德勤中国咨询业务全国主管合伙人华思远表示：“企业AI采用率和生产部署程度不断提升，但AI工具的普及并不代表企业已经完成AI转型。许多企业虽然已引入AI，却仍然沿用原有的业务流程和运营模式，因此AI的作用往往停留在提效层面。”

来源：德勤

德勤中国在云栖大会期间发布《决策者视角下的企业AI应用》（下称“报告”）。报告显示，企业的AI应用处于生产应用阶段的比例持续提升。2026年，处于AI探索与试点阶段的企业占比已经从2025年的36.7%下降到24.9%，进入生产部署阶段的企业从56.0%上升至64.4%。

但《报告》也显示，应用规模的扩大尚未同步转化为投资回报（ROI）：48.5%的受访企业反馈 AI 项目实际投资回报低于预期，企业预期回报率集中在10%-25%区间，而实际达成的回报更多落在10%以下。另有44.4%的企业无法明确核算AI项目的实际投资回报率，这表明随着AI应用范围持续扩大，企业的价值量化能力与评估框架并未同步完善。

德勤中国咨询业务全国主管合伙人华思远表示：“企业AI采用率和生产部署程度不断提升，但AI工具的普及并不代表企业已经完成AI转型。许多企业虽然已引入AI，却仍然沿用原有的业务流程和运营模式，因此AI的作用往往停留在提效层面。”

记者注意到，价值衡量能力是AI从应用走向业务价值的重要一环。回报不达预期背后，是多数企业缺乏有效评估AI应用效益的机制。调研显示，60.4%的企业尚未建立起体系化的价值衡量框架，缺少统一的衡量口径使企业难以判断哪些项目值得复制、哪些项目应该收缩。对此，企业可从价值评估、分阶段考核与投资管理三方面优化AI项目管理。

目前，AI应用效益主要体现在效率提升与成本节约。企业评估AI成效时，87.3%聚焦处理速度与工时节约，70.7%关注成本节约，而涉及收入与客户层面的仅占21.5%。报告指出，工时缩短并不自动等同于企业成本下降或经营价值提升，只有将节省下来的时间重新配置到高价值环节，生产效率才能真正转化为可量化的经营成果。

此外，应用AI的主要挑战在于重新设计工作流，企业组织惯性、数据质量与安全顾虑是企业应用AI的三大障碍。偏向维持现状的流程与激励机制，以及数据质量与可获得性，均以32.7%并列成为首要障碍。而在企业AI部署过程中，与现有系统的集成困难是最突出的瓶颈。

“企业推进AI应用时，需要先判断自身是否具备承接AI的组织能力。既要审视现有流程、职责分工和激励机制能否支持AI进入日常业务，也要关注数据质量、系统连接、安全边界和合规要求能否支撑AI在核心场景中稳定运行。”华思远补充道。

《报告》显示，从不同职能领域看，AI应用的回报水平与价值来源已存在显著分化。IT与软件职能的ROI约为45%，产品研发、销售营销、内部知识工作场景整体具备较高回报潜力（20%-30%），多数职能的AI价值仍集中于内部提效降本，依靠AI拉动营收增长、实现风险降低的成熟落地案例相对有限。未来，AI应用重心将进一步转向运营交付与研发创新，而成熟通用职能将进入整合优化期。

AI应用也将进一步重塑企业的人力构成，尤其是对入门级岗位要求影响较大。65.4%的受访者预计入门级或初级岗位将减少；对中层岗位的影响表现为结构性重组，而不是单向减少，中层管理岗位面临更大压力，管理角色将从监督转向协调与判断；高层岗位整体保持稳定，战略判断与责任承担仍难以替代。

华思远认为：“当企业AI应用进入规模化发展阶段，转型重点已不再是工具使用率，而是如何通过流程重塑释放业务价值。企业需要建立全周期、可量化的价值评估体系，以业务为中心重构端到端工作流，并同步强化数据、治理和组织能力。德勤将依托行业洞察与实践经验，助力企业构建从应用到治理、从投入到价值衡量的完整能力体系，推动AI更高效地转化为业务成果。”

该报告由德勤中国与香港大学人工智能、管理与组织研究中心联合发布，旨在为企业在AI驱动转型的新阶段提供前瞻洞察与实践参考。