波士顿咨询集团（BCG）最新研究指出，企业在 AI 投资领域正面临日益严峻的 “价值鸿沟”—— 仅 5% 的企业能通过规模化 AI 应用实现切实的利润增长，成为行业内的 “AI 领军者”；与之形成鲜明对比的是，60% 的企业尽管投入大量资源，却未能从 AI 技术中获取任何实质性价值，仅收获微小成效；剩余 35% 的企业虽尝试扩大 AI 应用规模，却坦言进展缓慢，难以跟上领先者的步伐。这种分化不仅重塑着商业格局，更让领先企业与落后企业之间的差距以危险的速度不断拉大。
BCG 将那些成功实现 AI 价值转化的顶尖企业定义为 “未来构建型企业”，它们早已超越零散的 AI 实验阶段，通过彻底重构业务运营模式，依托营收增长与可量化的流程优化推动股东回报提升。数据显示，这类企业的营收增长率是落后企业的 1.7 倍，息税前利润（EBIT）利润率更是达到 1.6 倍。更值得关注的是，“未来构建型企业” 正凭借早期 AI 应用获得的收益，进一步加大投入以巩固优势：2025 年，它们计划在 IT 领域多投入 26% 的资金，且将 IT 预算中 64% 的份额用于 AI 相关项目，整体 AI 投资规模比落后企业高出 120%。这种 “投入 – 收益 – 再投入” 的正向循环，让它们预计能从 AI 应用中获得两倍于落后企业的营收增长，以及 1.4 倍的成本削减效果。而对于缺乏 AI 基础能力、几乎无法产生价值的落后企业而言，这种差距正将其推入 BCG 所称的 “持续落后的恶性循环”。
领导力缺失是导致企业 AI 应用分化的核心原因之一。在落后企业中，高层管理团队常将 AI 战略交由中低层管理者负责，既未明确 AI 投资的价值愿景，也未集中资源推进关键项目，反而将资源分散到互不关联的举措中，导致 AI 应用流于表面。反观 “未来构建型企业”，它们将 AI 视为由董事会和 CEO 主导的多年期战略项目，设定宏大且清晰的目标。几乎所有 C 级高管都会深度参与 AI 相关工作，这一比例在落后企业中仅为 8%。这些领先企业还积极推动业务部门与 IT 部门共享 AI 项目所有权，采用该模式的概率是同行的 1.5 倍。正如一位零售行业高管向 BCG 透露的：“我们特别注重高层对 AI 项目的支持，以及业务部门对 AI 收益的主导权，这为持续投资创造了空间。”
在 AI 应用方向上，领先企业并未局限于现有流程的自动化，而是聚焦于核心业务流程的重塑与创新 ——BCG 研究发现，AI 潜在价值的 70% 集中在研发、销售、营销、制造等核心职能领域。“未来构建型企业” 优先推进这些领域的变革，使得 62% 的 AI 举措已成功落地部署；而落后企业的 AI 部署率仅为 12%，大量资源被浪费在非核心环节的低效应用中。
智能体 AI（Agentic AI）的兴起与投资进一步加速了价值鸿沟的扩大。这种融合预测与生成能力的 AI 技术，能在极少人工干预的情况下 “自主推理、学习并行动”，可作为 “数字员工” 处理从供应链管理到客户服务的复杂工作流。尽管 2024 年时智能体 AI 还鲜少被讨论，但到 2025 年，它已贡献了 17% 的 AI 总价值，预计 2028 年这一比例将攀升至 29%。领先企业在该领域动作迅速，已有三分之一的企业开始应用智能体 AI，而落后企业中几乎无人涉足。这些领先者尤其注重将智能体 AI 应用于提升客户体验，50% 的企业将客户服务列为首要应用场景。BCG 报告合著者、董事总经理兼高级合伙人阿曼达・路德（Amanda Luther）强调：“智能体 AI 并非未来概念，它已在重塑工作流程、重新定义岗位角色。企业应将其视为 AI 规模化应用的下一步，而非起点。” 同时她也提醒，智能体 AI 并非 “即插即用” 的工具，企业亟需重新设计工作模式，充分考虑其对现有流程、岗位与技能的影响。
人才策略是领先企业与落后企业的另一大差异点。“未来构建型企业” 并未将关注点放在 AI 可能导致的岗位流失上，而是积极推动员工技能提升，以实现与 AI 的高效协作。它们计划为超过 50% 的内部员工提供 AI 相关培训，投入资源开展广泛的员工 AI 赋能项目，并为结构化学习预留专门时间 —— 这种做法的采用率是落后企业的 6 倍。此外，在设计和重塑融入 AI 智能体的工作流程时，领先企业让员工参与的频率是落后企业的两倍，这不仅确保了 AI 应用的顺利落地，也增强了员工对技术的信任。
在技术架构层面，领先企业通过构建中心化、一体化的 AI 平台，规避了生成式 AI（GenAI）常见的 “孤岛式、不可扩展的概念验证” 困境。它们部署此类平台的概率是落后企业的 3 倍，只需一次性搭建安全与监控等通用能力，便可重复利用，大幅加快部署速度并实现企业级规模化应用。更重要的是，超过一半的 “未来构建型企业” 采用统一的企业级数据模型，确保团队能快速获取可靠且合规的数据；而在落后企业中，这一比例仅为 4%，数据分散与不可靠成为制约 AI 应用的重要瓶颈。
对于 95% 的落后企业而言，当下的处境极为紧迫。BCG 指出，成功的路径已清晰可见，但需要企业在思维模式与组织架构上进行根本性转变。为此，BCG 提出 “10-20-70 法则”：企业的 AI 转型应将 70% 的精力投入到人员与流程优化，20% 用于技术搭建，仅 10% 聚焦于算法本身。研究同时强调，阻碍企业从 AI 投资中获取价值的最大障碍并非技术问题，而是与人员、战略和流程相关的组织层面挑战。随着 AI 技术持续迭代，领先企业不断加速前进，落后企业追赶的窗口期正迅速关闭。若不能立即采取果断行动，这些企业恐将被永久甩在身后，错失 AI 驱动的商业变革机遇。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ai-tou-zi-jia-zhi-hong-gou-jia-su-kuo-da-bcg-jie-shi-qi-ye
