企业AI应用热潮背后，高价值场景落地严重滞后

据Appian委托哈佛商业评论分析服务机构发布的最新调研报告显示，企业间正在出现一道AI成效鸿沟，其根源在于未能将AI技术真正融入业务工作流程。本次调研共覆盖385家正在使用AI的企业。

报告指出，要实现真正的价值增益，企业需要从底层将AI嵌入运营体系，并建立相应的防护机制，以确保AI在高层级工作流程中安全运行。在已将AI嵌入业务流程的组织中，71%的受访者表示获得了中等或显著的价值回报，而全体样本的平均比例仅为16%。

Appian首席执行官Matt Calkins在报告随附的声明中表示："AI的真正潜力只有在其从独立工具转变为能够驱动营收的嵌入式工作者时，才能得以充分释放。"

AI已从实验性工具牢固地转变为企业核心运营支柱，然而真正将其潜力发挥到极致的企业仍属少数。

报告认为，问题的关键在于技术的部署方式。超过半数受访组织已将AI应用于生产环境，但大多数部署仍聚焦于提升效率，而非推动营收增长。

Calkins表示："企业正处于关键拐点，各组织必须转型，将重心转向业务增长。"

上述调研结果发布之际，各大超大规模云服务商正斥数千亿资金投入AI基础设施建设，大幅扩充数据中心容量及专用芯片规模，以应对预期中的市场需求。尽管这股投资热潮反映出市场对AI长期经济价值的持续信心，但日常层面的回报仍参差不齐。多数企业选择让AI与现有流程并行运作，而非将其高效整合其中。

与此同时，风险顾虑正在影响企业的部署策略。几乎所有受访者都认为AI智能体需要基于规则的防护机制才能安全运行，但已建立此类机制的企业不足半数，仅占48%。

AI治理缺失已成为企业规模化部署AI过程中的核心隐患。Salesforce、AWS和Databricks等主流厂商已相继推出内部工具，致力于弥合这一差距。

遗留基础设施是另一大顽固障碍。近七成受访者表示，过时的系统正在制约其AI规模化能力，数据孤岛、集成断层以及技能短缺问题也被普遍列为主要障碍。

Gartner等第三方分析机构建议，CIO在推动高价值场景落地时，应优先布局与可量化业务成果直接挂钩的目标场景。

毕马威也强调，治理薄弱是导致AI试点项目失败的关键因素。若缺乏数据准备度和有效管控，企业便无法推动AI技术走出试验阶段。

正如Appian报告所揭示的，迈向高价值应用场景可能需要三项工作同步推进：对核心系统进行现代化改造、整合碎片化数据，以及在工作流程重新设计之初便将AI纳入其中。

Q&A

Q1：为什么大多数企业的AI部署没有带来高价值回报？

A：根据报告，大多数企业的AI部署主要集中在提升效率层面，而非推动营收增长。同时，超过半数企业未能将AI真正嵌入业务流程，而是让AI与现有流程并行运作。报告指出，只有将AI从独立工具转变为深度嵌入运营体系的组成部分，才能实现真正的价值增益。在已将AI嵌入流程的组织中，71%获得了中等或显著价值，远高于全样本平均的16%。

Q2：AI治理缺失会带来哪些问题？

A：调研显示，几乎所有受访者都认为AI智能体需要基于规则的防护机制才能安全运行，但已建立相关机制的企业不足48%。毕马威也指出，治理薄弱是导致AI试点失败的关键因素。缺乏数据准备度和有效管控，企业将无法推动AI技术走出试验阶段，进而影响规模化落地。Salesforce、AWS和Databricks等厂商已推出内部工具来应对这一问题。

Q3：企业要实现AI高价值落地，需要克服哪些障碍？

A：报告指出，企业面临三大主要障碍：一是遗留基础设施问题，近七成受访者表示老旧系统制约了AI规模化能力；二是数据孤岛与集成断层；三是AI技能短缺。要实现高价值场景落地，企业需同步推进三项工作：对核心系统进行现代化改造、整合碎片化数据，以及在重新设计工作流程时从一开始就将AI嵌入其中。