编者按：生成式AI正快速改变企业业务格局，但深度嵌入核心业务仍面临挑战。21世纪经济报道记者采访了IBM、微软、Gartner中国区负责人，探讨企业级AI应用的关键，如何挖掘业务数据价值，让AI真正驱动业务增长。

　　全球企业拥抱生成式AI时，一个矛盾凸显：技术提升生产力，却未带来预期的成本削减，引发企业决策层焦虑。

　　Gartner高级顾问总监李彬指出，超过75%试图通过生成式AI降低成本的企业可能失败，ROI难达预期。

　　生产力提升≠成本降低

　　李彬表示，企业普遍认为新技术将提升工具效能，降低成本，但现实并非如此。高盛、福布斯等机构指出，企业在生成式AI上投入多，收益少。

　　李彬分析，生成式AI需经历两次“价值飞跃”：首次是广泛使用与时间节省；二次是推动企业变革，包括业务模式、流程等。然而，节省的时间可能因碎片化消耗、内部流程瓶颈等因素大幅流失，最终仅剩少量有效节省时间。

　　将这些时间用于创造价值时，还可能产生二次损耗，整体生产力提升可能仅剩1%～14%。李彬强调，企业必须关注“全生命周期成本”，包括技术开发、运维及变革管理成本。

　　降本新策略

　　面对困境，李彬建议企业决策层将目光转向“财务效率”领域，审视现金流运转，寻找降本机会。

　　在IT内部，建议削减外包和第三方可变支出，建立内嵌能力，利用生成式AI分担工作。同时，利用AI的“知识、经验压缩”能力削弱供应商锁定优势，降低采购成本。

　　企业整体增效方面，可削减运营资金和循环债务利息，强化合同管理，减少“营收泄漏”。

　　“总账思维”是关键

　　李彬表示，成功跨越“二次飞跃”门槛的企业，将变革管理纳入“总成本”考量，践行“总账思维”。业务高管需深度参与流程重塑、员工培训等，确保价值转化。

　　尽管生成式AI提升生产力已获验证，李彬提醒科技高管需未雨绸缪，制定系统化AI路线图，聚焦速赢领域，布局长期变革。

　　李彬借Gartner技术成熟度曲线分析指出，业务领导层多处于“过高期望峰值”，而科技高管更早进入“幻灭低谷期”。他呼吁业务领导提出真实场景需求，科技高管从“成本中心”思维转向“价值创造”思维。

　　成本优化策略的本质是引导科技高管释放现金流、减少损耗，为企业贡献更直接的财务成果。

（文章来源：21世纪经济报道）