北京
尽管企业界普遍在推进AI应用，但根据高德纳（Gartner）周二发布的数据，成功在多个业务单元实现AI规模化部署的企业不足四分之一。这家IT咨询机构在今年1月至4月间，对超过1300名来自营收规模5000万美元以上企业的负责人进行了调查。
采用进度的滞后并未令各企业放慢投入脚步——85%的技术负责人计划在明年进一步加大AI投资。与此同时，约11%的受访机构表示，对自身2025年的AI支出情况缺乏清晰的掌握。
高德纳杰出副总裁兼研究员蒂娜·努诺（Tina Nunno）在报告中指出，对AI支出的低能见度将加大错失投资回报的风险。她表示："若缺乏与业务成果直接挂钩的严格衡量机制，企业将面临资源浪费和预期落空的双重风险。"
企业在未能明确投资回报率的情况下仍持续加码AI投入，这种做法可能使组织更难找到真正适合自身的应用场景。
据印孚瑟斯（Infosys）今年8月发布的报告显示，近四分之三的高级商业管理人员表示，其AI试点项目中成功规模化的比例不足25%；三分之二的人则表示，所在机构难以衡量AI带来的投资回报，也难以佐证高层所宣称的积极成效。
许多企业对AI部署的准备程度——尤其是针对智能体系统——远不及其自我评估的水平。德勤（Deloitte）今年8月的报告发现，仅有五分之一的高级管理人员和C级高管表示，所在组织已做好准备，能够对业务流程进行重新设计，使其在AI智能体的支持下实现自主运行。
高德纳的数据显示，持续追踪AI举措投资回报率、将其视为价值组合进行管理并定期评估项目绩效的企业，能够获得更高收益。遵循这一框架、并主动终止表现不佳项目的企业，有81%的AI举措实现了正向回报。
"我们希望企业从AI中获得更多价值，而不是在缺乏合理回报的情况下盲目加大支出，或是制造更多技术风险。"努诺在发给CIO Dive的邮件中写道。
努诺指出，技术负责人容易被AI炒作浪潮所左右。网络安全、威胁检测和IT服务台自动化等最受追捧的AI应用场景，并不总能带来最高的投资回报率。
根据高德纳的数据，智能IT资产与成本优化、合成数据生成，以及自动化代码生成与重构，跻身投资回报率最高的三大AI应用场景之列。
不过，努诺强调，真正能为企业创造最大价值的AI应用场景，应当是那些针对特定业务需求、并在必要时构建所需数据基础的项目。
"首席信息官应始终优先选择在商业逻辑和财务逻辑上契合本公司实际情况、AI成熟度和业务需求的应用场景，"努诺说，"对商业案例保持严谨态度，并确保其符合公司AI战略愿景，才能保证首席信息官选出最佳应用场景，从而最大化AI的价值。"
Q&A
Q1：目前有多少企业成功实现了AI的规模化应用？
A：根据高德纳的调查数据，成功在多个业务单元实现AI规模化部署的企业不足四分之一。近四分之三的高级商业管理人员表示，其AI试点项目中成功规模化的比例不足25%，同时三分之二的人表示所在机构难以衡量AI带来的实际投资回报。这说明尽管AI投资热情高涨，企业的实际落地效果普遍不理想。
Q2：哪些AI应用场景的投资回报率最高？
A：根据高德纳的数据，目前投资回报率最高的三大AI应用场景分别是：智能IT资产与成本优化、合成数据生成，以及自动化代码生成与重构。值得注意的是，最受企业追捧的网络安全、威胁检测和IT服务台自动化等场景，并不一定能带来最高回报。企业应优先选择契合自身业务需求和AI成熟度的具体应用场景。
Q3：企业如何才能提升AI项目的投资回报率？
A：高德纳建议企业将AI举措视为价值组合进行管理，持续追踪每个项目的投资回报率，并定期评估项目绩效，对表现不佳的项目及时叫停。数据显示，遵循这一框架的企业有81%的AI举措实现了正向回报。此外，首席信息官应确保所选应用场景符合公司的商业逻辑、财务逻辑和整体AI战略愿景，避免盲目跟风炒作。
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