AI價值實現(xiàn)的核心挑戰(zhàn)并非技術本身，而是管理層面的問題。如今幾乎所有組織都能獲取AI技術，但只有少數(shù)能將其應用于產(chǎn)生真實、可衡量經(jīng)濟回報的場景。本文總結的七大驅動因素，尤其是AI經(jīng)濟成熟度模型，為企業(yè)成為AI價值實現(xiàn)的成功者提供了實用路徑。

企業(yè)在AI領域的投入持續(xù)增長，據(jù)預測2025年美國企業(yè)僅在生成式AI上的支出就將達370億美元。隨著投入增加，企業(yè)高管和董事會對投資回報的關注度日益提升——71%的全球首席信息官表示，若兩年內(nèi)無法證明AI價值，其AI預算將被凍結或削減。

為了解企業(yè)AI價值實現(xiàn)現(xiàn)狀及未來方向，研究團隊在2025年末至2026年初開展了專項研究：對12位企業(yè)技術、數(shù)據(jù)與AI領域領導者進行訪談，并向1006位熟悉企業(yè)AI項目的全球高管發(fā)放問卷。

研究結果顯示：45%的受訪者稱所在企業(yè)從AI獲得巨大價值，45%獲得中等價值，僅9%獲得較少價值，幾乎無人（0.2%）表示未獲價值。這一高價值反饋與部分僅聚焦生成式AI的研究結論不同。更關鍵的是，企業(yè)實現(xiàn)AI價值的方式存在規(guī)律——至少七大因素驅動AI產(chǎn)生經(jīng)濟價值，且部分因素可整合為AI經(jīng)濟成熟度模型，助力企業(yè)創(chuàng)造可觀價值。

驅動AI高價值的七大核心因素

首先需明確，部分因素目前尚未成為價值驅動關鍵：裁員并非核心因素（僅2%的裁員/放緩招聘由已落地AI能力直接導致）；生成式AI尚未帶來高價值；設立首席AI官也未顯著推動價值創(chuàng)造。

從數(shù)據(jù)和訪談反饋來看，高價值企業(yè)的共同特征并非擁有最先進技術，而是在基礎管理層面表現(xiàn)突出：對價值定義清晰、明確價值實現(xiàn)責任人、將價值衡量作為管理手段而非匯報形式。以下是高價值企業(yè)的有效實踐：

1. 明確價值定位與目標

多數(shù)企業(yè)從AI中獲益，但對價值的定義差異顯著：14%的企業(yè)稱獲得大量價值但投資回報率低，9%的企業(yè)獲得中等價值但投資回報率高。這源于價值的主觀性——“AI實現(xiàn)了預期目標”即為價值。部分企業(yè)追求短期回報，部分著眼長期轉型。第一資本執(zhí)行副總裁普雷姆·納塔拉詹指出：“過度關注短期價值會阻礙技術轉型釋放長期價值，只有基于現(xiàn)代技術棧、深度投資專有數(shù)據(jù)的企業(yè)，才能通過AI實現(xiàn)業(yè)務轉型?！睙o論選擇哪種路徑，領導者都需明確目標及背后邏輯。

2. 兼顧產(chǎn)品與流程價值，容忍非即時回報

多數(shù)企業(yè)聚焦內(nèi)部流程優(yōu)化，但部分高管同樣重視AI在客戶產(chǎn)品中的應用。德國默克集團首席科學技術官勞拉·馬茨表示，集團同時推進流程導向和產(chǎn)品導向的AI項目，新AI驅動產(chǎn)品尚處試點階段，需時間驗證價值。施耐德電氣首席AI官菲利普·蘭巴赫采取“雙重關注”策略：內(nèi)部AI應用帶來即時財務回報，客戶導向AI則是長期市場戰(zhàn)略。奧林巴斯美洲公司總裁朱利安·索瓦尼亞爾格斯認為，AI產(chǎn)品是保護市場份額的手段——若產(chǎn)品不含AI，企業(yè)將失去競爭力，需同時考慮實施成本與不實施的代價。

3. 全面利用AI工具庫

生成式AI雖受媒體關注，但并非企業(yè)最認可的價值來源：50%的受訪者認為分析型AI（如動態(tài)定價、客戶定位）價值最大，40%認可基于規(guī)則的AI（如反洗錢系統(tǒng)、保險核保），僅9%選擇生成式AI，2%選擇智能體AI。不過，智能體AI的采用是價值指標——采用者比未采用者多22%的概率獲得巨大價值，且更易采用成熟的價值實踐。

