无论你是像达康书记一样追求GDP，还是仅仅关心自己未来的工作前途，麦肯锡的这份新报告都值得一读，整个研究基于老牌工业强国德国展开。但报告中通过案例展示的逻辑，放诸其他国家、其他行业中仍然适用。
麦肯锡在最新的报告中估计，人工智能的应用，可以使德国的生产力每年提高0.8-1.4%。对于人口迅速老龄化的发达经济体而言，这一提升非常重要，因为德国没有足够的工人来维持GDP发展预期。
德国想要完成2030年的GDP目标，至少有三分之一取决于生产力的提高。而AI可以提供甚至超额提供所需的生产力提升。
麦肯锡预测，若果能尽早的部署AI，德国2030年的GDP目标可能超额完成4%；但是如果AI化进展不力，这个目标可能要落后三分之一。
为了说明各个领域可以从AI获益的程度，麦肯锡将工作岗位分为七个类别，然后分别考察在不同行业中，这七类工作岗位可以被AI化的程度。如下图所示：
以制造业(Manufacturing)为例，目前的人类活动中，大约有55%的工作可以被AI所带来的自动化取代。而一些例如产品包装、焊接等体力工作，被AI取代的潜力可达90%。除了管理等岗位之外，大部分工作都有超过50%的自动化潜力。
这一情况和美国类似。不过总体而言，德国制造业的自动化潜力略低于美国。对于这两个发达经济体而言，教育都是AI自动化潜力最低的部门。
人工智能对于德国经济，特别是工业领域的重要性已显而易见。接下来关键的问题是：AI在工业领域的关键应用是什么？
麦肯锡还在报告中，以五个行业为例（航空航天、汽车制造、汽车供应商、工业设备、半导体），从八个维度进一步作出解读，展示了AI的多元化应用和巨大的性能提升潜力。
麦肯锡在报告中表示，人工智能将对上述相关领域产生程度不同但均相当重要的影响，并且在报告中详细的进行了论述。
此外，麦肯锡还给出四个建议：
1、一定要知道AI能做什么，特别是应用案例。别以为经济不重要，没有商业应用，什么创新也生存不下去。
2、对于AI既要苦练内功，也要懂得借助第三方。毕竟现在专业人员很少。
3、在可能的情况下尽量存储细粒度数据，让平坦或者非结构化的数据可用。这些都是未来创造价值的燃料。
4、利用专业知识驱动AI这个引擎。
如果对这份报告感兴趣，推荐下载研读。
下载方式：在量子位微信公众号(ID：QbitAI)对话界面，回复：“麦肯锡”三个字，就能获得下载的传送门了。
