如何在 2026 年最大化 AI 投资回报率

那么，为什么大多数企业难以从 AI 解决方案中获利？他们如何在 2026 年冲破炒作，实现业务目标？

事实证明，拥有技术上的 AI 功能远远不够。一些企业领导者出于“错失恐惧症” (FOMO) 而仓促跳上 AI 这班车，这是一种为了领先于竞争对手而采取的短期冲动行为。另一些人则将企业级 AI 视为解决所有问题的万能锤。 要实现 AI 转型的正向投资回报率，需要一种更深思熟虑的方法。

自 2022 年底生成式 AI 热潮爆发以来，各组织竞相实施 AI 计划。领导者们一直在寻找可扩展的 AI 战略，以简化运营、辅助数据驱动决策、降低成本并加速产品开发。如今，AI 智能体是热门话题。但此类解决方案的财务回报仍然难以捉摸。原因如下：

根据 IBM 2025 年第四季度 Think Circle 的讨论，主要挑战不是技术问题，而是组织问题。文化、治理、工作流设计和数据策略是实现投资回报率的主要制约因素，领导者们一致认为，AI 的雄心往往在遇到技术限制之前很久就与内部现实发生冲突。

Think Circle 报告强调，尽管许多高管正在投资 AI，但如今很少有人能可靠地衡量投资回报率——只有约 29% 的人表示他们能自信地衡量投资回报率。与此同时，79% 的人看到了生产力提升，这意味着运营价值存在，但将短期生产力转化为财务影响仍然困难。

一项 IBM CEO 研究发现，只有约 25% 的 AI 计划能带来预期的投资回报率，仅有 16% 的计划已扩展到企业范围， CEO 们正在平衡短期投资回报率的压力与长期创新目标。 这支持了更广泛的说法，即 AI 通常首先作为实验开始，其次才是价值实现。这是新兴技术采用周期的典型特征。

现在还处于早期阶段，许多 AI 部署仍然是实验性的或狭窄的解决方案。这没问题，因为早期实验应该是狭窄的，但这些不太可能是在短期内产生巨大投资回报率的 AI 应用程序。然而，真正的价值在于更深入地集成到整个组织的核心工作流中，而不仅仅是一次性项目。

IBM 研究表明，偿还来自遗留系统的技术债务可以将 AI 投资回报率提高多达 29%，因为它减少了摩擦和返工。但许多组织在数字化转型进程中仍未达到实现 AI 集成全部收益所需的位置。技术债务仍然是一个障碍，但 AI 也可以在这方面提供帮助。

投资回报率的计算可能很困难，因为 AI 的许多有益影响是抽象的、间接的，并且不会在短期内实现。例如，如果一个组织使用 AI 来简化数据分析和数据可视化，以便企业领导者能够做出更明智的决策，而这些成果可能多年后才会显现。 

AI 应用的实时投资回报率往往难以检测。而且，任何即时收益都可能具有欺骗性。一家宣布计划利用 AI 自动化工作流和裁员计划的公司，可能会看到股价短暂上涨，但这并不能保证客户和员工最终会作何反应。

金融分析师将投资回报率分为两类：硬投资回报率和软投资回报率。

• 硬投资回报率涵盖与盈利能力直接相关的可量化影响。例如，利用 AI 实现 IT 自动化可以减少服务中断、缩短响应时间，从而提升运营效率，并改善客户满意度，从而可能实现更高的用户留存率。

• 软投资回报率包括其他虽不与利润直接挂钩，但仍对组织有益的方面。这可能包括提升员工士气和改善客户体验。例如，当公司选择以合乎道德的方式应用 AI 时，员工可能会更满意。

因为投资回报率是一种度量，它需要关于业务成果的数值数据来计算。AI 投资回报率的关键指标，无论是硬性的还是软性的，都包括众多可以衡量且量化的关键绩效指标 (KPI)。选择正确的关键绩效指标，以最准确地计算 AI 在网络安全计划、内容营销、预测等方面的投资回报率。

硬性投资回报率关键绩效指标 (KPI) 涉及具体的财务数据：即节省的成本或获得的利润。

与成本节约相关的关键绩效指标 (KPI) 包括：

• 劳动力成本降低，例如由于自动化而节省的工时，以及因使用 AI 工具而提升的生产力。

• 运营效率提升，例如因简化 AI 工作流而减少资源消耗。

与利润增长相关的关键绩效指标 (KPI) 包括：

• 由于增强的客户参与度、数据驱动的营销个性化和 AI 驱动的产品推荐引擎，流量、潜在客户生成和转化率得到提升。

• 来自新的 AI 驱动应用、更快的开发周期和新业务机会的收入增长和新的收入流。

软性投资回报率关键绩效指标 (KPI) 在短期内较难对照业务绩效进行直接衡量，但往往会影响组织的长期健康发展。此类关键绩效指标 (KPI) 通常通过调研和定性研究来衡量，包括：

