倾向于将其视为跨产品、工程、上市和运营的核心能力,具有明确的所有权和可衡量的进展。

但许多关于人工智能的董事会级对话听起来仍然相同:采用进展顺利,工具已部署,试点正在运行;当追问到底发生了什么变化时,答案变得模糊。

该指数的建立就是为了帮助缩小这一差距。我们的目标不是规定成功的单一定义,而是让人们了解人工智能在整个企业中的实际应用情况,在测量上奠定基础,并将信号与噪声分开。虽然人工智能的影响很难精确量化,但我们认为根本不衡量它会带来更大的风险。该框架迫使人们明确思考人工智能将在哪些方面推动成果以及如何随着时间的推移评估进展。

该模板有两层。摘要视图可以让董事会的对话保持重点(我们在人工智能方面是否取得了成功,无论是外部还是内部?),而不会迷失方向。一组用于研发、销售、营销、客户成功和一般管理费用的功能页面,更深入地了解职能领导者实际上可以影响的战术输入和领先指标,将日常执行与董事会层面的重要结果联系起来。

其目的并不是要全面。最重要的因素因业务而异。我们的建议是每季度更新一次,关注趋势而不是完美,并选择一小组最能代表人工智能对公司预期影响的指标。早期季度可能是定向的或估计的。 从第一天开始,随着时间的推移,一致性和纵向改进比精度更重要。

数据告诉我们什么

在 ICONIQ,我们一直通过首席财务官调查、董事会和直接公司报告来跟踪人工智能在我们的产品组合中的采用情况。

在我们调查的 38 家投资组合公司中,97-99% 的员工可以使用人工智能工具。访问权是赌注。

领导者之间的区别似乎在于深度。在研发领域,86% 的员工每天使用人工智能,近一半是高级用户(定义为生产力提高 50% 以上)。在 GTM 和 G&A 中,每日使用率约为 70-74%,但高级用户率下降至 30%。大多数公司都陷入了困境。

研发:最清晰的投资回报率和真正的结构影响

在接受调查的职能部门中,工程部门发展得最远、最快。整个产品组合的开发速度、审核周期时间和交付的功能提高了大约 40%。 QA 和测试团队也看到了类似的收益(节省了大约 40% 的时间),同时测试覆盖率也随之提高。

人工智能生成的代码占各个公司已提交代码的 25% 到 88%,大多数集中在 50% 到 75% 之间。

工具也得到了整合。 Claude 和 Claude Code 在编码、QA、代码审查、DevOps 和产品设计领域部署最广泛,82% 的受访公司使用它来提供编码帮助。光标是一致的秒。

生产率的提高也正在转化为结构性变化。作为人工智能效率提升的直接结果,一些公司已将研发人员数量减少了 15-25%。其他公司则冻结了净新招聘,同时维持或加速产出。

获得最大收益的公司往往有三个共同点:标准化的工具集、日常使用的文化期望以及对结果的责任。一位首席技术官管理着被视为人工智能落后者的工程师。另一家公司将任何未实现 2 倍生产力提升的工程师与内部导师配对。

GTM:产量上升,员工人数持平

内容生成显示出所有 GTM 用例中最高的相对生产力提升(平均约 55%),这有助于解释为什么营销团队是早期且热情的采用者。生产效率提高后,对外销售和渠道生成增加了约 45%。 GTM 丰富和编排属于同一范围。销售指导和预测占 20-25%。在销售方面,影响体现在管道活动中。一家公司发现每个 AE 每月的交易会议数量增加了 200%。其他人则报告说,与人工智能驱动的前景研究和外展个性化相关的销售周期更短、ACV 更高、获胜率更高。

在客户成功方面,人工智能驱动的票证解决方案是我们确定的最明确的基准。追踪该公司的平均 AI 工单解决率约为 50%,其中一家公司的 AI 解决率达到 65%,CSAT 得分为 86%。几家公司在没有增加员工人数的情况下将其 CS 产品组合增长了 60% 以上,并且至少有一家公司将所有新的 CSM 招聘推迟了 2 年以上。

在营销方面,收益体现在吞吐量和成本上。一家公司的营销人员数量是之前的一半,发货速度提高了 20%。另一位则与同一支球队一起参加了 43% 多的赛事。

G&A:被低估的机会

G&A 功能在人工智能对话中往往受到较少关注,但数据显示了真正的生产力影响。客户服务在平均时间和成本节省方面领先约 55%。法律和合同审查显示可节省约 45%。人力资源和招聘显示,候选人筛选时间减少了 75%,填补空缺的时间减少了 50%。 FP&A 自动化成熟度较早,可节省约 25%,但多家公司已经实现了从多周关闭周期到当天报告的运营转变。

代理人工智能角度在 G&A 中尤其重要。一家公司建立了一个自主的 QBR 平台管道,可以从多个系统中提取客户指标并输出品牌幻灯片,无需人工操作。其他一些人则部署了人工智能法律助理来处理日常合同审查和法律调查。一家医疗保健公司正在使用人工智能代理进行临床接收、索赔审查和会员导航,预计人工智能将大大减少一线人员的需求。

多家公司已正式采取“人工智能优先的补缺策略”:当一个职位空缺时,第一个问题是人工智能能否填补它。其他公司则通过减少管理开销,将经理的控制范围扩大到 10 名以上的直接下属。

这一切加起来意味着什么

领先的公司不一定是拥有最多人工智能工具或最多席位的公司。在我们看来,他们决定了成功的面貌,衡量了成功,并让人们对成功负责。我们的投资组合的模式似乎是一致的:访问几乎是普遍的,但高级用户的深度将领导者与其他人区分开来,这种差距通常是文化和问责问题,而不是技术问题。

在你的下一次董事会或团队会议上,正确的问题不是“我们正在使用人工智能吗?”。问题是“业务正在向何处发展,又在何处停滞?”

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