哈佛商学院和 BCG 基于 750 名咨询顾问使用（或不使用）ChatGPT 在指定工作任务的测试中，有如下发现：
(1) 如果是产品创新想法的提出类任务，使用 ChatGPT 可提升 40% 的效率（对比对照组）；
(2) 但如果是业务问题解决类任务，使用 ChatGPT 反而会差 23%（对比对照组）。
注：此处的 “业务解决类任务”，例如，参与者根据业绩数据和对高管的访谈，找出公司面临挑战的根本原因。
围绕杀手级应用（Killer App），临时想到一个角度：也许 Chat 才是核心要素。
产品的命名，一方面有一定的随机性，但另一方面，也代表产品创始人的深入思考。
我们以上一代杀手级应用微信（WeChat）和当前正火的 ChatGPT 为例。两者的共同要素就是 “Chat”，而前者是 We（群众）人来驱动；而后者是 GPT，大模型 AI 驱动。
附图以 Google Trends 查询相关几个关键字的热度变化。OpenAI 在推出自有应用 ChatGPT 之前，已经支持了多个合作伙伴试水生成式人工智能。
虽然这些前期的应用貌似也不错，但影响力和 ChatGPT 比，完全不是一个数量级。侧面也体现了，“用户入口” 级应用的巨大威力。
另一个观点是，即便是最好的大语言模型...
作为全球头号管理咨询公司，因为其并不是上市公司，也就不对外披露收入情况。
经济学人基于福布斯的数据，绘制了一张收入估计的图表。
自 2010 年以来，麦肯锡的收入保持了稳步的连续性增长。从 2010 年的 70 多亿美金发展到了 2019 年 突破 100 亿美金。
对比一些绝对体量更大的咨询公司（比如：埃森哲）因为会包含很多 IT 规划和系统实施的工作。
麦肯锡的收入更多是来自管理顾问的服务交付，可近似认为是 “纯人力输出” 收入规模及人均价格最高的组织之一。
KMPG 和澳洲 The University of Queensland 大学开展了一项调研，针对 AI 时代，民众对人工智能的信任度话题。这项调研覆盖了 17 个国家和 17,193 受访者。
在 AI 的应用类别中，AI 用于医疗的民众信任度是最高的，AI 用于人力资源的信任度则最低。
从不同国家看，印度和中国的受访者对 AI 的信任接受度是最高的，北欧和日本则最低。
