编者按:生成式AI的狂飙正快速重构企业业务想象力,这是既定趋势,但却并非易事。时至今日,除了最浅层的助理功能,AI该如何深度嵌入业务流程,在最核心的场景发挥作用,依然没有一条通用路径。近期,21世纪经济报道记者就企业级AI应用话题,相继采访了IBM、微软、Gartner中国区相关负责人,试图探寻企业AI应用的关键点,如何发挥业务数据的真实价值,让AI真正触及业务核心、驱动价值创造。
21世纪经济报道记者孔海丽 北京报道
在生成式AI席卷全球企业的浪潮中,一个尖锐的矛盾日益凸显:技术显著提升了生产力,却未能如预期般转化为可观的成本削减。这一现象引发了企业决策层的深度焦虑。
Gartner高级顾问总监李彬在接受21世纪经济报道记者采访时指出,上一轮试图通过生成式AI提升生产力进而降低成本的企业里,超过75%的比例可能以失败告终,ROI很难达到预期。
生产力提升不等于成本降低
李彬表示,当前企业普遍陷入一个认知误区,投入新技术后将提升工具效能,继而提高生产力,最终自然降低成本。然而,现实远非如此理想。
他援引多家机构的观察佐证这一困境:高盛指出企业在生成式AI上“花费过多,收益甚微”;福布斯认为其收益“将比预期更晚、更低”。
“问题的核心在于,生产力并不直接等同于企业追求的价值,也就是‘挣钱’或‘省钱’。”李彬分析道,生成式AI带来的生产力提升需要经历两次艰难的“价值飞跃”。
第一次飞跃在于,广泛使用与时间节省。技术部署后,关键在于让员工真正用起来。第二次飞跃在于,当用好了之后,怎么推动更广泛的企业变革,包括业务模式、业务流程、运用模式等方面。
即使员工使用了工具并节省了时间,这些时间也未必能有效转化为企业价值。李彬形象地称之为“生产力泄漏”:节省的时间可能被碎片化消耗,或因任务切换损耗、内部流程瓶颈、协作制约等因素大幅流失,泄漏率可达20%~80%,最终仅剩5%~20%的有效节省时间。
更关键的是,将这些节省的时间用于创造价值任务时,还可能产生30%~70%的二次损耗。最终,整体生产力提升可能仅剩1%~14%,且未考虑市场需求不足等外部制约。
“这些工具的价值可能更多体现在代码质量提升、协作改善或员工留存率提高上,而非直接的、显著的成本削减。”李彬强调,企业必须正视“全生命周期成本”,包括技术开发部署、持续运维以及至关重要的变革管理成本。
降本的战略替代选项
面对生产力转化效率低下的困境,李彬建议企业决策层,尤其是科技高管,应将目光从“内部IT生产力提升”转向更广阔、更直接的“财务效率”领域。
“与其执着于冗长且充满损耗的生产力价值转换链,不如直接审视企业的现金流运转,在资金使用和回收的关键环节寻找降本机会。”他介绍了利用生成式AI实现成本优化的其他替代策略。
IT内部速赢方面,建议削减外包整体支出,削减第三方可变支出。科技高管可以盘点IT外包中的小额非固定/可变合同,在关键领域如业务分析、PMO进度追踪、文档撰写翻译等方面建立内嵌能力,让人工智能分担弹性工作。
另外,生成式AI的“知识、经验压缩”能力可削弱现有供应商的“锁定”优势。李彬解释,这为甲方创造了“技术平权”,使其更容易切换到性价比更高、配合度更好的供应商,从而降低采购成本并规避长期合同切换阵痛期。
企业整体增效也是必不可少的方面。
削减运营资金是其中一点。企业为平衡应收应付与实收实付时间差而储备的运营资金总量庞大,李彬强调,减少这部分“闲置”现金可直接改善财报。生成式AI可通过提高销售与回款预测精度、优化合同履约预测来实现。
削减循环债务利息。对于依赖借贷填补现金流时间差的企业,利息是沉重负担。减少利息支出的财务效益远高于艰难裁员,且更容易获得业务部门支持。
采取更强硬的合同与合同管理。福布斯统计显示,企业平均因合同条款不善或履约管控不力导致的“营收泄漏”高达5%。强化合同管理,其效益可能相当于削减15%~16%的IT预算。
“总账思维”是关键
对于“75%失败率”的预测,李彬坦言,成功跨越“二次飞跃”门槛的25%企业,核心在于将变革管理纳入“总成本”考量,并践行“总账思维”。
“业务高管质问IT投入的回报时,就像计算一次市场地推活动,没人细分各部门贡献占比,只看总投入与总产出是否达标。”他解释道,生成式AI的落地同样需要业务部门深度参与流程重塑、员工培训甚至市场推广,共同确保价值转化。
尽管生成式AI对生产力的提升已获验证,李彬提醒,科技高管仍需未雨绸缪。“2025年讲生产力故事,管理层可能认可;但到2026年,他们要看的是财报影响。”他呼吁CXO与CIO制定系统化的生成式AI路线图,聚焦资源投向速赢领域,同时布局长期变革。
面对当前市场对“AI智能体”、“超级智能体”的热炒,李彬借Gartner技术成熟度曲线分析指出,业务领导层多处于“过高期望峰值”,而科技高管则更早进入“幻灭低谷期”,清醒认知到应用成本、变革难度及预期管理压力。
他透露,当前Gartner正协助客户“管理一号位预期”,呼吁业务领导“躬身入局”提出真实场景需求,而非空谈“所有工作都该用AI重做一遍”。
李彬最后强调,成本优化策略的本质,是引导科技高管从“成本中心”思维转向“价值创造”思维,通过释放现金流、减少损耗,为企业贡献更直接、更受管理层重视的财务成果,从而在未来的预算保卫战中赢得主动。