生成式AI浪潮的涌动不仅是技术革新的体现，更是全球科技革命与产业变革加速重塑的新质生产力。对于企业而言，AI的规模化落地不仅是提升效率的工具，更是重塑竞争力、构建未来护城河的必由之路。

如今，企业对AI的期待空前高涨。调查显示，高达57％的中国企业已经实施了AI项目，另有37％的企业准备在一年内启动相关项目；在投入规模上，17％的企业在AI领域的投入已达到或预计达到千万元级，50％的企业投入为百万元级。这充分表明，不同规模、不同行业的企业，对拥抱AI有着强烈的诉求和实质性的投入。

积极拥抱AI热潮的另一面，则是严峻的现实：技术的突破与落地之间，存在一道难以逾越的鸿沟；尽管AI潜力被反复验证，但”从潜力兑现到价值兑现”的路径，仍困扰着大多数企业；其行动往往停留在“试验田”阶段，难以实现从“有”到“用”、从“用”到“头见模化价值”的跨越。

调查发现，企业AI应用规模化落地的核心掣肘，是战略不清晰、技术与业务割裂、数据资产未激活、组织能力缺失、成本收益失衡这五大系统性障碍。如何破解这些困局，已成为决定企业能否驾驭AI浪潮、实现可持续竟争力跃迁的关键。

三

数据困局：高质量数据稀缺与治理能力不足

在AI驱动产业升级的过程中，数据不仅是模型训练的“燃料”，更是企业构筑可持续竞争力的“战略资产”。缺乏高质量、可用且合规可控的数据，已成为阻碍AI规模化落地和持续进化的核心瓶颈。数据能力的缺失，不仅限制了模型精度和泛化能力，也导致AI应用难以与复杂多变的业务场景深度耦合，无法形成稳定、可规模复制的落地闭环。

面对从“数据沉睡”到“数据驱动”的迫切转型需求，企业亟需重塑数据资产管理与数据工程化能力，才能为AI落地奠定坚实底座，实现从潜力兑现到价值兑现的关键跃迁。

1．高质量数据的可获得性，是企业落地AI的重要制约因素之一。企业用于训练模型的数据中，自有数据的非结构化占比很高，但有效利用率不足，这使得高质量数据的可获得性降低。统计数据显示，有超过65％的企业处于数据质量较差的数据治理阶段，而只有35％的企业内部数据质量较高。对大多数企业而言，AI应用落地要先夯实数据基础。

 

图4 企业面向AI的数据质量和数据管理现状

2．获取高质量数据，必须同时注重数据生产中的自动化、合成化与隐私化。自动化标注技术通过AI模型进行辅助标注，进而反哺数据生产，让数据不仅来自于实际采集，而且能够通过计算机生成。合成数据可以弥补实际数据获取困难的短板。参与模型训练的企业自有数据，通常是企业的敏感数据，需要采取必要的保护措施。综合来看，要想获取高质量数据，必须同时在自动化标注、数据合成以及提升AI数据隐私保护技术三方面入手。

3．AI应用落地的同时，必须有效应对随之而来的数据风险。当前AI应用落地过程中存在数据滥用与未经授权采集等多方面数据风险，数据质量与标注偏差也可能引发风险，导致模型输出幻觉结果。因此企业在建设数据治理体系时，要杜绝数据泄露与系统安全漏洞、人机交互失控风险，还要防止知识产权侵权，确保数据合规。统计数字显示，74%的企业关注数据保护措施，已经具备了数据风险意识。

 

图5 企业在AI应用时关注的安全措施

四

组织困局：人才短缺与组织变革滞后

在AI加速演进为创新主引擎的今天，能否塑造与之匹配的组织能力与机制，已成为企业实现AI规模化落地和持续价值兑现的关键变量。AI不仅要求技术与场景深度融合，更要求组织结构、流程体系、人才能力与协作范式实现同步进化，以适配“人—智能体—流程”共生协同的未来模式。

当前，大量企业在AI落地过程中依然沿用传统管理范式，组织韧性不足、机制创新滞后、人才与业务脱节，导致AI项目难以深入业务流程、持续优化迭代，成为规模化落地进程中的隐形阻力。

