實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值的關(guān)鍵并非主要在于技術(shù)挑戰(zhàn)，而是管理挑戰(zhàn)。如今每個(gè)組織都能獲得AI技術(shù)，但只有少數(shù)能將其部署在產(chǎn)生真實(shí)、可衡量經(jīng)濟(jì)回報(bào)的領(lǐng)域。本文總結(jié)的七大因素，尤其是成熟度模型，為成為這少數(shù)成功者提供了一份實(shí)用路線圖。

各組織機(jī)構(gòu)在AI領(lǐng)域投入了巨額資金。據(jù)估算，2025年美國(guó)企業(yè)僅在生成式AI上的花費(fèi)就高達(dá)370億美元。如今，越來(lái)越多的企業(yè)高管和董事會(huì)開(kāi)始關(guān)注投資回報(bào)情況，對(duì)于那些無(wú)法給出滿意答復(fù)的領(lǐng)導(dǎo)者而言，潛在后果不容小覷。近期一項(xiàng)調(diào)查顯示，71%的全球首席信息官表示，如果無(wú)法在兩年內(nèi)證明AI的價(jià)值，他們的AI預(yù)算將會(huì)被凍結(jié)或削減。

我們希望深入了解企業(yè)在這方面的進(jìn)展，以及它們對(duì)近期發(fā)展方向的預(yù)期。于是，在2025年末至2026年初，我們開(kāi)展了一項(xiàng)研究，旨在探究企業(yè)對(duì)AI價(jià)值的認(rèn)知以及實(shí)現(xiàn)價(jià)值的方式。研究?jī)?nèi)容包括對(duì)12位企業(yè)技術(shù)、數(shù)據(jù)和AI領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行訪談，以及對(duì)1006位熟知所在企業(yè)AI項(xiàng)目的全球高管進(jìn)行問(wèn)卷調(diào)查。

研究結(jié)果令人驚喜：45%的受訪者稱從AI中獲得了巨大價(jià)值，另有45%的受訪者表示獲得了中等價(jià)值。僅有9%的受訪者表示其所在組織獲得的價(jià)值較少，幾乎無(wú)人（0.2%）表示未獲得任何價(jià)值。這一較高的價(jià)值反饋與一些廣泛報(bào)道的研究結(jié)果相悖，那些研究表明回報(bào)率要低得多，不過(guò)它們僅聚焦于生成式AI的價(jià)值。

然而，企業(yè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值的方式或許才是真正的亮點(diǎn)。我們發(fā)現(xiàn)，至少有七個(gè)因素能夠推動(dòng)AI產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值。此外，其中幾個(gè)價(jià)值杠桿可整合為一個(gè)AI經(jīng)濟(jì)成熟度模型，進(jìn)而創(chuàng)造可觀的價(jià)值。

驅(qū)動(dòng)高AI價(jià)值的七大因素

我們先來(lái)看那些尚未起到推動(dòng)作用的因素（至少目前還沒(méi)有）。例如，裁員目前并非一個(gè)關(guān)鍵驅(qū)動(dòng)因素；我們之前的一篇文章指出，在已宣布的裁員或放緩招聘案例中，僅有2%是由現(xiàn)有的生產(chǎn)中AI能力實(shí)際促成的。其余部分要么是對(duì)AI預(yù)期效益的考量，要么是借AI之名行裁員之實(shí)。生成式AI目前也尚未為企業(yè)帶來(lái)高價(jià)值。設(shè)立首席AI官（或首席數(shù)據(jù)與AI官）職位同樣沒(méi)有推動(dòng)價(jià)值創(chuàng)造。

根據(jù)調(diào)查受訪者和企業(yè)技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者的反饋，從七個(gè)因素的數(shù)據(jù)來(lái)看，情況呈現(xiàn)出一個(gè)共同趨勢(shì)：從AI中獲益最多的企業(yè)，不一定擁有最先進(jìn)的技術(shù)。將它們區(qū)分開(kāi)來(lái)的是更為根本的因素：領(lǐng)導(dǎo)者對(duì)企業(yè)價(jià)值的定義有多清晰，他們讓誰(shuí)對(duì)價(jià)值的實(shí)現(xiàn)負(fù)責(zé)，以及他們?nèi)绾螄?yán)肅對(duì)待衡量工作——不是將其當(dāng)作一種匯報(bào)形式，而是視為一種管理手段。

