AI在企業中為什么沒有體現價值？丨WAIC2026

WAIC剛落下帷幕，與前幾年不同的是，今年的WAIC與會者更多開始關注AI對社會和企業的價值在哪里。而麥肯錫報告顯示，全球88%的企業已經部署了生成式AI，但只有5%到7%獲得了顯著的財務回報。

過去兩年，幾乎每一家像樣的公司都在談AI轉型，CEO們在各種場合展示著自己企業的AI應用。但冷靜下來算賬的時候，問題開始浮現：錢花出去了，人也用了，可利潤表上那根線，怎么沒怎么動？

提升個人效率遠遠不夠

麥肯錫2025年的全球AI調研報告顯示，88%的企業已經在至少一個業務職能中常態化使用AI，但大多數企業的AI使用，仍然停留在單點文檔處理、智能問答這些淺層工具應用階段。AI技術尚未深度融入企業核心業務流程，技術投入與價值產出之間存在明顯的錯配。

前兩年大家談大模型、談技術、談工具很多，但從去年下半年開始，越來越多的企業家表示，真正落地后最難的部分，不是技術，而是組織和人。

比如，一家企業給所有員工開通了AI工具，員工們用ChatGPT寫周報、用Midjourney做海報，個人效率確實提升了。但部門間的協作、核心業務流程的運轉，卻幾乎沒有改變。個人效率的提升，并沒有線性轉化為組織績效的提升。

同濟大學經濟與管理學院副院長王洪偉，用一組數據點明了問題的嚴重性：“麥肯錫的調研顯示，88%的企業在使用AI，但真正在財務上有顯著提升的，只有5%到7%。”他進一步解釋，因為AI使用和流程重塑之間存在巨大的鴻溝。個人使用行為，不等于組織使用行為。

這種鴻溝，也同樣發生在組織與組織之間。北汽新能源享界超級工廠設備工程部部長李明宇分享了一個業界的例子，他表示，某個工廠曾提出想搭建一個制造園區的數字孿生模型，需要采集水、電、氣等能源數據。AI企業說數據質量不夠，工廠反問需要多高的采樣頻率？毫秒級還是秒級？數據集基礎不足和數據標準的不一致，也同樣給AI落地帶來挑戰。

面對這樣的困境，企業應該如何解呢？對此，百型智能創始人兼 CEO 韓美表示，“企業AI的下一階段，不是部署更多彼此割裂的單點Agent，而是建立能夠理解企業、統一智能體決策、并根據真實業務結果持續進化的企業本體。”

而郭為也與筆者分享了神州數碼的解題思路，他表示，AI應用不是簡單的技術疊加，而是一個系統工程。 他引用熊彼特的理論，認為創新本質上是對生產要素的重新編排。而AI作為新的生產要素，必須與業務流程、管理方法、業務模式三者協同，才能真正發揮作用。

“這是一場‘AI次方’的系統性重構。”郭為說，“如果數據質量和專家水平是小于1的，那AI的應用最后就是0。只有當大于1的時候，才能讓數字不斷變大。”

郭為分享了一個制藥行業的案例：一家頭部創新藥企，在撰寫FDA的臨床研究報告（CSR）時，需要整合臨床數據、科學論文、合規要求等多方信息。傳統上，這個任務依賴有經驗的高級工程師，耗時3個月。但通過神州數碼的“神州問學”平臺，將寫報告的過程分解成多個智能體（Agent）協同工作，報告生成時間縮短到了幾天，效率提升了80%以上。“過去，這些經驗都藏在老師傅的腦子里，離開了他，整個流程就斷了。”郭為進一步指出，“現在，我們把隱性知識變成了顯性的、可復用的數據資產。這才是AI真正的價值所在。”

