企业级AI落地卡在哪?深度应用占比仅一成,组织变革成关键

企业级 AI 的投入热度不减, 但投入与回报之间的落差 , 正成为管理者绕不开的问题。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的《决策者视角下的企业 AI 应用》显示, 进入生产部署阶段的企业占比已从 56.0% 升至 64.4%, 而真正进入深度使用阶段的, 仅从 7.4% 升至 10.2%。

📌 部署在加速, 深度使用仍是少数

过去一年,AI 工具在企业中的普及速度超出不少人预期 , 跨多个团队部署 AI 的企业占比从 14.7% 升至 33.7%。但渗透率走高, 并没有同步带来价值兑现。

🔍 症结: 把 AI 当成了流程自动化

德勤中国咨询业务全国主管合伙人华思远认为, 很多企业把 AI 与简单的流程自动化混为一谈 , 于是在单个执行动作上反复打磨, 对应的数据和知识却很薄, 最终陷入在有限数据里死磕准确度的困境。

他提到一家大型软件开发企业: 每个程序员的个人效率提升 20% 到 40%, 但组织整体效率难以衡量 , 原因是流程节点卡死, 一个员工完成自己的工作后, 仍要等待其他环节推进。

💡 从“外挂”到“底座”: 联想的三年路径

联想集团副总裁阿不力克木·阿不力米提把转型历程摊开来讲:2023 年 11 月启动“+AI”局部尝试, 把 AI 当作流程外挂 ;2024 年在研发、供应链、营销、财务等环节广泛铺开;2025 年转向建设混合 AI 底座, 推动智能体成为劳动力;2026 年开始推动“AI+”运营重构。

在软件研发部门, 需求、架构、前后端、测试、运维等八类角色被整合为“全栈工程师 + 五个智能体”的小团队 。2025/26 财年, 联想中国区研发领域智能体综合提效 30% 以上,AI 代码贡献率超过 80%; 客服业务中硅基客服占比达 75%, 在不增加人力的情况下, 年承接工单增加超过 25 万单。

📊 治理: 决定 AI 能跑多远

报告显示, 与现有系统集成困难是最突出的瓶颈 , 占比 56.6%, 高于人工审核与质量控制、审批与治理流程。74% 的组织计划在两年内使用自主 AI 代理, 但仅有 21% 拥有成熟的治理模型。

🚀 几个值得关注的信号

• 行业分化明显 :IT 与软件等知识密集型行业 AI 项目 ROI 约 45%, 产品研发、销售营销在 20%—30%, 医疗制药、工业制造、汽车落地更难。
• 成效维度偏窄 :87.3% 的企业评估 AI 成效聚焦处理速度与工时节约, 涉及收入与客户层面的仅占 21.5%。
• 差距分水岭 : 到 2026 年底, 企业间 AI 差距更多体现在是否完成工作流重塑, 沿用旧流程运行 AI 的企业可能面临更高成本与更低灵活性。

🧭 总结

对企业而言,AI 不是一个 IT 项目 , 而是一场组织变革。买工具的阶段钱花得快、见效也快, 真正拉开差距的, 是企业如何把流程拆开重装、把岗位重新设计、把治理体系提前建好。