当全球企业在人工智能领域投入数百亿美元之际，一个迫切的问题摆在董事会面前：这笔巨大投资究竟产生了多少真实回报？最新的全球高管调研给出了令人惊喜的答案。 根据对1006位全球高管的问卷调查和12位企业技术领导者的深度访谈，90%以上的受访者表示其所在组织从AI投资中获得了价值。其中，45%的受访者称获得巨大价值，另有45%表示获得中等价值。仅9%的受访者反映价值较少，几乎没有人表示完全未获价值。这个积极的反馈数据与某些研究结果形成鲜明对比，但调查涵盖的是企业对AI的全面应用，而非仅限于生成式AI领域。 然而，更值得关注的现象是，企业实现价值的方式存在显著差异。调查发现，那些获得最高AI价值的企业，往往并非拥有最先进技术的组织。真正将它们区分开来的，是更为根本的因素：领导者对企业价值的定义有多清晰，他们如何明确责任归属，以及他们是否将衡量工作视为管理工具而非单纯的汇报形式。 当前，企业在AI投资上面临时间压力。据统计，2025年美国企业仅在生成式AI上的花费就高达370亿美元。此外，71%的全球首席信息官表示，如果无法在两年内证明AI的价值，其AI预算将被冻结或削减。这种压力使得企业领导者必须更加理性地思考AI投资的真实收益。 研究梳理出了推动AI产生经济价值的七大关键因素。首先是明确价值定义。虽然大多数企业都声称从AI获益，但对价值的理解却迥然不同。有些企业追求短期投资回报率，有些则着眼于长期业务转型。第一资本执行副总裁普雷姆·纳塔拉詹指出，专注于短期价值往往导致企业无法实现技术转型释放长期潜力。只有基于现代技术栈构建并深度投资专有数据的企业，才能通过将AI置于核心位置来实现真正的业务转型。因此，领导者必须清晰界定自身的价值追求及其战略意义。 其次是应用领域的选择。大多数企业将AI应用于内部流程改进，但高价值企业同样关注将AI应用于客户产品和服务。这意味着AI不仅是降本增效的工具，更是创造新价值、优化用户体验的重要手段。将AI嵌入客户触点，能够产生更直接、更可衡量的经济回报。 第三个因素是责任机制的建立。调查显示，设立首席AI官职位本身并不必然推动价值创造。关键在于是否明确了谁对AI价值的实现负责，以及这种责任是否与绩效考核挂钩。有效的责任机制能够确保AI投资不沦为"为了AI而AI"的形式主义。 第四是衡量体系的科学性。许多企业将衡量工作视为汇报需要，而高价值企业则将其视为管理手段。科学的衡量体系不仅能够追踪投资回报，更重要的是能够指导企业优化AI应用方向，及时调整策略。 调查还发现，一些看似应该推动价值的因素实际上并未发挥预期作用。例如，裁员目前并非关键驱动因素，已宣布的裁员中仅2%由现有AI能力实际促成，其余多为对AI预期效益的考量或借AI之名行裁员之实。这反映出企业对AI能力的认知仍存在偏差，有些期许超出了现阶段技术的实际水平。 从更深层的视角看，AI价值实现的关键不在于技术挑战，而在于管理挑战。当前，几乎所有组织都能获取AI技术，但只有少数企业能将其部署在产生真实、可衡量经济回报的领域。这正是管理能力的差异所在。企业需要建立清晰的战略目标、完善的组织机制、科学的衡量体系和灵活执行能力，才能真正释放AI的经济价值。 此外，研究还揭示了一个重要的成熟度模型，将这些价值杠杆整合在一起，能够帮助企业系统性地提升AI价值实现能力。这个模型为企业提供了一份实用的路线图，指引它们从AI投资的初期阶段逐步迈向高价值阶段。
当人工智能技术逐渐成为基础生产要素，这场全球竞赛的本质正从技术创新转向管理革新。调查揭示的"45%现象"既是对先行者的肯定，也为后来者指明方向；在算法趋同的时代，决定胜负的将是企业定义价值、整合资源与持续迭代的组织智慧。这预示着数字经济正在进入以管理效能为核心竞争力的新阶段。