以下是在高價(jià)值企業(yè)中似乎行之有效的因素：

1. 明確你試圖實(shí)現(xiàn)的價(jià)值類型

絕大多數(shù)受訪者表示從AI中獲得了價(jià)值。然而，他們對(duì)價(jià)值的定義可能大相徑庭。例如，14%的受訪者稱從AI中獲得了大量?jī)r(jià)值，但該技術(shù)的投資回報(bào)率卻很低。同樣，9%的受訪者表示獲得了中等價(jià)值，但投資回報(bào)率卻很高。

這是怎么回事呢？簡(jiǎn)而言之：價(jià)值因人而異。在這些反饋中，價(jià)值應(yīng)理解為“AI正在達(dá)成我們期望它做的事”。

一些企業(yè)追求短期投資回報(bào)率，另一些則著眼于長(zhǎng)期轉(zhuǎn)型。第一資本（Capital One）執(zhí)行副總裁兼企業(yè)AI、數(shù)據(jù)及員工技術(shù)主管普雷姆·納塔拉詹（Prem Natarajan）解釋了為何該銀行不單純追求短期回報(bào)：“專注于短期價(jià)值，是許多企業(yè)始終無(wú)法實(shí)現(xiàn)技術(shù)轉(zhuǎn)型以釋放長(zhǎng)期價(jià)值的原因。只有基于現(xiàn)代技術(shù)棧構(gòu)建，并深度投資于專有數(shù)據(jù)的公司，才能夠通過(guò)將AI置于核心位置來(lái)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。”

然而，其他企業(yè)可能更關(guān)注AI投資的即時(shí)回報(bào)。但無(wú)論哪種情況，領(lǐng)導(dǎo)者都需明確他們想要實(shí)現(xiàn)什么以及原因。

2.在產(chǎn)品和流程中尋求價(jià)值——即便回報(bào)并非立竿見(jiàn)影

大多數(shù)企業(yè)專注于通過(guò)內(nèi)部流程改進(jìn)來(lái)實(shí)現(xiàn)AI的價(jià)值。然而，我們采訪的幾位高管同樣或更關(guān)注將AI應(yīng)用于客戶產(chǎn)品。

德國(guó)默克集團(tuán)（Merck KGaA）的首席科學(xué)技術(shù)官勞拉·馬茨（Laura Matz）便是其中之一。該集團(tuán)業(yè)務(wù)涵蓋生命科學(xué)、醫(yī)療保健和電子領(lǐng)域。她說(shuō)，這家多元化企業(yè)正在推進(jìn)以流程為導(dǎo)向和以產(chǎn)品為重點(diǎn)的AI項(xiàng)目。大多數(shù)融入AI的產(chǎn)品或新業(yè)務(wù)相對(duì)較新，尚處于試點(diǎn)階段，因此在實(shí)現(xiàn)更大規(guī)模之前，很難評(píng)估其價(jià)值。新的AI驅(qū)動(dòng)型產(chǎn)品可能需要開(kāi)發(fā)新的生態(tài)系統(tǒng)、商業(yè)模式或技術(shù)，但擁有350多年歷史的默克集團(tuán)對(duì)創(chuàng)新有著長(zhǎng)遠(yuǎn)的眼光。

法國(guó)能源技術(shù)跨國(guó)公司施耐德電氣（Schneider Electric）的首席AI官菲利普·蘭巴赫（Philippe Rambach）闡述了一種有意的雙重關(guān)注。內(nèi)部AI應(yīng)用能帶來(lái)更即時(shí)的財(cái)務(wù)回報(bào)，幫助員工更快更好地工作，同時(shí)為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的支持。施耐德面向客戶的AI則代表了一種長(zhǎng)期戰(zhàn)略，旨在不斷發(fā)展的市場(chǎng)中獲取市場(chǎng)份額。每種情況都需要不同的方法來(lái)衡量成功，以及不同的時(shí)間線來(lái)實(shí)現(xiàn)價(jià)值。

AI也可被視為捍衛(wèi)公司價(jià)值的手段。奧林巴斯美洲公司（Olympus Corporation of Americas）總裁朱利安·索瓦尼亞爾格斯（Julien Sauvagnargues）指出，公司應(yīng)將AI產(chǎn)品視為保護(hù)市場(chǎng)份額的一種方式，而不僅僅是創(chuàng)造新價(jià)值的途徑。奧林巴斯的醫(yī)用內(nèi)窺鏡利用AI識(shí)別潛在的癌性息肉，并減輕文檔管理的行政負(fù)擔(dān)。他說(shuō)：“AI在市場(chǎng)上頗具吸引力。如果我們的產(chǎn)品中沒(méi)有它，我們就會(huì)失去市場(chǎng)份額。我們清楚實(shí)施AI的成本，以及不這樣做的代價(jià)?！眾W林巴斯也將AI用于提升個(gè)人生產(chǎn)力目標(biāo)，但目前尚未衡量其帶來(lái)的生產(chǎn)力效益。

