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北京2026年9月9日 /美通社/ -- 2026年，对于企业级AI，很多人经历了一次重要的认知转折。起初，AI立竿见影的效率提升震撼了所有人，但随着AI规模化推进，企业猛然发现—— AI并没有解决或终结问题，而是让瓶颈暴露在了下一个环节，原有的问题逐渐摆上了桌面，无处藏身。
IBM咨询大中华区合伙人、战略与转型咨询部总经理马勇
目前，六成多的企业AI项目未达商业预期，这一现实催生了一个共识：AI的回报并非由 "单点"效率提升带来，而在规模化落地程度；决定AI规模化成败的，不是模型与技术如何无可挑剔，是企业自身全链条日常运营能力能达到什么样程度。
围绕这一现实，IBM咨询大中华区合伙人、战略与转型咨询部总经理马勇，结合企业实际项目，通过六个关键问题分享了他的观察与思考。文中数据引自IBM商业价值研究院《重构企业AI蓝图》报告，涵盖16个国家、1000名企业AI项目负责人的一手调研。以下是他观点中的核心内容。
AI跟企业运营，到底什么关系？
企业的现有工作流，大多是围绕历史约束和既有组织边界搭建而成，是过去模式的自然延续。而AI作为新技术，从来不是为了"优化"旧流程而存在——恰恰相反，它以重构的姿态，挑战旧边界、改写既有逻辑。这就引出了一个结论："AI的规模化"往往倒逼"企业端到端流程重构"，而流程重构，又驱动AI规模化的实现。两者互为前提，并非主次关系，不是先做哪个再做哪个，它们是一体两面。
AI不是叠加在旧模式上的补丁，而是企业重新审视和重构运营模式的工具。
AI的价值，到底从哪里来？
优化单一任务的成效终究有限。AI的价值不在于自动化某个环节，而在于从全局视角对端到端工作流进行彻底重构——从任务衔接到业务关系、再到决策机制。这是一场企业运营的再造，也是技术与文化同频演进的过程。
企业该何时启动？AI技术日新月异，等技术稳定了再入场？这恰恰会错失在迭代中反复试错、建立"组织肌肉"的机会。领先企业的优势从来不在于模型本身，而在于技术尚不完美时就已经开始锻炼组织能力。持续试错才是学习的真正路径，而等待，是最危险的策略。
企业间的竞争，已从模型比拼转向运营较量。超过四分之三的企业高管认同通过重构流程来释放AI价值，然而，只有不到三成的企业相信自己能在2028年前拥有AI规模化落地驱动的运营能力。差距究竟出在哪里？
AI的价值交付，到底卡在哪？
制约AI价值释放的最大障碍，不是模型质量，而是三大类普遍存在于企业之中的障碍因素：
其一，整体IT环境系统碎片化。面对不同的环境，AI开发与运营缺乏统一标准与全局统筹，每个项目都要重新打通一遍，AI 永远在"头一次跑"；
其二，数据在系统间不流动。智能体无法实时访问数据、获取状态更新，蒙着眼决策并行动难免出错；
其三，治理滞后于AI特性。AI是概率性的，而治理框架仍是静态的、追求确定性的。以AI智能体进入生产环境为例，仅三分之一的企业会在事前对数据源所有权和运维责任进行核实。此外，技术、运营、资金"各自行事"，而AI是无法穿透体系内耗的。
企业要疏通哪个卡点？三个卡点都要疏通，但起点只有一个："重新设计端到端价值流，以减少摩擦"。 针对系统碎片化，做统一架构；针对数据不流动，打通管道；针对治理滞后，重建规则——所有这些动作，必须沿着价值流布局，而非在孤岛里各自为政。
一个容易被忽略的细节：摩擦不全是技术性的。 即使打通了系统、连通了数据、建好了规则，如果员工不知道如何使用，AI依然无法产生回报。与此同时，企业需要打造混合团队结构，让人类员工和数字员工各就各位、协同运转。这也是前文中所强调的技术与文化的同频演进。AI只有跑起来，才能跑出价值。
