高达95%的企业面临AI投资失败的困境。您是否在寻找解决AI投资失败困境的方法、框架、最佳实践等可靠指导？本文深度解读MIT NANDA报告，为您揭示5%成功企业如何通过创新AI采购策略和组织设计，避免巨额投资打水漂。立即阅读，确保您的AI投资产生真正回报。
前言：一个价值400亿美元的困惑
在2025年的今天，生成式人工智能（GenAI）无疑是商业世界中最炙手可热的话题，它如同一场席卷全球的数字风暴，重新定义了竞争的边界和创新的速度。从董事会到茶水间，从科技巨头到传统制造业，几乎所有企业都在以前所未有的热情拥抱这场技术革命。据统计，全球企业在GenAI领域的投资总额已高达惊人的300至400亿美元。这笔巨款不仅代表着真金白银的投入，更承载着企业对于未来的无限遐想——人们期待它能像过去的互联网、移动技术一样，彻底颠覆商业模式，带来指数级的效率提升和利润增长，甚至重塑整个行业的权力格局。
然而，当我们拨开媒体宣传的喧嚣和资本市场的狂热，深入企业运营的真实肌理，一幅截然不同的、令人不安的画面浮现出来。这份由MIT NANDA项目发布的《2025年商业AI现状》报告，通过对超过300个公开AI项目、52家组织的深度访谈以及153位高级领导者的问卷调查，揭示了一个残酷的现实：高达95%的企业，在投入巨额资金后，并未获得任何可量化的投资回报。 这意味着，数以百亿计的美元投资，如同投入一口深不见底的井，只听见了回声，却不见甘泉。
这种投入与产出之间的巨大落差，其结果分化之严重，无论是在技术的购买方（各类规模的企业）还是供应方（初创公司、技术供应商、咨询公司）都普遍存在，我们将其称之为——“生成式AI鸿沟”（The GenAI Divide）。
鸿沟的一边，是那凤毛麟角的5%的成功者。他们通过集成式的AI试点项目，已经成功挖掘出数百万美元的商业价值，实现了真正的业务转型。他们的成功不仅仅体现在财务报表上，更体现在组织能力的进化、决策效率的提升和市场响应速度的加快。而在鸿沟的另一边，则是那沉寂的95%的大多数。他们被困在无休止的试点和实验中，尽管AI工具的采用率极高，却始终无法对企业的核心盈利指标（P&L）产生任何实质性影响。这些企业陷入了一种“创新的假象”，看似忙碌于各种AI项目，实则在原地踏步，与领先者的差距被悄然拉大。
这道鸿沟是如何形成的？是模型技术不够先进吗？是监管政策过于严格吗？是缺乏AI人才吗？报告给出的答案可能会让许多人感到意外：都不是。决定一家企业最终站在鸿沟哪一边的，并非技术或资源，而是一种根本性的方法论差异。这是一种关乎战略、组织、采购哲学和对技术本质理解的深层次差异。
本文将为您深度剖析这份报告的核心发现，带领您走近这条隐秘而致命的“生成式AI鸿沟”。我们将一同探讨：
鸿沟的现状：大多数企业是如何陷入“高采用率、低转型率”的怪圈的？这种悖论背后隐藏着怎样的组织行为和决策惯性？
鸿沟的根源：为什么绝大多数AI试点项目最终会停滞不前？那被忽视的“学习差距”究竟是什么？它如何成为AI价值释放的最大瓶颈？
如何跨越鸿沟：那些成功的5%做对了什么？无论是作为AI技术的构建者还是购买者，他们的制胜法宝又是什么？我们将解构他们的战略 playbook。
理解并跨越这条鸿沟，不仅关乎您的下一个AI项目能否成功，更关乎您的企业能否在即将到来的“代理式网络”（Agentic Web）时代中保持竞争力。现在，让我们正式开始这段探索之旅。
第一章：身处鸿沟的错误一边：高采用率与低转型率的悖论
报告首先为我们描绘了“生成式AI鸿沟”的全景图。一个最核心的特征是，绝大多数企业都发现自己身处鸿沟的“错误一边”——AI工具的采用率（Adoption）非常高，但它所带来的业务转型（Transformation）却微乎其微。这种现象在各个行业普遍存在，形成了一种令人困惑的悖论。
1.1 行业颠覆的真相：雷声大，雨点小
尽管媒体和资本市场对GenAI的颠覆性潜力大肆宣传，但当我们审视真实的行业结构时，会发现深刻的、结构性的变革远未发生。在过去，像互联网这样的通用技术，其影响是颠覆性的——催生了新的市场领导者，重塑了商业模式，并显著改变了消费者的行为。然而，GenAI目前的影响力，更多地停留在辅助层面，如内容创作、客户支持和数据分析等，远未触及大多数行业的核心。
为了更精确地衡量这种颠覆程度，研究团队开发了一个“AI市场颠覆指数”，从0到5对不同行业进行评分。评分基于五个可观察的指标：
市场份额波动性：行业头部企业从2022到2025年的市场份额变化。
AI原生公司增长：2020年后成立的AI原生公司的收入增长情况。