1．缺乏AI人才是企业AI规模化应用时的最大挑战。调研结果显示，73%的CIO表示，缺乏AI人才已经成为了企业在部署AI应用时面临的最大挑战；在企业的AI人才储备现状描述中，27%的企业表示没有专业的AI人才，45%的企业表示仅有少量的AI人才，通过与IT、业务人员的合作实现AI应用场景的落地。AI人才不仅仅指核心研发层面，还包括能将AI与业务深度融合的复合型岗位，以及负责项目推进和日常运维的管理运营岗。人才的供需失衡导致企业在AI战略规划、项目实施和价值实现上步履维艰，严重阻碍了AI从试点走向全面落地。

 

图6 企业的AI人才储备现状

2．企业组织架构未能随着AI发展而调整创新。随着Agentic AI的兴起，未来人类员工与数字员工协同工作的趋势将不可避免，这将对现有的组织模式带来颠覆性影响。这种协同演进将经历从人类主导、智能体辅助，到人类与智能体共同组成团队，最终发展为人类主导决策、智能体负责操作的阶段。这意味着企业的职责划分、协作模式乃至管理体系都将发生深刻变革。当前，只有22%的企业在部署AI应用的挑战中遭遇人员与组织变革挑战，但这很大程度上是因为AI应用尚未达到足够深入的程度。随着Agentic AI的普及，组织架构的变革需求将更为凸显。对于大型企业而言，若不主动参与调整和创新，其固化的组织架构将极大地成为AI创新发展的阻力。

五

经济困局：成本高企与收益难量化

在AI从技术突破走向规模化商用的关键阶段，经济可持续性已成为决定落地成败与规模复制能力的核心条件。AI项目不仅需要持续的模型训练、推理部署与工程化运维支撑，还需要在成本结构、资金投入节奏与长期收益兑现之间取得动态平衡。

现实中，大量企业面临着高昂的落地与迭代成本，同时短期ROI难以量化，导致投入意愿不足、资金分配优先级低，使得AI落地困局从技术和组织层面进一步延伸到经济可行性层面，成为企业跨越“概念验证”走向“规模价值释放”的关键障碍。

1．AI项目面临高昂的成本投入和低效的资源分配难题。当前，企业在AI应用落地的各个环节，都面临巨大的资金压力。企业部署AI应用时面临的挑战的调研结果显示，40％的企业表示投资成本高。然而，成本高企并非全然无解，关键在于优化技术路径与提升资源分配效率。在技术层面，可以通过引入混合专家模型架构来显著降低大规模AI模型的推理成本；同时，构建高质量的知识库以约束AI幻觉，能大幅减少后期调试和修正成本，提升AI的可靠性。更重要的是，企业需要将资源高效向高投资回报率的场景倾斜。这意味着在AI项目规划初期，应优先识别并聚焦那些能快速产生商业价值、对核心业务有显著提升作用的场景。通过这种“以终为始”的策略，确保有限的资源投入到最能见效的地方，从而有效缓解成本压力，加速AI的规模化落地。

2．AI项目收益难以量化。在AI应用对企业营收影响的调研中，58％的受访企业表示“难以衡量，尚不明确”。与传统IT项目通常能通过明确的成本节约或效率提升来衡量ROI不同，AI的价值往往体现在更复杂、更间接的维度。例如，AI在提升客户满意度、优化决策质量、加速产品创新或赋能新型商业模式方面的贡献，这些成果往往难以直接转化为具体的财务数字。这种量化困难不仅体现在短期收益上，也蔓延到长期战略价值的评估上。企业决策者很难清晰地描绘出AI项目如何具体转化为市场份额的增长、品牌价值的提升或是颠覆性创新的实现。此外，AI项目的成功依赖于持续的模型迭代、数据优化和业务流程重塑，其收益实现是一个动态且长期的过程。企业若过早地要求量化短期收益，反而可能扼杀AI的创新潜力和长期价值。

 

图7 AI应用为企业营收带来的影响

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