4. 建立價值實現(xiàn)框架

結構化的價值實現(xiàn)框架（定制或借鑒管理方法）對AI價值創(chuàng)造至關重要。Ally Financial有定制“AI手冊”指導業(yè)務部門從用例探索到負責任部署；某電力公司采用“階段門”方法管理AI落地；CarMax首席信息和技術官沙明·穆罕默德認為，以產(chǎn)品為導向是關鍵——“它構建體系化框架，明確收益預期、復盤機制、業(yè)務變革路徑及價值實現(xiàn)責任”。此外，框架需包含數(shù)據(jù)準備環(huán)節(jié)：55%的受訪者認為數(shù)據(jù)未準備好是價值實現(xiàn)障礙。

5. 推動財務部門參與價值驗證

多數(shù)企業(yè)將AI價值責任歸于首席數(shù)據(jù)/AI官（38%）或職能部門高管（35%），僅2%歸于首席財務官。但當首席財務官負責時，76%的企業(yè)實現(xiàn)“巨大價值”，遠高于首席信息官/技術官負責時的53%和職能部門高管負責時的32%。財務部門具備嚴謹性、可信度和組織權威性。星展銀行自2021年起在年度報告中披露AI經(jīng)濟價值，通過A/B測試量化差異，由各部門首席財務官驗證后匯總。

6. 加強員工與高管AI培訓

企業(yè)面臨兩層挑戰(zhàn)：58%未對員工進行AI生產(chǎn)力培訓，29%承認領導者缺乏AI價值創(chuàng)造認知。同時投資員工技能提升和領導AI素養(yǎng)的企業(yè)，在價值實現(xiàn)上有23個百分點的優(yōu)勢。值得注意的是，員工抵觸并非障礙（僅13%的受訪者認為員工抵觸影響價值實現(xiàn)），員工更需要有效的高層領導及解決價值框架缺失、數(shù)據(jù)未準備等問題。

7. 遵循AI經(jīng)濟成熟度模型

該模型基于三個要素：一是將AI投入生產(chǎn)（試點不產(chǎn)生經(jīng)濟價值，58%的企業(yè)有1-幾個生產(chǎn)用例，36%有多個生產(chǎn)用例）；二是評估生產(chǎn)用例價值（僅11%的企業(yè)對所有用例進行實施前后評估）；三是匯總并報告價值（72%的企業(yè)會匯總AI用例價值）。

AI經(jīng)濟成熟度模型的六個階段

基于上述要素，研究團隊開發(fā)了預測AI投資回報的成熟度模型，包含六個階段，每個階段的復雜程度和投資回報率逐步提升：

-階段0：未評估的試點（3%）：僅開展AI實驗，不衡量結果，僅4%的企業(yè)實現(xiàn)巨大價值。

-階段1：生產(chǎn)未評估（11%）：AI已部署到生產(chǎn)但未評估影響，18%的企業(yè)實現(xiàn)巨大價值，較階段0有顯著提升。

-階段2：實施前評估（17%）：通過投資回報率預測和商業(yè)案例論證項目，但未驗證結果，20%的企業(yè)實現(xiàn)巨大價值，提升幅度較小。

-階段3：實施后評估（30%）：部署后衡量單個用例價值，44%的企業(yè)實現(xiàn)巨大價值，是階段2的兩倍多，為第一個重大轉折點，但企業(yè)平均停留六年，成為瓶頸。

-階段4：年度匯總評估（21%）：每年匯總AI價值并內(nèi)部非正式公布，58%的企業(yè)實現(xiàn)巨大價值，提升顯著。

-階段5：正式報告（16%）：向董事會、投資者或市場報告AI價值，需高度嚴謹性和問責性，85%的企業(yè)實現(xiàn)巨大價值，為第二個也是最大的轉折點。

部分高管對外部報告持謹慎態(tài)度，擔心披露高回報會引發(fā)分析師施壓增加股息，但多數(shù)認為正式外部報告代表AI經(jīng)濟成熟度的最高水平。

AI價值實現(xiàn)的關鍵是管理挑戰(zhàn)而非技術挑戰(zhàn)。幾乎所有組織都能獲取AI技術，但只有少數(shù)能以產(chǎn)生可衡量經(jīng)濟回報的方式部署。七大因素尤其是成熟度模型，為企業(yè)提供了切實可行的成功路徑。

托馬斯·H·達文波特、拉克斯·斯里尼瓦桑 | 文

托馬斯·H·達文波特是巴布森學院信息技術領域校長杰出教授，拉克斯·斯里尼瓦桑是AI投資回報研究所聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官。

本文來自微信公眾號“哈佛商業(yè)評論”（ID：hbrchinese），作者：HBR-China，36氪經(jīng)授權發(fā)布。

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