生成式AI2026将投400亿！仅4%企业增收入50%

近年来，人工智能（AI）以其强大的生产力工具和技术吸引了无数企业的目光。然而，尽管投入了高额资金，很多企业却未能从中获得理想的回报。据外媒数据显示，2026年全球企业在生成式AI上的投入已高达300亿至400亿美元，但其中95%的公司几乎没有收益。此外，波士顿咨询集团（BCG）研究指出，74%的企业未从AI中获得明显价值，仅有4%的企业从AI中实现了显著增长。

然而，这并不意味着AI没有价值。研究同样发现，那些真正将AI成功融入业务流程中的企业，其收入有显著增长，部分企业收入甚至实现了50%的增长。究其原因，这些企业在AI应用方式上与大多数企业存在显著差异。那么，导致其他企业未能取得成效的具体原因是什么呢？整理了以下七大问题，并提供了实际改进建议。

问题一：过分依赖团队，而非亲自实践

很多企业高管将AI视作一项可以完全交由团队处理的任务，然而这样的思路是错的。外媒在采访中援引了一些AI专家的观点，他们普遍认为，企业领导者自身需要深入了解AI的能力和特性，才能更好地引领团队实现创新和增长。

AI技术在日常生活中的应用实践，不仅能够提升领导者对工具的理解，还能帮助发现潜在的商业机会。

问题二：盲目实验，缺乏针对性应用

部分企业在AI应用上采取“试一试”的态度，缺乏明确的战略链接。在这种情况下，AI项目难以对企业核心业务带来积极影响。

有效的做法是将AI应用与具体业务目标相结合。例如，一些企业选择用AI解决困扰公司已久的关键性问题，或优化财务、采购等企业常见职能模块中的低复杂度任务。通过拆分日常工作流，企业可以识别哪些任务可以由机器完成，哪些则需要保留人工执行，从而实现效率提升与成本节约的结合。

问题三：着眼于削减成本，而非创造市场竞争优势

许多企业将AI视为削减成本的工具，但必须意识到，这种思维未必能带来差异化优势。海外研究指出，相比削减成本，通过AI建立难以模仿的竞争壁垒是更为有效的策略。例如，生物医药行业可以利用AI加速药物研发周期，零售商则能借助AI优化营销策略，提高市场反应速度。

通过AI实现这些目标的过程中，企业需要从战略上全面革新某个业务模块，从营销预算分配到内容创作，再到数据反馈的整合，构建高效的闭环运营体系。

问题四：过于关注技术，而忽略“人”的因素

在推进AI项目时，一些领导者往往过度关注技术本身，而忽略了团队的适应和参与度。外媒指出，AI转型成功的企业中，70%的精力都集中在人力和文化层面的调整。

为员工提供必要的AI工具培训，不仅能帮助团队适应技术变革，还能缓解对AI“抢饭碗”的焦虑情绪。员工与企业对新技术的积极协作，将进一步提高组织整体凝聚力。

问题五：数据预处理不足

AI技术的有效性直接依赖于输入数据的质量。许多企业未能充分预处理数据便将其匆忙导入AI模型，导致模型无法产生准确分析结果。不仅如此，部分企业在追求数据完善上投入过多精力，反而耽误了AI项目的实际推进。

企业应在“数据清理”和“业务实际需求”之间找到平衡，优先使关键数据满足特定AI应用的基本要求。此外，由于AI技术快速发展，数据安全也变得愈发重要，例如对“流动数据”保护的关注已成为新趋势。

问题六：跟风使用“AI代理”，而非基于需求选择技术

AI代理（Agent）的应用潜力巨大，但很多企业盲目跟风，选择的技术并未贴合自身需求。例如，部分基础场景下，普通的AI工具就足以胜任，而引入复杂AI代理不仅增加了风险，还可能导致项目成本大幅增加。

企业在决定引入AI代理前，需明确其是最佳且唯一可行方案，同时清醒认识到这种技术方案可能带来的成本和难度。

问题七：将语言生成任务完全交给AI，忽视品牌个性

如今，很多企业倾向于利用AI生成内容，然而大量同质化的AI内容正在淡化品牌特色，反而让企业与消费者的距离越来越远。

保持品牌特色和人性化的沟通方式，仍然是与客户建立信任和长期关系的关键。企业需在保持效率与展现风格之间找到平衡，将AI工具定位为辅助角色，而非完全依赖。

这些问题折射出了一个核心问题：AI本身并非万能钥匙，其能否发挥作用取决于企业对自身需求的深刻理解以及实施策略的科学性。

建议国内跨境企业深刻审视在AI应用中的实践方式，不断优化并探索最适合自己的技术应用路径，提升市场竞争力。

新媒网（公号: 新媒网跨境发布），是一个专业的跨境电商、游戏、支付、贸易和广告社区平台，为百万跨境人传递最新的海外淘金精准资讯情报。

本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/400b-on-ai-only-4-percent-succeed.html