2025年，麦肯锡预计包装企业使用人工智能来进行商业优化的规模将大幅增长，把麦肯锡合伙人表示，他们认为到了2026年这个技术就能全面展开部署了。Goel告诉我们：“大家现在都很重视这个领域，也一直在努力实践。”这次研究的核心是看包装企业怎么把AI技术应用到商业优化上来，像销售、营销、采购、供应链这些环节都能用到。2025年8月到9月之间，有机构调查了欧美110位包装行业高管，覆盖了所有主要基材和终端市场。有调查显示，在2024年的时候很多企业对基因人工智能解决方案还没什么行动，可现在大多数企业都已经开始考虑或着手开发了。Goel特别提到了合同条款和定价机制的优化这个方面，AI能帮企业更好地分析客户群体和时间维度上的差异，给不同客户群体定制更精准的价格策略。格雷戈里·范伯格也指出，以前这些分析都靠桌面端操作和口碑传播获取信息，现在用生成式AI就能大大提升效率。包装企业要加速发展就必须认识到不用依赖高度结构化数据就能起步了。戈尔说：“实际上你可以直接用非结构化数据——比如合同、网站——来训练模型。”不过其他障碍还是有的，比如知识产权和隐私问题还有大家对哪些场景能推动商业价值的认知还不够清楚。那接下来会怎么样呢？戈尔预测到了2026年会有全面大规模部署了。 未来还有可能进一步扩大其在数据管理方面的作用，因为这些数据以前都很分散涉及到生产者责任延伸（EPR）合规和可持续性指标追踪等应用。通过我们这次分析发现早期证据已经有了但潜力巨大还有很大空间可以发掘。 麦肯锡在2024年进行更大规模调查时发现大多数受访者表示还没有对基因人工智能解决方案采取行动可到了2025年大多数受访者表示他们正在考虑、开发或已启动此类努力。 格雷戈里·范伯格也举例子说：“想象一下，生成式AI能让你的分析效率提升多少？”这种竞争情报在竞标合同时尤其能发挥关键作用。 戈尔表示：“根据我们的研究，我们已观察到一些早期证据，但其发展潜力巨大，未来可能进一步扩大。” 范伯格指出：“实际上你可以直接用非结构化数据——比如合同、网站等——来训练模型。” 尽管人工智能在材料发现、包装设计与艺术创作、产品生命周期管理等领域的应用潜力备受关注但这次报告聚焦包装企业如何将其应用于商业优化。 这次调研覆盖了所有主要基材（柔性/刚性塑料、玻璃、金属及纸张）和终端市场（化妆品/美容、电商、食品饮料、工业产品、医药医疗及零售）。 尽管其他障碍依然存在最常被提及的障碍包括知识产权或隐私问题还有对哪些使用场景能推动商业活动价值的认知有限。 这个平台帮助企业自动抓取并推送行业最新动态无需部署安装支持多账号使用实现多部门情报共享助力企业决策。 本文来源于网络资料由【情报强企】整理关于情报强企情报强企是国内领先的企业情报服务商为企业提供定制化的线上情报搜集与管理服务。