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。
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