3.善用AI工具庫(kù)中的所有工具

生成式AI占據(jù)了媒體報(bào)道的主導(dǎo)地位，但它并非大多數(shù)企業(yè)認(rèn)為最具價(jià)值的。在我們的調(diào)查受訪者中，50%的人表示他們的公司從分析型AI中獲得的價(jià)值最大，例如動(dòng)態(tài)定價(jià)或客戶定位?；谝?guī)則的AI常用于反洗錢(qián)系統(tǒng)、保險(xiǎn)核保、醫(yī)療臨床決策支持以及機(jī)器人流程自動(dòng)化，緊隨其后；40%的受訪者表示這些工具產(chǎn)生的價(jià)值最大。只有9%的人選擇生成式AI，僅有2%的人選擇智能體AI，當(dāng)然，這些技術(shù)廣泛應(yīng)用也不過(guò)幾年時(shí)間。

也就是說(shuō)，智能體AI的采用是AI價(jià)值的一個(gè)指標(biāo)；采用者比未采用者更有可能（多出22%）表示從AI中總體獲得了巨大價(jià)值，并且更有可能采用相對(duì)成熟的經(jīng)濟(jì)價(jià)值實(shí)踐。

4.采用一個(gè)實(shí)現(xiàn)價(jià)值的框架或方法

無(wú)論是定制的，還是從管理文獻(xiàn)中借鑒的，一種將AI從想法轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)再到衡量?jī)r(jià)值的結(jié)構(gòu)化方法，對(duì)于創(chuàng)造價(jià)值通常至關(guān)重要。美國(guó)銀行控股公司Ally Financial有一個(gè)定制的“AI手冊(cè)”，指導(dǎo)其業(yè)務(wù)部門(mén)從用例探索到負(fù)責(zé)任的生產(chǎn)部署。在另一個(gè)案例中，一家電力公司采用“階段門(mén)”方法（在研發(fā)中更為常見(jiàn)）來(lái)管理同樣的過(guò)程。

然而，我們采訪對(duì)象中最常見(jiàn)的方法是以數(shù)字產(chǎn)品為重點(diǎn)，將內(nèi)部和外部的AI產(chǎn)品從構(gòu)思到實(shí)施及持續(xù)使用都當(dāng)作產(chǎn)品來(lái)管理。

美國(guó)二手車零售商CarMax的執(zhí)行副總裁兼首席信息和技術(shù)官沙明·穆罕默德（Shamin Mohamed）認(rèn)為，以產(chǎn)品為導(dǎo)向是實(shí)現(xiàn)價(jià)值的最重要因素：“它構(gòu)建了一套體系化的框架，能夠系統(tǒng)性呈現(xiàn)收益預(yù)期、建立定期復(fù)盤(pán)機(jī)制、驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)變革，并最終將價(jià)值實(shí)現(xiàn)的權(quán)責(zé)明確落實(shí)到各利益相關(guān)方?！?/p>

任何價(jià)值框架還必須包含一種讓數(shù)據(jù)為AI做好準(zhǔn)備的方法：55%的受訪者認(rèn)為數(shù)據(jù)未準(zhǔn)備好是實(shí)現(xiàn)價(jià)值的一個(gè)障礙，這與其他調(diào)查結(jié)果一致。

5.讓首席財(cái)務(wù)官和財(cái)務(wù)部門(mén)參與實(shí)現(xiàn)和驗(yàn)證價(jià)值

大多數(shù)企業(yè)將AI價(jià)值的責(zé)任歸于首席數(shù)據(jù)/分析/AI官（38%）或各個(gè)職能部門(mén)的高管（35%）。只有2%的企業(yè)將其歸于首席財(cái)務(wù)官，但當(dāng)首席財(cái)務(wù)官負(fù)責(zé)實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值時(shí)，我們調(diào)查中的76%的企業(yè)表示他們實(shí)現(xiàn)了“巨大”價(jià)值。相比之下，首席信息官或首席技術(shù)官負(fù)責(zé)時(shí)這一比例為53%，職能部門(mén)高管負(fù)責(zé)時(shí)僅為32%。財(cái)務(wù)部門(mén)具備其他角色往往缺乏的嚴(yán)謹(jǐn)性、可信度和組織權(quán)威性。