新商业模式出现：由AI驱动的新型商业模式的涌现频率。
用户行为改变：可归因于GenAI的用户行为变化程度。
高管组织变动：因AI工具而进行的高管级别组织架构调整的频率。
根据报告数据，不同行业的GenAI颠覆指数得分差异巨大。
下图是各行业GenAI颠覆指数得分与解读：
从这张图表中可以清晰地看到“鸿沟”的存在。在被评估的九个主要行业中，只有技术和媒体行业显示出较为明显的结构性颠覆迹象，而其余七个行业，尽管同样投入了大量资源进行试点，却依然停留在鸿沟的错误一边，未能实现真正的转型。技术和媒体行业之所以领先，是因为它们的核心“产品”——代码和内容——本质上是信息和数据，这恰好是当前GenAI最擅长处理的领域。AI可以直接参与到价值创造的核心环节。相比之下，医疗、工业、能源等行业，其核心价值链更深地植根于物理世界，涉及严格的监管、高昂的试错成本和复杂的物理交互，这些都构成了AI技术渗透的天然屏障。
这种普遍的“雷声大，雨点小”的状况，被一位来自中端制造业的首席运营官（COO）一语道破：
“社交媒体上的炒作听起来好像世界已经天翻地覆了，但在我们的实际运营中，没有任何根本性的改变。我们现在处理一些合同的速度是快了点，但仅此而已。”
这番话精准地概括了大多数企业的现状：广泛的实验，却带不来深刻的变革。这正是“生成式AI鸿沟”在宏观层面的最直接体现。
1.2 从试点到生产的巨大鸿沟
如果说行业层面的数据还比较宏观，那么企业内部从AI项目试点到实际部署的转化率，则更赤裸裸地揭示了这条鸿沟的深度。研究发现，企业在评估和试用AI工具的热情与最终将其成功融入日常工作流之间，存在一个巨大的断层，而且通用工具与定制化工具之间的差异尤为显著。
我们来看下图，通用型LLM（如ChatGPT）与嵌入式/任务型GenAI工具在“调研”、“试点”和“成功实施”三个阶段的转化率对比。
数据显示：
通用型大语言模型（如ChatGPT, Copilot）：
调研率：高达80%的企业进行了调研。
试点率：60%的企业进入了试点阶段。
成功实施率：约40%的企业实现了部署。
分析：这类工具的“成功实施”率看似很高（从试点的60%到部署的40%，转化率约67%），但这背后隐藏着一个关键问题。它们的成功在于易于上手、界面友好、功能灵活，非常适合个人用于辅助性工作。但它们并未真正集成到企业核心、复杂的业务流程中。
嵌入式或任务型GenAI工具（企业级定制化解决方案）：
调研率：60%的企业进行了调研。
试点率：仅20%的企业进入了试点阶段。
成功实施率：最终只有惊人的5%成功部署并产生持续价值。
这个95%的失败率，是“生成式AI鸿沟”最清晰、最冷酷的量化体现。它告诉我们，当企业试图将AI用于解决特定、关键的业务问题时，绝大多数的努力都以失败告终。那些停留在鸿沟错误一边的企业，持续投资于那些无法适应其独特工作流程的静态工具；而那些成功跨越鸿沟的企业，则将焦点放在了我们稍后会详谈的“学习型”系统上。
有趣的是，企业规模似乎与成功率成反比。年收入超过1亿美元的大型企业，在AI试点项目的数量和人员投入上遥遥领先，但它们的试点到规模化部署的转化率却是最低的。相比之下，中型市场公司行动更迅速、决策更果断。顶尖的中型企业从试点到全面实施的平均周期仅为90天，而大型企业则需要九个月甚至更长时间。
这引出了一系列关于企业AI应用的常见误解，报告将其总结为“五大迷思”：
迷思一：AI将在未来几年取代大多数工作。
真相：研究发现由GenAI导致的裁员非常有限，且主要集中在那些本就受AI影响显著的行业。对于未来3-5年的招聘水平，高管们并无共识。
迷思二：生成式AI正在改变商业世界。
真相：采用率虽高，但转型罕见。只有5%的企业将AI工具规模化地集成到工作流程中，九个主要行业中有七个没有出现真正的结构性变化。
迷思三：大企业在采用新技术方面行动迟缓。
真相：恰恰相反，大企业极其渴望采用AI，90%的企业都曾认真考虑过购买AI解决方案。
迷思四：阻碍AI发展的最大障碍是模型质量、法律、数据或风险。
真相：真正阻碍它发展的是，大多数AI工具不会学习，也无法很好地融入工作流程。
迷思五：最优秀的企业都在自研AI工具。
真相：内部自研项目的失败率是外部合作的两倍。
1.3 “影子AI经济”：员工早已“偷渡”过岸
在官方企业级AI项目举步维艰的背后，一个令人惊讶的现实正在发生：AI其实已经在改变人们的工作方式，只是并非通过官方渠道。研究揭示了一个蓬勃发展的“影子AI经济”（Shadow AI Economy）。