• 与 AI 项目相关的员工满意度和留存率，例如组织成功克服内部 AI 采用挑战或证明其对 AI 可持续性的投入。 

• 提更优的决策制定高管和团队负责人能够通过使用人工智能驱动的数据分析，在更短的时间内做出更准确的决策。

• 提高客户满意度例如通过 AI 驱动的个性化营销活动降低客户流失率，或使用 AI 客户体验聊天机器人处理更多客户服务资询。

IBM 商业价值研究院进行了一系列研究，探讨组织和团队如何实现其 AI 计划的最佳财务回报。尽管成功案例针对特定行业，但任何行业的团队都可以概括这些要点以适应各自的需求。 

将前四项 AI 最佳实践遵循到“极其显著”程度的产品开发团队报告称，其生成式 AI 的投资回报率中位数为 55%。希望复制其结果的团队应将以下实践纳入其工作流： 

1. 鼓励反馈：AI 转型是一项持续进行的工作。鼓励利益相关者反馈有助于人员感到可以畅所欲言，同时减少在无效流程上浪费的时间和资源。 
   
   
2. 迭代工作：分阶段将 AI 引入产品开发周期，以防止团队疲劳并降低风险。随着团队逐渐摸清哪些方法有效，哪些无效，再随时间的推移不断调整 AI 的实施方案。AI 的扩展通常最好是小规模逐步进行，而不是一蹴而就。
   
   
3. 从用户数据中学习：挖掘并分析用户数据，识别生成式 AI 技术能够带来最大价值的机遇。数据质量与数据数量同等重要。与其试图主动塑造用户行为，不如调整项目路线图，适应于用户当前所处的位置。
   
   
4. 建立多学科团队：利用多样化技能和专业知识来减少瓶颈。跨职能团队相互支持，而部门孤立会导致沟通障碍和项目延迟。

那些对 AI 和内容采取整体宏观视角的组织报告称，CSC 在开发方面的投资回报率高出 22%，在生成式 AI 集成方面则高出 30%。⁸三大支柱驱动 AI 与 CSC 驱动投资回报率的成功：

1. 采用全局视角以有效确定优先级：审视机器学习如何触及 CSC（客户成功中心？此处为缩写，保留 CSC 不译）的各个方面，包括战略规划、预算编制、人力资源和主动变革管理。注意团队与部门之间的相互依赖关系，并聚焦于具有最大投资回报率潜力的 AI 用例。 
   
   
2. 切勿忽视变革管理：引入新流程和新技术从来都不是一件容易的事，尤其是当它们像 AI 一样具有争议性时。员工的认同与支持对于新 AI 计划的成功至关重要。以变革的主要倡导者为中心的跨职能战略，能够在整个 AI 转型过程中保持高涨的热情。 
   
   
3. 最小化风险，释放创造力：当团队无需担心 AI 出错时，AI 风险管理就能为他们带来创作自由。让 AI 系统处理低风险的日常任务，以便创意人员能够专注于他们最擅长的事情：制作精彩的内容。

尽管 AI 领域的创新速度如此之快，但现在仍然非常早期，对企业来说，将这一时期视为进行杂乱实验的时间，而不是着眼于投资回报率，可能更为有利。英伟达 CEO 黄仁勋在二月份的思科 AI 峰会上也表达了类似观点。他将强迫工程师以硬性投资回报率来预先证明 AI 工作的合理性，比作要求一个孩子为自己的爱好制定商业计划。²

“当你的孩子告诉你他们想尝试某件事时，你应该说‘好’。我们在家里从不问‘这儿的投资回报率是多少？‘这样的问题。’”

这种方法将需要领导者获得整个组织的广泛认同，并理解投资回报率可能还需要数年时间才能实现。试图通过短期投资回报率评估来强行控制，可能会错失变革性的机遇。

此外，黄仁勋还建议企业建立自己对 AI 基础设施的理解，而不是完全依赖第三方服务提供商，以便真正掌握哪些方法有效、哪些无效。

“让百花齐放，”黄仁勋说，鼓励广泛探索性实验的精神，而不是根据早期投资回报率指标僵化地筛选想法。说服财务利益相关者可能并不容易，但谁能与一位经营着如今价值 4 万亿美元的 AI 创新公司的人争辩呢？