我們采訪的幾家公司都有財(cái)務(wù)部門(mén)與技術(shù)高管合作，以驗(yàn)證AI帶來(lái)的價(jià)值。負(fù)責(zé)新加坡星展銀行（DBS Bank）AI業(yè)務(wù)的尼米什·潘奇馬蒂亞（Nimish Panchmatia）描述了他們的方法：“自2021年起，該行在年度報(bào)告中披露了數(shù)據(jù)分析和AI所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。他們跟蹤A/B測(cè)試的結(jié)果，將差異量化為經(jīng)濟(jì)價(jià)值，每個(gè)部門(mén)的首席財(cái)務(wù)官驗(yàn)證各自的數(shù)據(jù)，然后匯總為集團(tuán)層面的總數(shù)?！?/p>

6.對(duì)用戶和高管進(jìn)行AI培訓(xùn)

這里存在兩層挑戰(zhàn)：58%的企業(yè)尚未對(duì)員工進(jìn)行AI生產(chǎn)力和工具使用方面的培訓(xùn)，而29%的企業(yè)承認(rèn)領(lǐng)導(dǎo)者缺乏推動(dòng)AI價(jià)值創(chuàng)造的理解。在員工技能提升和領(lǐng)導(dǎo)AI素養(yǎng)方面都進(jìn)行投資的企業(yè)，在價(jià)值實(shí)現(xiàn)方面有23個(gè)百分點(diǎn)的優(yōu)勢(shì)。

關(guān)鍵是，員工接受度并非障礙——只有13%的受訪者認(rèn)為員工抵觸是實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值的阻礙。員工并非抵觸，而是在等待有效的高層領(lǐng)導(dǎo)，以及消除其他障礙，比如缺失的價(jià)值框架和未準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)。

7. 遵循AI經(jīng)濟(jì)價(jià)值成熟度模型

這些模型能預(yù)測(cè)出截然不同的價(jià)值實(shí)現(xiàn)水平。這個(gè)經(jīng)濟(jì)成熟度模型基于三個(gè)要素。

第一個(gè)要素很簡(jiǎn)單，就是將AI系統(tǒng)投入生產(chǎn)——試點(diǎn)和實(shí)驗(yàn)對(duì)于學(xué)習(xí)可能有用，但不會(huì)產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)價(jià)值。生產(chǎn)用例越多越好；只有6%的企業(yè)表示目前僅有一個(gè)或多個(gè)試點(diǎn)項(xiàng)目，但沒(méi)有生產(chǎn)用例，而58%的企業(yè)表示有一個(gè)或幾個(gè)生產(chǎn)用例，36%的企業(yè)有多個(gè)使用各類AI的生產(chǎn)用例。

成熟度模型的第二個(gè)要素是評(píng)估生產(chǎn)用例的價(jià)值，理想情況是在實(shí)施前后都進(jìn)行評(píng)估。在我們的調(diào)查中，近一半的企業(yè)僅對(duì)部分用例在實(shí)施前后進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。只有11%的企業(yè)對(duì)所有用例都這樣做。更多企業(yè)（32%）僅在實(shí)施前評(píng)估價(jià)值，9%的企業(yè)因生產(chǎn)用例不足而未進(jìn)行價(jià)值評(píng)估。

成熟度模型的第三個(gè)要素是在整個(gè)組織內(nèi)匯總價(jià)值并進(jìn)行報(bào)告，至少是非正式地報(bào)告。令人驚訝的是，大多數(shù)（72%）企業(yè)表示他們會(huì)匯總AI用例的價(jià)值。最后一個(gè)要素是更正式的報(bào)告——在某些情況下是對(duì)外報(bào)告。

AI經(jīng)濟(jì)成熟度模型

基于這些要素，我們開(kāi)發(fā)了一個(gè)模型，用于預(yù)測(cè)AI投資如何帶來(lái)額外的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。我們確定了六個(gè)階段，每個(gè)階段在復(fù)雜程度和預(yù)期投資回報(bào)率方面都更進(jìn)一步。為開(kāi)發(fā)此模型，我們分析了調(diào)查回復(fù)，研究受訪者表示其公司在AI發(fā)展歷程中的所處階段，以及他們的組織是否實(shí)現(xiàn)了“巨大價(jià)值”。其運(yùn)作方式如下：

- 階段0：僅有未評(píng)估的試點(diǎn)項(xiàng)目（占受訪企業(yè)的3%）：企業(yè)開(kāi)展AI實(shí)驗(yàn)，但不衡量結(jié)果。此階段只有4%的受訪者實(shí)現(xiàn)了“巨大價(jià)值”。