在这个“影子经济”中，员工们普遍使用个人的ChatGPT账户、Claude订阅或其他消费者级别的AI工具来自动化处理他们工作中的大量任务，而这一切往往在IT部门不知情、未批准的情况下进行。
其规模之大令人咋舌。数据显示，虽然只有40%的公司声称他们为员工购买了官方的LLM（大语言模型）订阅服务，但来自超过90%被调研公司的员工报告称，他们会定期使用个人AI工具来完成工作任务。事实上，几乎每一个受访者都在以某种形式将LLM用于工作中。
从下图可以看到，企业官方购买LLM订阅的比例（40%）远低于员工个人在工作中使用LLM的比例（90%）。
在许多案例中，这些“影子AI”用户报告称，他们每周工作日的每一天都会多次使用个人AI工具，而他们公司官方的AI项目却依然停留在试点阶段，毫无进展。
“影子AI经济”的存在，有力地证明了当个体被赋予灵活、响应迅速的工具时，他们是完全有能力成功跨越“生成式AI鸿沟”的。它也暴露了企业官方项目的核心问题所在：僵化、不接地气、无法满足用户的真实需求。
那些具有前瞻性的组织已经开始正视并学习这种现象。他们通过分析员工的“影子”使用行为，了解哪些个人工具真正在创造价值，然后再去采购相应的企业级替代方案，从而试图弥合官方与民间之间的这道鸿沟。
1.4 投资偏见：重“面子”，轻“里子”
企业的投资分配模式，也从侧面反映了“鸿沟”的存在。当被问及如何分配一笔假设的100美元AI预算时，高管们的选择表现出惊人的一致性：销售和市场营销部门捕获了大约70%的预算。
上图数据显示企业各职能部门的AI投资分布与典型用例：
销售与市场营销 (约占50%)：
AI生成营销邮件
个性化营销内容
智能销售线索评分
竞品分析
客户服务 (约占20%)：
通话摘要与路由
AI驱动的聊天机器人
智能工单分配
运营 (约占15%)：
内部工作流编排
文档摘要
动态资源分配
财务与采购 (约占10%)：
合同分类与自动化
应付/应收账款自动化
供应商风险预警
其他 (约占5%)
为什么会出现这种严重的投资偏见？原因并非销售和市场营销的AI应用价值最高，而是因为它们的成果最容易被衡量和展示。例如，“销售演示预约量增加了多少”、“邮件回复率提升了多少”，这些都是可以直接向董事会汇报的、与KPI挂钩的硬指标。
相比之下，法律、采购、财务等“后台”职能部门的效率提升则更为隐性。比如，合规违规事件减少、工作流程更顺畅、月末结算流程加速等。这些价值虽然巨大，但很难在给高管或投资者的报告中用一两个数字清晰地呈现出来。
一位财富1000强制药公司的采购副总裁表达了这种困境：
“如果我买一个工具来帮助我的团队更快地工作，我该如何量化这种影响？当它不能直接增加收入或减少可衡量的成本时，我该如何向我的CEO证明它的价值？我可以说它帮助我们的科学家更快地拿到他们需要的工具，但这离最终的利润影响已经隔了好几层了。”
这种投资偏见，使得大量资源被导向那些“看得见”但往往转型价值较低的应用场景，而那些真正能带来高投资回报率的后台职能自动化机会，却被长期忽视和低估。这进一步加剧了“鸿沟”，让企业始终在表面打转，无法触及核心。
此外，采购决策在很大程度上仍然依赖于信任和社交证明。一位大型消费品公司的采购主管坦言：
“我每天收到无数邮件，都声称能提供最好的GenAI解决方案。有些演示确实令人印象深刻，但建立信任才是真正的挑战。在这么多选择面前，我们严重依赖于同行的推荐和我们人脉网络中的介绍。”
这揭示了一个更广泛的模式：在企业采购中，产品质量本身往往不足以决定成败。来自同行、董事会成员或风险投资的推荐，依然比产品功能本身更能预测一个AI工具能否被企业采用。
至此，我们已经清晰地看到了“生成式AI鸿沟”的轮廓。它体现在行业转型缓慢、企业部署率极低、官方与民间使用脱节，以及投资策略的严重偏颇。那么，造成这一切的根本原因究竟是什么？下一章，我们将深入鸿沟的底部，探寻那些让95%的AI试点项目最终搁浅的真正障碍。
第二章：试点为何停滞不前：鸿沟背后的“学习差距”
为什么投入巨大、备受期待的AI试点项目，最终只有5%能够“幸存”下来？报告的核心论点是，阻碍企业跨越鸿沟的主要障碍，并非技术、人才或资金，而是一个更深层次、更本质的问题——“学习差距”（The Learning Gap）。
简单来说，绝大多数企业级的AI工具，都是“静态”的。它们不会学习，无法根据实际使用情况进行自我优化，也不能很好地融入企业独特且不断变化的工作流程。用户觉得它们很“笨”，体验很差，最终选择弃用。
2.1 困住企业的五大障碍
