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当企业高管满怀期待地宣布“AI 要为流程节约 20%-30% 成本”时, 各部门纷纷开始试验: 有的优化代码 , 有的调整业务流程, 有的改进采购决策。然而, 一段时间后, 管理层尴尬地发现,Token 消耗费用已超过人工成本。这是 SAP 全球副总裁 Varun Thamba 在 SAP 中国峰会上分享的真实案例, 它折射出当前企业 AI 落地的普遍困境: 投入不少, 但回报寥寥。
📌 AI 落地三大“未就绪”
SAP 对 13 个国家 2600 位企业高管的调研显示,39% 的中国企业采取零散式 AI 策略 , 各部门各自为政, 大量 POC 难以规模化。仅 18% 的企业有战略性整体规划。Varun Thamba 将瓶颈归纳为三个维度:
- 数据未就绪:69% 的企业自认数据已为 AI 做好准备, 但实际执行时才发现数据完整性和准确性远不达标。
- 员工未就绪:78% 的受访企业表示, 员工技能培训跟不上 AI 迭代速度,AI 按周进化, 员工疲于适应。
- 治理未就绪: 仅 6% 的企业具备有效治理 AI 所需的完备技能, 缺乏监管机制。
🔍 经济回报的“弱链”困境
SAP 大中华地区总裁原欣引用斯坦福教授 Chad Jones 的“弱链”理论: 木桶装水量不取决于最高板 , 而取决于最低板。麦肯锡 2025 年调查显示,88% 的企业在至少一个场景使用 AI, 但仅 6% 认为超过 5% 的 EBITDA 增长归功于 AI。原欣指出:“AI 能为企业创造多大价值, 不取决于模型能力, 而取决于企业最薄弱的一环能否打通。这道‘弱链’就是 AI 与核心业务系统之间的断层。”
💡 突围实践: 系统化补链
三一集团、曼森集团、毕马威等企业分享了补齐“弱链”的行动。 三一集团经历了业务线上化、信息化、数字化三个阶段 ,2025 年由董事长推动“全员 AI 强管控”, 沉淀 130 多万条领域知识, 落地 700 多个赋能场景, 去年 AI 引入成效约 2 亿元。曼森集团则选择先建好 ERP 系统, 把数据沉淀好, 再谈智能。毕马威将核心 ERP 迁移至公有云, 从低风险领域切入, 产生实效后再滚雪球式发展。这些实践指向一个方法论闭环:
- 第一步: 数据就绪 ——统一业务底座, 消除数据孤岛, 如三一用 SAP S/4HANA 构建全球统一底座。
- 第二步: 知识就绪 ——沉淀业务知识, 构建企业记忆, 如曼森将流程标准写入系统。
- 第三步: 组织就绪 ——从 IT 驱动转向业务驱动, 全员参与, 如三一的“全员 AI 强管控”。
📊 观察视角:AI 投入的理性回归
Varun Thamba 建议企业“从瓶颈开始 , 而非从 AI 开始”: 先找出流程中成本浪费最大的环节, 再量化 Token 投入与回报的关系, 确保每一分钱都花在刀刃上。三一集团许国强则直言:“十年前数字化是可选项, 五年前是必选项, 当下 AI 是生存项。不是 AI 取代人, 而是会用 AI 的企业取代不会用的企业。”
