AI盈利鸿沟：为何大多数企业未见回报

生成式AI革命三年后，麦肯锡最新调查描绘了发人深省的图景：广泛采用并未转化为普遍盈利。尽管几乎所有公司都在尝试AI工具，但极少真正实现其商业价值。

实施幻象

数据说明一切——88%的企业如今至少在一个业务职能中常规使用AI（去年为78%）。但深入分析会发现大多数应用流于表面：近三分之二机构尚未超越小规模试点或探索性项目。

"我们看到的是典型的'创新剧场'现象"，一位麦肯锡分析师解释道，"企业迫于压力展示AI应用进展，但鲜少致力于实现真正影响所需的运营变革。"

财务结果印证了这点。仅39%受访者报告AI带来可衡量的息税前利润改善，且多数增幅有限——不足5%。对当前投资AI的大多数企业而言，它更像是成本中心而非利润驱动力。

赢家做对了什么？

研究识别出一个小群体（约6%）通过AI实现超过5%的息税前利润增长。这些高绩效者具备若干鲜明特征：

• 超越效率：当其他企业狭隘聚焦降本时，成功公司同等重视AI对增长和创新的作用
• 流程再造：它们彻底围绕AI能力重构工作流的可能性高出近三倍
• 重金投入：三分之一将超过20%的数字预算用于AI计划（落后企业仅4%）
• 领导承诺：建立明确的人机协作规程并内置验证机制

"差异不仅在于投入更多"，报告指出，"更在于通过将投资与根本性业务转型对齐来实现精明支出。"

显现的全球差异

调查发现显著地区差异：

• 中国企业实施规模领先（45%全面部署vs全球38%）
• 生成式AI在中国企业的常规使用率达83%，远超全球均值
• "AI代理"技术在全球范围内仍处实验阶段（仅23%规模化）

劳动力影响不容忽视

随着应用扩大带来人力震荡：

• 近三分之一预期裁员超过3%
• 仅13%预计新增岗位
• 超半数遭遇负面事件如输出错误（30%）

给投资者的启示？穿透炒作迷雾，审视企业展现的是真实运营承诺还是表面实验姿态。

核心要点：

• 广泛采用率（90%）掩盖浅层实施现状
• 仅6%实现显著（>5%）息税前利润提升
• 顶尖 performers改造流程而非简单自动化现有作业
• 中国部署规模领先而代理技术尚处萌芽
• 伴随准确性质疑持续存在预期中的劳动力缩减