为了弄清AI试点项目失败的具体原因，研究团队对52家组织的高管和一线用户进行了调查，让他们对常见的规模化障碍进行1-10分的频率评分（10分代表最常遇到）。
上图显示最常遇到的五大障碍及其评分：
不愿意采用新工具 (Unwillingness to adopt new tools)：得分 ≈ 9.0
模型输出质量问题 (Model output quality concerns)：得分 ≈ 7.5
糟糕的用户体验 (Poor user experience)：得分 ≈ 7.0
缺乏高层支持 (Lack of executive sponsorship)：得分 ≈ 6.5
困难的变革管理 (Challenging change management)：得分 ≈ 6.5
表面上看，“不愿意采用新工具”排在第一位似乎理所当然。但真正值得深思的是排名第二的“模型输出质量问题”。这初看起来有些反常，因为消费者对ChatGPT等工具的接受度极高，超过40%的知识工作者在个人生活中使用AI工具。为什么同样一批用户，在个人生活中对AI赞不绝口，到了企业环境中，却抱怨其“质量不可靠”？
这个悖论，恰恰在用户层面揭示了“生成式AI鸿沟”的存在。它说明，用户对个人娱乐、辅助性任务的AI，与对需要承担责任、嵌入核心工作流的企业级AI，有着截然不同的期望。
这种矛盾的心态背后，是一种根本性的需求张力。那些每天用ChatGPT处理个人事务的专业人士，当面对企业级工作时，他们要求系统具备学习和记忆能力。员工们通过“影子AI”的使用，已经知道了“好”的AI是什么体验，这使得他们对那些静态、僵化的企业级工具容忍度更低。
2.2 通用工具的胜利与失败
为了进一步探究这种矛盾，研究人员在后续访谈中发现了一个惊人的现象：那些对企业AI工具持怀疑态度的专业人士，往往是消费者级LLM界面的重度用户。当被要求比较两者体验时，三个主题反复出现。
上图显示用户更偏爱通用LLM界面（如ChatGPT官网）的原因：
“答案更好” (The answers are better)：约85%的受访者选择此项。
“已经熟悉界面” (Already familiar with the interface)：约72%的受访者选择此项。
“更信任它” (Trust it more)：约62%的受访者选择此项。
一位在中型律师事务所工作的公司律师的例子，生动地诠释了这种动态。她的律所花费了5万美元购买了一款专业的合同分析工具，但她本人在起草合同时，却始终默认使用ChatGPT。她的解释是：
“我们买的那个AI工具，提供的摘要非常死板，定制选项很有限。但用ChatGPT，我可以引导对话，反复迭代，直到得到我想要的东西。最根本的质量差异是显而易见的，ChatGPT总是能生成更好的输出，尽管我们的供应商声称他们用的是同样的基础技术。”
这个案例极具代表性。它意味着，一个每月20美元的通用工具，在即时可用性和用户满意度方面，常常能胜过那些价格高出数千倍的、所谓的“企业级”定制系统。这个悖论，正是大多数企业被困在鸿沟错误一边的生动写照。
2.3 定义鸿沟的“学习差距”
既然用户如此偏爱ChatGPT这样的通用工具，那为什么它们没能被广泛用于企业所有关键任务呢？这里，我们终于触及了问题的核心，也就是定义了“生成式AI鸿沟”的那个根本性缺陷——“学习差距”。
当被问及为什么不将通用LLM用于核心工作流时，用户的回答不再是关于界面或通用质量，而是指向了四个更深层次的结构性问题。
阻碍通用LLM融入核心工作流的四大障碍：
上图是用户指出的四大障碍，其中“它不会从我的反馈中学习”是首要问题。
“它不会从我的反馈中学习” (It doesn’t learn from our feedback)：约65%的受访者选择此项。
“每次都需要太多手动输入上下文” (Too much manual context required each time)：约62%的受访者选择此项。
“无法根据我们的特定工作流进行定制” (Can’t customize it to our specific workflows)：约58%的受访者选择此项。
“在边缘案例中会出错且不会适应” (Breaks in edge cases and doesn’t adapt)：约52%的受访者选择此项。
还是那位律师，她虽然喜欢用ChatGPT起草初稿，但在处理敏感合同时，她划下了一条清晰的界线：