AI的價值落在哪？

如果說AI for Process是方向，那具體從哪里切入，則考驗著每一個企業的決策者。德勤中國咨詢業務首席增長官黃偉強與筆者分享了一個成功的案例，他介紹，一家擁有三千多家門店的全球快餐連鎖品牌，店經理培養需要一年，但離職率超過30%。他們做了一件事：把十個最好的店經理聚在一起，花6-8周時間，用知識圖譜把他們的隱性運營經驗蒸餾出來，訓練成多個Agent。然后把門店里標準化的配貨、供應等工作交給AI，店經理則騰出精力去處理那些需要情感溝通和現場決斷的事務。結果，一個店經理可以同時管理兩三個甚至四個門店。黃偉強指出，效率上來了，人員流失的問題也緩解了。

這個案例揭示了一個關鍵規律：AI落地的價值，往往集中在那些高頻、剛需、有明確痛點的場景里。

不過，并非所有場景都適合AI。在制造業，李明宇舉了個例子：“例如設備故障預測這個場景，老師傅的經驗是‘聽聲音、看溫度，甚至聞味道’，這些非結構化的信息，其實很難被模型捕捉。”

這或許也是制造業的AI應用，從規模上看，目前仍以判別式AI為主，而非生成式AI的原因之一。騰訊研究院與畢馬威聯合發布的《工業大模型報告》顯示，在制造業的核心生產環節，大量的企業仍然選擇判別式AI。MarketResearch的數據也顯示，到2032年，全球AI與制造業結合的市場規模預計僅為64億美金。

“這說明，生成式AI在工業場景的落地，需要找到適合的細分場景和流程。”李明宇補充道，“我們現在的做法是，先把數據和流程梳理清楚，再考慮用AI做什么。不要為了AI而AI。”

人機共生是組織變革的最后一公里

技術問題解決了，組織問題接踵而至。企業管理者在將AI與業務融合的過程中，往往會遇見一個棘手的問題——當AI開始“蒸餾”老師傅的Skill，員工會怎么想？

“我接觸的很多企業里，員工的第一個反應是恐懼——怕失去工作，怕失去權力。”黃偉強分享到。北京大學國家發展研究院管理學教授楊壯則從領導力的角度給出了更深刻的洞察：“在AI技術革命時代，有效運用AI賦能是企業成功必要條件，否則企業將被AI革命遠遠拋棄。但是成功的充分條件是企業領軍人物必須具備符合人類發展趨勢的使命、愿景、價值觀，真正給社會、企業、員工賦能，并讓他們有發自內心的幸福感和愉悅感。這些人文品質AI不具備，也不可能替代有人文素質修養的企業家、CEO、創始人。”

楊壯以胖東來為例。胖東來給員工開8000元工資、給90%的人股權，AI大概率不會推薦這么做。但正因為有了這些反共識的決策，胖東來改變了整個零售業的生態。“這都是人的判斷，是對人的洞察力。”楊壯進一步指出，“有了這個基礎，AI 是很好的輔助工具。沒有這個基礎，AI 只會讓你更快地走向錯誤的方向。”

黃偉強在分享前面提到的餐廳經理的案例時，也曾表示，這些店經理第一個問題就是：為什么要把我的經驗拿出來？訓練完了，我是不是就沒工作了？“我們告訴他們，AI不是讓你失業，而是讓你去管更多的店，權力更大、收入更高。這樣，他們才愿意配合。”黃偉強表示，“碳基人和硅基人的融合，關鍵是要讓員工看到，AI不是為了替代他們，而是為了增強他們。”

那么，如何推動這種“人機共生”的組織變革？

從企業管理者的意識出發，楊壯提出了領導力的“三元模型”：思想、能力、品格。思想是指對未來的前瞻性判斷，能力是指專業主義精神，品格是指能不能共贏。中國企業出海遇到的很多問題，表面上是技術問題，其實是另一層面的問題——我們能不能做到共生？

答案有很多，但方向已經逐漸清晰。AI不會替代管理者，會用AI的管理者會替代不會用AI的。而真正能走出來的企業，它們的管理一定是知道AI該干什么、人該干什么，以及兩者如何一起轉動那臺名為“流程”的飛輪——而能夠做到的，或許是既懂技術邏輯、更懂人性邏輯的組織。

（文｜Leo張ToB雜談，作者｜張申宇，編輯丨楊林）