企业AI投资回报不达预期,2026年或将迎来转折
创始人
2026-07-26 17:45:00

人工智能

许多大型企业尚未从近期的AI投资中获得预期回报。

这并非因为技术本身失败,而是因为投资方向出现了偏差。

企业不应仅仅用AI帮助员工提升个人效率,而应让AI承担完整工作流程,并建立相应的治理机制以确保其安全运行。

两年前批准AI预算的董事会,如今正追问投资回报在哪里。首席财务官们也开始以审查其他资本项目的同等严格标准,来审视AI支出。

然而在许多大型企业中,回报迟迟未现——原因不在于技术失效,而在于投资流向了错误的层级。普华永道近期的一项全球研究显示,74%的AI经济价值仅由20%的企业所获取。

为何企业应将AI用于影响整体工作流程,而非仅完成简单任务

为何AI规模化的关键在于企业文化,而非谁输谁赢

为何AI需要明智的投资路径以确保可持续影响

迄今为止,大多数企业AI的应用都停留在个体层面——让员工效率更高的工具、在工作时陪伴左右的AI助手。但AI在大型企业中的价值,并不积累于单个任务,而在于将这些任务串联起来的流程。而这些流程,几乎还未被AI投资所触及。

想想是什么在驱动一家大型制药公司、全球性银行或大型制造商的成本、风险与竞争力。真正的核心不是邮件数量或文档起草时长——这些任务越来越多地交由AI工具处理——而是企业的运营主干。

在金融服务领域,是每月数十万条交易警报的调查处理,每一条都需要结合上下文进行分析、作出有条理的判断,并留下完整的审计记录。在制药生产中,是对生产偏差的根本原因分析——在许多大型药企,这一流程仍需数周时间,且每次事件都要投入一支专家团队。在生命科学领域,是连接数据、决策与监管义务的端到端系统和流程,这些决定着企业的运转速度。

这些都是工作流程——跨越组织边界与监管要求的多步骤、数据密集型序列。一个AI助手让某位分析师在一个耗时一个月的工作流程中效率提升20%,并不能压缩整体流程,只不过是将瓶颈转移到了别处。

麦肯锡2023年对生成式AI经济潜力的分析指出,运营、供应链和风险管理是经济中AI价值最大的未开发领域,也是目前实际部署中涉及最少的领域,差距悬殊。

2026年,三大因素同时汇聚,共同构成了立即行动的充分理由。

其一,用于自动化复杂多步骤工作流程的技术基础设施——即协调多个专业AI智能体端到端执行完整流程的系统——直到近期才成熟到可在受监管环境中进行生产部署的程度。

Gartner发布的2026年智能体AI炒作周期报告显示,目前仅有17%的企业已部署AI智能体,但超过60%的企业预计将在未来两年内完成部署。这是该调查中所有新兴技术中最为激进的采用曲线。

这两个数字之间的差距正在迅速缩小,率先行动的企业将构建起真正难以被快速复制的流程级基础设施。

与此同时,问责压力已无法继续回避。根据国际数据公司(IDC)发布的《全球AI与生成式AI支出指南》,2024年全球AI支出已达2350亿美元,预计到2028年将翻番以上。

董事会和投资者不再满足于能力展示,他们希望看到AI体现在运营利润率、周期时间和风险指标上。那些只能提供个人效率故事而非流程级成果的企业,将面临关于AI投资究竟买到了什么的艰难追问。

最后,竞争格局已经改变。当AI还只是生产力工具时,落后意味着效率较低。如今,AI已能够运行工作流程本身,落后意味着在成本和速度上处于本质不同的曲线之上。

一家实现生产偏差管理自动化的制药企业,将以更快的速度、更低的成本、更少的监管风险运转,而未完成自动化的同行则无法与之匹敌。这种差距一旦拉开,便很难弥合。

这一时刻需要的,是一套能够在现有工作流程中运行的智能体系统——涵盖企业原本需要人工处理、外包给供应商或拼凑单点方案才能完成的端到端流程。

这类智能体被称为"数字员工"。这些AI员工接入现有基础设施,遵循企业规范,自主执行完整工作流程。只有在真正需要人工判断、审批或承担监管责任的环节,人类才介入其中。

要在受监管环境中推行这一方案,治理机制必须从架构设计之初就融入其中。每一项决策都必须有记录,每一条建议都应可追溯,人工升级的路径需要在设计层面预先嵌入,而非事后为合规而补打补丁。在制药生产、金融服务等行业,这是实现部署的前提条件。

世界经济论坛近期发布的一份关于AI智能体治理的报告,精准描述了当前核心挑战:82%的高管计划在未来一至三年内采用AI智能体,但从实验探索到成熟、有治理的部署之间的差距,正在持续扩大。

大多数企业仍在问:"我们如何用AI帮助员工工作得更快?"但真正重要的问题是:"我们的哪些核心工作流程应该交由AI运行,以及怎样的治理框架能让这种部署安全可行?"

那些正在追问这个问题、并积极寻求答案的企业,将来回望这段时期时,会将它视为通过AI投资确立运营优势的关键时刻。而其他企业,则将在若干年后,为自己为何用了整整十年去追赶而作出解释。

Q&A

Q1:为什么企业AI投资没有带来预期回报?

A:主要原因是投资方向出现偏差。大多数企业将AI用于提升个人效率,比如辅助员工完成单个任务,而不是自动化运营核心工作流程。普华永道研究显示,74%的AI经济价值仅被20%的企业获取,说明真正的价值在于流程级应用,而非个体工具层面。

Q2:什么是"数字员工",它和普通AI工具有什么区别?

A:数字员工是能够自主执行完整工作流程的AI智能体,可接入企业现有基础设施,遵循企业规范,端到端地完成原本需要人工处理的业务流程。与普通AI工具不同,数字员工不只是辅助某个员工完成单一任务,而是独立承担整个流程,只在需要人工判断或监管问责的关键节点才引入人工介入。

Q3:企业在2026年部署AI智能体的整体情况如何?

A:根据Gartner发布的2026年智能体AI炒作周期报告,目前仅有17%的企业已部署AI智能体,但超过60%的企业预计在未来两年内完成部署,是该调查中所有新兴技术中采用曲线最为激进的。这意味着先行部署的企业将获得难以被快速复制的流程级竞争优势。

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