“它在头脑风暴和起草初稿方面非常出色，但它记不住客户的偏好，也不会从之前的修改中学习。它会重复犯同样的错误，每次对话都需要我输入大量的背景信息。对于这种高风险的工作，我需要一个能够积累知识并随着时间推移而改进的系统。”
这段话精准地指出了“学习差距”的本质。用户欣赏通用LLM的灵活性和响应速度，但在企业环境中，他们需要的是持久性（Persistence）和情境感知（Contextual Awareness），而这正是当前绝大多数AI工具所缺乏的。它们就像一个记忆只有七秒的“金鱼”，每次对话都是一次全新的开始，无法积累经验，无法成长。
当研究人员让企业用户评估，对于不同复杂度的任务，他们更倾向于分配给AI还是一个初级人类同事时，这种偏好变得更加清晰。
高风险任务的适用性评估：
上图说明：在快速任务上AI占优，但在复杂项目上人类占绝对优势。
对于快速任务（如写邮件、做摘要、基础分析）：
70% 的用户更倾向于分配给 AI。
30% 的用户更倾向于分配给人类。
对于复杂项目（如持续数周的工作、客户管理）：
90% 的用户更倾向于分配给 人类。
仅10%的用户会考虑AI。
这个结果揭示了一个深刻的洞见：AI已经赢得了“简单工作”的战争，但在“复杂工作”领域，人类仍然以9比1的绝对优势胜出。 划分这两者的界线，并非传统意义上的“智能”，而是记忆力、适应性和学习能力——这正是分隔“生成式AI鸿沟”两岸的根本性差异。
能够解决这个“学习差距”的技术，被称为“代理式AI”（Agentic AI）。这类系统被设计为拥有持久的记忆和迭代学习的能力。与当前需要每次都提供完整上下文的系统不同，代理式系统能够：
维持持久记忆：记住过去的交互、用户偏好和特定领域的知识。
从交互中学习：根据用户的反馈和结果进行自我调整和改进。
自主编排复杂工作流：能够独立地、端到端地完成一个复杂任务，例如一个能处理完整客户问询的客服代理，或一个能自动监控和批准常规交易的财务代理。
上图说明：将不同AI工具放入“低/高定制化”和“低/高记忆与学习能力”的四象限中。
低定制化 / 低学习能力：Copilot, GPT-wrappers (简单的GPT接口封装应用)
低定制化 / 高学习能力：ChatGPT with memory (beta) (带有记忆功能的ChatGPT测试版)
高定制化 / 低学习能力：Internal builds (fragile) (企业内部自研的脆弱系统)
高定制化 / 高学习能力：Agentic workflows, vertical SaaS (代理式工作流，垂直领域的SaaS解决方案)
很明显，未来属于右上角的象限。那些能够提供高定制化、高学习能力的代理式工作流的构建者和购买者，将是成功跨越鸿沟的人。
现在我们已经理解了鸿沟的成因，接下来两章，我们将分别从“构建者”（AI供应商）和“购买者”（企业客户）的视角，探讨那些成功的5%是如何具体实践，一步步跨越这条鸿沟的。
第三章：跨越鸿沟（构建者篇）：成功的AI供应商做对了什么？
在鸿沟的正确一边，那些成功的AI构建者（主要是初创公司和技术供应商）共享一种共通的方法论：他们不追求构建一个“万金油”式的通用工具，而是专注于打造能够适应、嵌入并从反馈中学习的系统。他们成功的秘诀，不是花哨的用户界面或强大的通用模型，而是对特定业务流程的深刻理解和对“学习能力”的不懈追求。
3.1 企业客户真正想要什么？
成功的供应商首先深刻地理解了企业客户在评估AI工具时，内心最真实的渴望。研究人员通过对大量访谈内容进行编码和量化，总结出了企业在选择GenAI供应商时最看重的六个要素。
高管选择GenAI供应商的六大标准：
上图说明：按重要性排序的六大标准，其中“一个我们信任的供应商”位居榜首。
一个我们信任的供应商 (A vendor we trust)：约92%的高管提及。
对我们工作流的深刻理解 (Deep understanding of our workflow)：约75%的高管提及。
对现有工具的最小化干扰 (Minimal disruption to current tools)：约68%的高管提及。
清晰的数据边界 (Clear data boundaries)：约65%的高管提及。
随时间推移而改进的能力 (The ability to improve over time)：约58%的高管提及。
当情况变化时的灵活性 (Flexibility when things change)：约50%的高管提及。
这些标准背后的真实心声：
出乎意料的是，对“可能影响员工岗位”的担忧远比预想的要少。大多数用户都欢迎自动化，特别是对于那些繁琐、重复的手动任务，只要数据是安全的，结果是可衡量的。
