在刚刚过去的2025年，AI正以前所未有的速度融入到人们的工作和生活之中。各个行业、各家企业都在积极探索AI的企业级应用场景。那么，AI的规模化应用存在哪些堵点？在2026年，我们该如何布局AI？
带着这些问题，埃森哲与数十位全球领先企业的高管展开了一系列深度对话。他们的独特视角，不仅为我们清晰勾勒出AI应用的现实图景，也为企业规划下一步行动提供了切实指引。结合这些来自一线的实践与洞察，我们梳理出其中最值得关注的五大关键举措，供正在探索中的企业参考。
关键举措一：重新定义ROI
投资回报率（ROI）是评估企业项目成效的核心指标。但以前看ROI，大家往往聚焦在“省了多少钱”“增加了多少收入”“提升了多少效率”等少数几个数字，这很容易导致企业领导者更重视短期、见效快的商业用例。
而在AI时代，这种衡量方法也许已经行不通了。很多AI项目，比如知识管理、员工协作的提升，短期内很难用数字量化ROI。但这并不代表它们不重要。此外，在人力成本较低的市场，用传统指标来佐证AI应用的合理性，也会出现数据失真、甚至南辕北辙的问题。
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衡量AI项目的ROI时不能只盯着眼前利益，也不能光看财务回报，而是要注重长期影响和收益。企业应当以价值为导向，优先考虑那些推动长期创新和增长的AI投资，并且将KPI与这些长期目标价值挂钩，以可衡量、全方位、兼顾财务与非财务的全新标准体系来衡量AI投入。
例如，重新设计工作流程可能不会在一夜之间带来生产力的提升，但对企业的人员和业务长期发展都有好处；将负责任的AI（Responsible AI）付诸实践，也能够在财务、体验、人才、可持续性和风险管控等多个方面创造价值。
关键举措二：
打好地基，AI才能起高楼
不可否认的一点是，许多企业的AI建设存在跟风而上、盲目推进的问题。AI不是空中楼阁，如果失去了坚实的基础建设，AI不仅无法为企业带来价值，“塌楼”的风险也会给企业带来更加严峻的挑战。
访谈中，企业高管们指出了阻碍AI价值落地的三大技术挑战：
数据不齐：数据孤岛、数据迁移困难、安全和治理复杂、缺乏企业级分类。
信任危机：模型安全和可靠性存疑，处理方言或特定语言时经常出问题。
遗留系统：老旧的基础设施让数据整合、安全管控和AI生态建设举步维艰。
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AI革命不是不要数字化转型。恰恰相反，坚实的数字化转型成效是落地AI价值的核心前提和重要基础。针对上述三大技术挑战，企业领导者应当有的放矢，更具针对性地攻克相关难题，为AI的企业级应用扫清障碍：
激活数据：建立全公司的数据价值框架，重新设计数据架构和治理体系。可以利用AI工具来加速数据迁移和安全合规。
打造互通的生态系统：明确生态战略，投入专项资源，确保AI系统和不同供应商之间能互联互通，避免碎片化。
拥抱敏捷技术：利用云技术、创建可扩展的基础设施；采用平台化战略，确保AI部署的一致性和可重用性；引入现代化工程的最佳实践，提高执行效率。
关键举措三：
建立前瞻领导力，稀释“组织抗体”
对于新鲜事物和创新变革，企业组织天生带有“抗体”。彼时为了保护业务稳健发展而设计的复杂系统和流程（如严格的监管、安全审计），此时却成了阻碍AI革新的“绊脚石”。
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破局之道在于具有远见的领导力和更加灵活的治理模式。例如，一些企业开始向“中心辐射型”的治理模式转型，让中层管理者变成变革的布道者、上下拉通，并授权领域专家指导AI用例的开发和治理。
此外，企业也可以采取更多行动，来驾驭转型进程，发挥AI潜能：
积极赋能高层：帮助董事会、高管和管理者加深对AI及其业务影响的理解，提升“数字化素养”。领导层应设定愿景、搞定资源并拉通组织内部，同时坚持以人（而非技术）为本的理念。
治理模式“去中心化”：将中央集权的“卓越中心”（CoE）转向更灵活的“能力建设团队”（CBT），让多学科小组专注于解决特定挑战。
打破部门壁垒：促进跨职能协作，让数据、业务、AI和治理团队协同工作。
关键举措四：
让AI成为“工作伙伴”而非“竞争对手”
访谈中，高管们坦言，员工对工作被AI取代的担忧是真实存在的。他们正在努力让员工的工作内容、工作方式随着AI而进化，而不是让AI取代员工。
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AI不是为了替换人，而是为了赋能人，让人类的工作更有意义、更具创造力。头部企业普遍把“人”放在AI驱动的变革中心，正在通过加强人与AI的合作来重塑工作。
重塑人才模式：组织要变得更灵活，让员工能流动起来；员工需要培养新的多样化技能，积极塑造自己的工作形式和内容、以及在公司中的影响力。
持续投入学习：建立全面的、持续的学习机制，包括培训员工如何有效地与AI协作和“提示工程”（Prompting）。
人机共学：推动“人+机器”的动态协作。领导者要鼓励好奇心，将学习融入日常工作，提供直观的AI工具和支持。
关键举措五：重塑组织流程
企业流程是AI得以发挥价值的“土壤”。如果流程本身就有问题，AI只会让烂流程跑得更快，效果更糟。
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在引入AI前，企业需要首先“复盘”和“再造”整个工作流程。在此过程中，要秉持以人为本的理念、同时兼顾人和AI的潜力。
重新思考工作流程：重新设想整个流程，确定AI在哪里能发挥最大作用。将技术与业务目标对齐，打破内部壁垒、重新分配工作内容。
重新设计组织结构：“人+AI”的伙伴关系将成为组织的核心组成部分。打破孤岛，使数据可访问，引入多智能体能力、培养与时俱进的技能，促进跨团队协作。
用AI重塑流程：利用AI来根除低效、减少人工步骤，并发现那些因为思维定势或信息孤岛而被错失的机会，来反向“破解”原有的工作流程。
企业渴望利用AI，但在尝试的过程中却受制于技术、文化和战略等方方面面的挑战。成功的领导者愿意重新定义ROI、攻克技术和组织上的准备度挑战、建立有远见的领导力，并以人为本、重塑“人+AI协作”的流程。他们明白，拥抱AI的复杂性，才是通往突破的关键。
