企业AI价值拦路虎：运营模式与老旧系统对策排行

企业AI落地：投入与回报为何严重脱节？

先看一组真实数据。Publicis Sapient近期对1550名企业技术决策者展开调研，结果呈现出一个矛盾：绝大多数企业承认AI将在未来一到两年内全面渗透，但真正具备承接能力的企业寥寥无几。

超七成美国受访者预计，未来两年AI将在企业内部迎来大规模部署。然而，仅20%的人认为自家组织能从容应对。热情高涨，但底层能力严重掉队。

症结何在？调查揭示，近四分之一的受访者坦言，企业自身的运营模式才是AI落地的最大阻力。报告强调一个关键洞见：尽管多数团队已经引入AI工具，但绝大多数组织并未对核心系统、工作流程和运营模式进行根本性改造。技术到位，但“通路”未通，根本跑不起来。

从预算端看，企业对AI的资金投入预计将在未来一年急剧攀升。有趣的是，大型企业在采用AI时面临的技术障碍相对较小，但同样难以从现有工具中提取可量化的商业回报。规模大，未必就能用出成效。

数据说明问题。参与调研的企业中，四分之三已在大多数业务流程中嵌入AI。但真正将AI融入核心业务运作方式的，仅占10%。略超三分之一的企业表示，AI正在根本性改变其运营方式。这种广度与深度的断层，值得每个决策者警惕。

Publicis Sapient全球首席交付官Shubhradeep Guha在访谈中一针见血。他指出，传统企业的运转节奏通常远远慢于AI厂商的迭代速度。大型企业若想实现AI规模化应用，必须建立完善的治理机制、明确职能边界，并打破根深蒂固的数据孤岛。

“障碍很少出在模型本身，”Guha直言，“真正的问题在于那些并非为AI设计的遗留系统、分散割裂的数据、各自为战的团队，以及拖慢决策的治理架构。”许多企业误以为采购模型、部署平台就能解决问题，但真正的硬骨头藏在基础设施与组织方式里。

他还强调，企业必须对人员结构进行重组，才能挖掘AI的深层价值。Randstad Digital的研究也印证了这一点：部分企业在AI平台上的投入远超员工培训与技术落地的预算。资金集中在“硬”设备上，却忽视了“软”能力的配套。这种失衡，正是AI难以产出实际效益的关键诱因。

那么，企业该如何调整？报告给出了几个方向：建立人机协作团队、重新定义岗位职责、升级数据基础设施，同时设计新的员工与团队协同激励机制。表面复杂，但核心逻辑清晰——AI投入必须与系统现代化改造、以人为核心的组织重构，以及运营层面的深度落地同步推进，才能产生可衡量的实效。

Guha最后留下一句值得反复品味的话：“AI可以加速单项任务的执行，但如果周围的系统依然缓慢而碎片化，企业就无法在整体规模上实现变革影响力。”说到底，AI再强，也架不住一个跑不动的组织骨架。

Q&A

Q1：为什么大多数企业无法从AI中获得完整的商业价值？

A：根据Publicis Sapient的调查，主因并非AI模型本身。真正阻力来自内部：遗留系统并非为AI而设计、数据碎片化与孤岛化严重、团队各自为战、治理架构拖慢决策。多数组织尚未对系统、流程和运营模式进行根本性改造，导致AI潜力无法充分释放。

Q2：推进AI落地时，员工培训与平台投入哪个更重要？

A：Randstad Digital的研究显示，当前部分企业在AI平台上的投入远超员工培训预算，这种失衡正是AI难以产出实际价值的原因之一。Publicis Sapient报告建议，AI投入必须与人员重组、技能培养同步推进，才能实现规模化效益。两者并非二选一，而是缺一不可。

Q3：企业应如何调整组织结构来更好地推进AI应用？

A：Publicis Sapient提出几个方向：部署人机协作团队、重构岗位职责、升级数据基础设施，并设计新的员工与团队协作激励机制。同时需记住：AI投入必须配合系统现代化改造与运营层面的深度落地，才能在整体层面实现真正的规模化影响。单独优化某一环节，效果会大打折扣。