另一个普遍的误解是企业不愿意“训练”AI。恰恰相反，大多数团队都表示，只要收益是明确的，并且有适当的保护措施，他们非常愿意投入时间来训练一个AI系统。
然而，对新兴供应商的不信任感仍然是一个巨大的障碍，尤其是在金融、法律等高度信任或受监管的行业。许多采购负责人表示，他们会直接忽略绝大多数初创公司的推销，无论其技术多么创新。一位全球消费品公司的采购主管说：
“我们每天收到几十封关于AI采购工具的推销邮件。然而，我们合作已久的BPO（业务流程外包）伙伴已经很了解我们的政策和流程了。我们更可能等待他们推出AI增强版的服务，而不是换一个我们完全不了解的供应商。”
3.2 跨越鸿沟的制胜剧本
面对客户的这些真实需求和普遍的不信任感，最成功的AI初创公司采取了两大核心战略来破局。
策略一：针对特定工作流的深度定制
成功的供应商不会试图一开始就去改造企业的核心业务流程。相反，他们选择从非核心或邻近的流程切入，提供显著的定制化服务，在小范围内展示清晰、可衡量的价值，然后再逐步扩展到核心工作流。
成功的工具通常具备两个共同特质：低配置负担和立即可见的价值。相比之下，那些需要企业进行大量定制化配置的工具，往往在试点阶段就停滞了。
在研究样本中，成功的AI应用类别包括：
语音AI：用于通话摘要和智能路由。
文档自动化：用于合同、表格等文件的处理。
代码生成：用于重复性的工程任务。
而那些举步维艰的类别，通常涉及复杂的内部逻辑、不透明的决策支持或基于专有启发式算法的优化。这些工具由于触及了企业最独特、最复杂的神经，常常会遭遇巨大的应用阻力。
一些初创公司通过主导一个虽小但至关重要的工作流（尤其是在销售和市场营销领域）而获得了巨大成功，然后再以此为据点进行扩张。顶尖的GenAI初创公司能在产品发布后的6-12个月内，就达到120万美元的年化收入。
我们可以用一个简单的四象限图来理解这个策略：
上图说明：根据“范围”（狭窄/广泛）和“执行复杂度”（简单/复杂）划分的AI应用成功率。
简单执行 / 狭窄范围 (Fast wins)：这是最容易成功的区域。例如，支出分类、合同初步审查。
复杂执行 / 狭窄范围 (Early pilots)：可以作为早期试点。例如，谈判机器人。
简单执行 / 广泛范围 (Partial pilots)：可以进行部分试点。例如，供应商风险监控。
复杂执行 / 广泛范围 (Fails)：最容易失败的区域。例如，完整的采购流程编排。
成功的构建者，总是从左上角的“快赢”区域开始。
策略二：撬动推荐网络
为了克服信任壁垒，成功的初创公司极少依赖“冷启动”式的陌生推销。他们巧妙地利用各种渠道来建立信任和背书。
企业领导者发现GenAI解决方案的主要渠道：
上图说明：不同渠道的占比，其中现有供应商关系和同行推荐占比最高。
供应商关系 (35%)：
现有供应商合作 (20%)
新集成/合作伙伴推荐 (15%)
同行网络与媒体 (38%)：
非正式的同行推荐 (13%)
董事会成员或顾问推荐 (10%)
行业会议演示 (9%)
行业出版物或网络研讨会 (6%)
内部流程 (17%)
冷启动式陌生推销 (10%)
数据清晰地显示，超过三分之二的成功案例来自于现有的供应商关系和各种形式的推荐网络。这意味着，对于构建者而言，建立一个强大的生态系统，与系统集成商、咨询公司合作，并通过董事会、顾问网络进行分发，是克服信任障碍、跨越鸿沟的关键杠杆。
3.3 正在关闭的时间窗口
报告最后向所有AI构建者发出了一个紧迫的警告：跨越鸿沟的时间窗口正在迅速关闭。
企业客户的需求正在快速演变，他们越来越明确地要求系统能够随着时间的推移而适应和学习。像微软的Microsoft 365 Copilot和Dynamics 365，都已经开始集成持久性记忆和反馈循环功能。OpenAI的ChatGPT记忆功能测试版，也预示着这种能力将成为通用工具的标配。
对于初创公司而言，这意味着竞争的焦点正在从“模型能力”转向“学习和适应能力”。那些能够迅速构建出可以从反馈、使用和结果中学习的自适应代理系统的公司，将能够通过数据和集成深度建立起持久的产品护城河。
这个窗口期有多长？报告综合了17位采购和IT负责人的观点，并结合公开采购披露信息分析，得出的共识是大约18个月。在这个时间段内，许多企业将完成对核心AI供应商的评估和选择，并与之建立深度绑定的合作关系。一旦企业开始投资于一个能够从其自身数据、工作流和反馈中学习的AI系统，由此产生的转换成本将随着时间的推移呈指数级增长。