- 階段1：生產(chǎn)但未評(píng)估（11%）：在這個(gè)階段，企業(yè)已超越試點(diǎn)階段，將AI部署到生產(chǎn)中——即在實(shí)際業(yè)務(wù)實(shí)踐中使用，但不評(píng)估其對(duì)業(yè)務(wù)的影響。我們發(fā)現(xiàn)，僅跨越試點(diǎn)階段就能使投資回報(bào)率大幅提升——此階段18%的受訪者表示從AI投資中獲得了“巨大價(jià)值”。

- 階段2：實(shí)施前評(píng)估（17%）：在這個(gè)階段，企業(yè)對(duì)AI實(shí)施的業(yè)務(wù)影響采用了稍微更結(jié)構(gòu)化的思考方式，但僅在流程前端進(jìn)行：他們通過(guò)投資回報(bào)率預(yù)測(cè)和商業(yè)案例來(lái)論證AI項(xiàng)目的合理性，但仍未驗(yàn)證結(jié)果。這一步相較于前一階段僅有適度提升，稱實(shí)現(xiàn)“巨大價(jià)值”的比例提高到20%。這是模型中階段轉(zhuǎn)變帶來(lái)附加值最小的一次。

- 階段3：實(shí)施后評(píng)估（30%）：在此階段，企業(yè)在部署后衡量單個(gè)AI用例，這一步帶來(lái)價(jià)值的激增：此階段44%的受訪者表示從AI中獲得了“巨大價(jià)值”——是階段2的兩倍多。因此，我們將此確定為AI應(yīng)用歷程中的第一個(gè)重大轉(zhuǎn)折點(diǎn)。但我們也發(fā)現(xiàn)企業(yè)似乎容易在此階段停滯不前。受訪者表示他們?cè)诖穗A段平均停留了六年，使其成為某種瓶頸。

- 階段4：年度匯總評(píng)估（21%）：在這個(gè)階段，企業(yè)每年匯總投資組合中的AI價(jià)值，將效益轉(zhuǎn)化為組織層面的匯總價(jià)值，并在公司內(nèi)部非正式地公布結(jié)果。這使領(lǐng)導(dǎo)者能夠?qū)I的總價(jià)值與AI的總支出進(jìn)行比較，也能夠與收入和利潤(rùn)的增長(zhǎng)或下降進(jìn)行比較。這種更正式的流程在價(jià)值創(chuàng)造上有顯著提升：此階段58%的受訪者表示從AI中獲得了“巨大價(jià)值”。

- 階段5：正式報(bào)告（16%）：在最后階段，企業(yè)向董事會(huì)、投資者或公開(kāi)市場(chǎng)報(bào)告AI價(jià)值，這需要對(duì)AI價(jià)值衡量有高度的嚴(yán)謹(jǐn)性和問(wèn)責(zé)性。在此，價(jià)值再次激增：85%的受訪者表示從AI中獲得了“巨大價(jià)值”——這是第二個(gè)也是最大的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。

一些高管對(duì)外部報(bào)告表示謹(jǐn)慎。有人擔(dān)心，如果公開(kāi)披露強(qiáng)勁的AI回報(bào)，分析師可能會(huì)施壓公司增加股息。但我們采訪的高管普遍認(rèn)為，當(dāng)能夠負(fù)責(zé)任地做到時(shí)，正式的外部報(bào)告代表了AI經(jīng)濟(jì)成熟度的最高水平。

實(shí)現(xiàn)AI價(jià)值的關(guān)鍵并非主要在于技術(shù)挑戰(zhàn)，而是管理挑戰(zhàn)。如今每個(gè)組織都能接觸到AI技術(shù)，但只有部分組織能夠以產(chǎn)生實(shí)際且可衡量經(jīng)濟(jì)回報(bào)的方式進(jìn)行部署。這七個(gè)因素，尤其是成熟度模型，為成為其中一員提供了切實(shí)可行的路線圖。

關(guān)鍵詞：

托馬斯·H·達(dá)文波特（Thomas H. Davenport）、拉克斯·斯里尼瓦桑（Laks Srinivasan）| 文

托馬斯·H·達(dá)文波特是巴布森學(xué)院信息技術(shù)領(lǐng)域的校長(zhǎng)杰出教授。拉克斯·斯里尼瓦桑是AI投資回報(bào)研究所的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。

周強(qiáng) | 編校

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