还没看到回报，到底还要不要投AI，往哪里投？
把资源投向容易做的项目几乎是企业的本能。"单个作业"或"串联的工作流"容易落地、也易于衡量效率提升的效果，因此广受企业青睐——但这恰恰是一个陷阱。
真正值得的AI投资，不在行政事务的精打细算上。如前所述，最值得的AI投资，是面向关键流程改善、全域全局协同、新工作方式建立的系统性投入——以清晰的权责划分、持续的决策和行动来创造更高层级的价值，并形成更稳定的交付。这些项目难度更大、周期更长、回报更不易量化，是名副其实的"硬骨头"，也因此最容易被搁置。
但被搁置的地方却往往蕴藏着更大的价值。以年营收170亿美元的企业为例，比起当前AI用于行政管理成本削减，在创收环节上投入AI，所创造的价值是前者的七倍以上。85%的高管承认，许多AI项目未能带来ROI，根源在于它们从一开始就不是为了改善关键流程的产出而设计的。随着企业认知的深入，到2028年，约有三成企业将在"硬骨头"领域上获得突破，AI将能更直接地关联客户留存、产品上市与营收增长。
对我们的启示是清晰的：企业应该同步推进架构、数据、决策权与治理的重构。说得更直白一些：推倒墙、疏通卡点。AI的投资逻辑，也需要从"项目回报"转向"资本配置效率"——不是继续撒胡椒面，追求遍地开花，也不是在"后台"细碎的行政事务上精打细算，而是让AI对准业务成果，投向最能撬动增长的"前台"。不绕开端到端流程重构，恰恰是最近的路。
眼下，企业要做的是什么？
不要急于部署更多的AI，而是先看清价值流在哪里创造、在哪里流失。
选择一条具有高投资回报潜力的端到端价值流 ——比如：从订单到回款或从线索到成交——系统梳理关键系统、集成接口、数据来源与决策节点，把全貌画出来：数据从哪里来、流经哪些系统、关键决策由谁拍板、信息在哪个节点卡住。然后问一个问题：如果让AI智能体在这条价值流里跑起来，它需要在哪些节点获取上下文、在哪些节点做出判断、在哪些节点将工作移交给下一个环节？
接下来，针对这条价值流做三件事：打通数据管道，让AI能实时获取流程状态，而不是靠批处理拿过期信息；理清决策权责，明确AI的建议由谁复核、在什么条件下可以自主执行；组建跨职能的常设团队——IT、数据、业务、风控坐在一起，有固定预算，并以速度、成本、质量和营收定义清晰的KPI，而非临时凑人开会。
30天内看清地图，120天内在这条价值流上跑通一个端到端的规模化场景。
一年后，企业能做到什么程度？
长期来看，企业需要建立一套可复用的模式。
一条价值流跑通之后，关键在于形成企业能力，而不是堆砌项目。用12个月的时间，把那套成功模式——统一的技术执行层、清晰的数据治理框架、混合团队的协作方式——复制到三到五条高价值流上，让它们共同覆盖至少60%的核心业务目标。
与此同时，系统性清理那些拖后腿的"老问题"，例如：淘汰完全无法支撑AI的旧系统，把关键系统改造为API优先的现代化架构；在治理上，建立一套动态的"自主等级"机制——对表现优异的智能体，从监督执行升级为半自主甚至全自主运行，对表现不达标的，则自动降级由人工接管；在组织上，把试点阶段的临时团队转变为常设交付单元，将流程挖掘、复盘回顾、价值流再梳理嵌入季度运营节奏中，形成持续清除障碍的循环机制。
12个月的目标不是"项目结束"，而是将一次成功经验拓展为一项可复用的企业能力——任何一条新的价值流，都能用这套模式快速跑通并规模化。
增长的关键在于用AI对准那几条真正创造收入的价值流。把AI撒向所有流程是成本，而将AI嵌入关键价值流是投资。马勇总结道："AI真正的价值释放，不在于单点效率的提升，而在于从架构、数据到决策权与运营模式的全链条价值流的系统性重构。"
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