一位来自一家50亿美元规模的金融服务公司的CIO说：
“我们目前正在评估五种不同的GenAI解决方案，但最终能赢得我们业务的，将是那个最能学习和适应我们特定流程的系统。一旦我们投入时间去训练一个系统来理解我们的工作流程，转换成本将变得高得令人望而却步。”
支持这一转变的基础设施也正在兴起，例如像模型上下文协议（MCP）、代理到代理（A2A）和NANDA这样的框架，它们使得不同AI代理之间的互操作和协调成为可能。这些协议将催生一个“代理式网络”（Agentic Web），一个由可互操作的代理和协议组成的网状结构，用动态协调层取代孤立的、单一的应用程序。
对于所有AI构建者来说，信息是明确的：要么迅速行动，构建出真正具备学习能力的系统，要么就可能被永远地留在鸿沟的错误一边。
第四章：跨越鸿沟（购买者篇）：聪明的企业如何采购AI？
如果说构建者需要改变产品策略，那么购买者（企业客户）则需要一场更深刻的采购和组织变革。报告发现，那些成功跨越“生成式AI鸿沟”的组织，在采购AI时，其行为模式与众不同。他们不像是在买SaaS软件，更像是在雇佣一个BPO（业务流程外包）团队。他们要求深度定制，从一线推动应用，并要求供应商对业务指标负责。
4.1 成功的组织设计：买，而不是造
在企业内部，阻碍跨越鸿沟的最大障碍，往往不是技术集成或预算，而是组织设计。数据显示，当公司下放实施权力，但保留问责制时，最容易取得成功。
研究观察了三种主要的GenAI实施团队结构，其结果截然不同，清晰地反映了组织最终会落在鸿沟的哪一边。
三种GenAI实施模式及其成功率：
上图的研究限制：这些百分比反映了52个组织的访谈样本，可能不代表更广泛的市场模式。
尽管在样本中，尝试“自研”的公司远多于选择“购买”的公司，但成功率却呈现出惊人的反差。通过战略伙伴关系构建的试点项目，其最终成功部署的可能性是内部自研项目的两倍。更引人注目的是，外部构建工具的员工使用率也几乎是内部工具的两倍。
这种差异背后的原因在于，战略伙伴关系通常能带来：
更快的价值实现时间
更低的总拥有成本
与运营工作流更好的对齐
公司避免了从零开始构建的巨大开销和风险，同时仍然能获得量身定制的解决方案。理解并采纳这种“优先购买”的模式，是企业将自己置于鸿沟正确一边的第一步。
4.2 顶尖购买者的四大实践
在所有访谈中，成功跨越鸿沟的组织，其采购实践呈现出四个一致的模式。他们对待AI初创公司的方式，更像是对待咨询公司或BPO服务商。
要求与内部流程和数据对齐的深度定制。 他们不接受“一刀切”的标准化产品。他们要求供应商花时间去理解他们独特的数据结构、审批流程和企业文化，并提供能够无缝嵌入的解决方案。
基于运营成果，而非模型基准来评估工具。 他们不关心一个工具在某个学术基准测试上跑了多少分，他们只关心这个工具能否“将我们的潜在客户资格审查速度提高40%”或“将我们的文档处理成本降低30%”。他们用真实的业务指标来衡量成功。
在早期失败中共同成长，将部署视为共同进化。 他们理解AI部署不是一个一蹴而就的过程。他们愿意与供应商一起，在早期阶段共同解决问题，将部署过程看作是AI系统与企业流程相互适应、共同进化的过程。
从一线管理者，而非中央实验室来发起AI项目。 这一点至关重要。许多最强大的企业部署，其源头都是那些**“超级用户”**——那些早已在个人工作中尝试过ChatGPT或Claude等工具，并从中获益的员工。这些“专业消费者”（Prosumers）凭直觉就理解GenAI的能力和局限，他们成为内部认可解决方案的最早拥护者。
成功的组织，并非依赖一个集中的“AI创新中心”去自上而下地寻找应用场景。相反，他们允许拥有预算和领域知识的一线管理者去发现问题、评估工具并主导推广。这种自下而上的项目发起，与自上而下的行政问责相结合，既保证了方案与实际运营的契合度，又加速了采纳过程。
4.3 真正的ROI藏在哪里？被忽视的后台金矿
尽管我们之前提到，大约一半的AI预算流向了销售和市场营销，但报告记录的最引人注目的成本节约案例，却大多来自后台自动化。虽然前台的收益（如增加销售线索）更显眼、更容易向董事会展示，但后台的部署往往能带来更快的投资回报周期和更清晰的成本削减。
顶尖的企业在这两个领域都创造了可衡量的价值：
前台胜利：
销售线索资格审查速度：提升40%。
客户保留率：通过AI驱动的跟进和消息传递，提升10%。
后台胜利：
BPO替代：在客户服务和文档处理方面，每年节省200万至1000万美元。
外部代理支出减少：在创意和内容方面的外部支出减少30%。
金融服务风险检查：在外包风险管理方面，每年节省100万美元。
值得注意的是，这些收益的实现，并没有伴随着大规模的内部裁员。AI工具加速了工作，但并未从根本上改变团队结构或预算。相反，ROI主要来自于减少外部支出——取消BPO合同、削减代理费用，以及用AI驱动的内部能力取代昂贵的外部顾问。
这个模式表明，虽然销售和市场营销捕获了大部分的注意力和投资，但对于那些愿意超越显而易见的应用场景、真正想要跨越鸿沟的组织来说，后台自动化可能提供了更巨大、更可持续的回报。
4.4 工作岗位影响的真相
GenAI对就业的影响，是另一个备受关注的话题。报告发现，影响已经开始显现，但其方式并非许多人预测的“大规模失业”。
影响模式：替代外包，而非裁撤内部员工 GenAI驱动的劳动力削减，主要集中在那些历史上被企业视为“非核心”业务的职能上：客户支持运营、行政处理、标准化的开发任务等。这些岗位在AI实施之前，就因为其外包状态和流程标准化而显得较为脆弱。在一些已经跨越鸿沟的公司，这些领域的岗位削减幅度在5-20%之间。
招聘模式的转变：行业分化 在那些受AI结构性颠覆较小的行业（如医疗、能源），大多数高管预计未来五年内不会减少招聘。一位医疗行业高管明确表示，不期望减少医生或临床人员的招聘。 相反，在技术和媒体等受AI影响显著的行业，超过80%的高管预计在24个月内会减少招聘量。
技能要求的演变：AI素养成为标配 无论是否减少招聘，高管们在一点上达成了共识：AI素养正在成为所有岗位的基本能力要求。在招聘时，企业会优先考虑那些能熟练使用AI工具的候选人。一位中型制造业的运营副总裁说：“我们的招聘策略优先考虑那些展示出AI工具熟练度的候选人。应届毕业生在这方面的能力常常超过经验丰富的专业人士。”
总而言之，GenAI对就业的短期影响，更多地体现为对外部成本的优化和对新员工技能要求的提升，而非对现有内部员工的大规模替代。
结论：弥合鸿沟，迎接代理式网络的未来
我们已经走过了对“生成式AI鸿沟”的全面探索。这条鸿沟是真实存在的，它将那些仅仅将AI视为又一个IT工具的企业，与那些将其视为组织核心能力进化催化剂的企业，清晰地划分开来。
成功跨越鸿沟的组织，在三个方面做出了根本不同的选择：
他们选择“购买”而非“自研”：他们认识到，与专业的外部伙伴合作，共同开发深度定制的解决方案，比闭门造车成功率更高、速度更快。
他们赋能一线管理者而非中央实验室：他们相信，最了解业务痛点的人，最能找到AI的用武之地。他们鼓励自下而上的创新。
他们选择能够深度集成并随时间适应的工具：他们拒绝静态的、一次性的解决方案，拥抱那些能够从反馈中学习、与企业共同成长的“活”系统。
这不仅仅是工具的转变，更是一种新范式的出现——“代理式网络”（The Agentic Web）的兴起。这是一个由持久的、相互连接的学习型系统组成的协作层，这些系统可以跨越不同的供应商、领域和接口进行协作。
如果说今天的企业技术栈是由一个个孤立的SaaS工具和静态的工作流定义的，那么“代理式网络”将用能够自主协商任务、共享上下文并协调行动的动态AI代理来取而代之。就像最初的Web（万维网）去中心化了信息的发布与商业交易一样，“代理式网络”将去中心化行动本身，从人类输入“提示词”驱动，转向由AI代理之间通过协议驱动的自主协调。
对于那些仍然被困在鸿沟错误一边的组织，前方的道路是清晰的：
停止投资于那些需要不断提示的静态工具。
开始与那些能提供定制化学习系统的供应商建立伙伴关系。
将焦点从花哨的功能演示，转移到与核心工作流的深度集成上。
“生成式AI鸿沟”并非不可逾越，但跨越它，需要企业在技术、合作关系和组织设计上做出根本性的、勇敢的抉择。
而这正是规划、设计和管理企业AI创新的起点。当您准备好从理解鸿沟到跨越鸿沟时，您需要一个强大的智能助手来系统性地导航这一复杂过程。
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识别高价值的AI应用场景：不再盲目跟风，而是聚焦于那些能带来最高ROI的后台自动化和前台优化机会。
评估和选择合适的AI伙伴：基于“学习能力”和“工作流契合度”等关键标准，建立成功的战略伙伴关系。
设计自下而上的创新流程：赋能您的一线团队，将他们的洞察转化为可执行的、高成功率的AI试点项目。
时间窗口正在关闭。那些能够认识到并依据这些新模式采取行动的组织和供应商，将在后试点时代的AI经济中，占据无可撼动的领导地位，稳稳地站在“生成式AI鸿沟”的正确一边。您的抉择，将决定企业的未来。
