实现AI价值的成功之路 C级高管需要关注的10大AI价值衡量指标

实现AI价值的成功之路 C级高管需要关注的10大AI价值衡量指标 目录« 来自全球企业研究主管的寄语 当企业引入AI智能体，成本与价值需要全新的评估方式30 «AI价值何在？03 迈向AI价值的黄金之路12 前沿追踪：2026年第一季度最新数据洞见05 AI对就业的影响：人员规模与营收不再直接挂钩 C级高管需要关注的10大AI价值衡量指标36 50简报：最新研究速递 AI时代下的人员编制目标设定25 向董事会进行AI汇报的最佳实践44 熵增定律表明：从混沌走向秩序，必然需要付出心力。当前企业领导者们正面临AI信息的密集冲击，伴随着对其价值的非理性狂热。人们坚信AI必将推动变革，实现增长并降低成本！然而，我们目前所处的阶段（“泡沫破裂低谷期”）正是将炒作转化为真实价值的关键时刻。低谷之中，方见真章，真正的突破往往源于扎实努力。许多Gartner客户对其AI投资的微薄回报表示失望，为此我们提供了切实可行的建议，以助力明确衡量标准并管理预期。 而非真正的投资回报。员工满意度的提升能为企业带来哪些实际价值？失去优秀人才的代价又有多大？劳动力成本的节约，更多体现在缩短新员工成熟期或回流外包业务，而非简单裁员。我们担忧的是，在全球经济压力下，企业可能过度关注个人效率，反而忽视了更具实质性的收益。 AI价值何在？ 本期《Gartner商业季刊》中，我们将深入探讨创造AI价值的多元路径，并提供一套以业务为导向的评估体系，帮助您规划、量化并展示AI的投资价值——即便是向董事会汇报也能从容应对。毕竟，AI本身并不创造价值，唯有将其落地于现有和新的业务场景，价值才得以实现。切勿让AI成为新的混乱源头，而应善用其力，将熵增转化为符合战略目标的秩序。 ChrisHowardGartner全球企业研究主管 问题的核心是什么？在于个人生产力提升所带来的回报十分有限。众所周知，效率提升很难直接转化为账面收益——时间节约并不等同于实际盈利。个人生产力提升本身并非无益；但它更多带来的是员工层面的回报， 实现AI价值的成功之路 作者：Alicia Mullery和Daryl Plummer 作为企业管理者，您既不能低估AI的变革性影响，也不可盲目轻信炒作与供应商的夸大宣传。您的核心任务，是在两个极端之间找到一条黄金路径。这条路径便是指引您 通过AI发现、获取并持续创造价值的路线图。 74%的CFO表示，他们已通过AI实现了员工生产效率的提升，具体表现为节省时间方面。1但节省时间并不等于节省资金。 管理层正普遍纠结于AI应用的边界与投资回报的落脚点——这一议题我们在2025年GartnerIT Symposium/Xpo峰会开幕主题演讲中已重点强调。AI价值的实现之路主要面临两大障碍： •AI就绪度：尽管供应商近期推出了大量AI创新成果，但这些技术尚未成熟到能持续帮助企业发现新价值。 企业必须通过流程重构与团队重组，将AI节省的时间转化为实际资金节约。若无法实现这一步，AI很难达到CEO和董事会所期待的投资回报。事实上，仅有11%的CFO表示其所在机构在2025年从AI中获得了财务价值。1 •人力就绪度：员工与企业尚未具备获取并持续创造AI价值的能力。 2026年，企业应避免仅聚焦于AI如何提升效率，转而开始通过AI发现、获取并持续创造AI的新价值。 真正就绪的企业少之又少。仅11%的机构同时具备高AI就绪度与高人力就绪度，而62%的企业表示其AI技术与人力均未做好准备。2 Gartner“您当前的位置”定位系统（GPS）框架，可帮助您针对每一项AI举措，评估技术与人力的就绪状态。图1展示了某项AI用例的定位示例。 在采购AI工具前，务必评估模型准确度是否适配您的应用场景，并确认是否愿意投资构建保障机制，提高AI准确性，例如采用双重错误校验（使用一个AI验证另一个AI的输出结果）或建立标准化比对指标。 企业采购的每款AI工具都会带来不可预见的附加成本，这些隐性开支可能涉及： 找到AI用例在GPS框架中的位置，明确应将资源投向何处以获取价值： •为自主智能体配置企业应用程序访问凭证的管理成本•用于AI模型训练的新数据集采购成本•测量与提升AI准确性的投入成本 •若AI尚未就绪，除生产效率提升之外，暂时难以发掘新价值。•若AI已成熟但人力未到位，则需优先培养团队以获取并持续创造价值。•当AI与人力双双就绪，可突破组织现有局限，释放全新价值。 •AI智能体：不应止步于对话型AI智能体。首席信息官（CIO）应优先布局具备自主决策能力的智能体，以此拓展AI能力边界并发掘新价值。目前正在探索、试点或部署AI智能体的IT领导者中，仅有15%聚焦此类智能体。4建议立即启动自主多智能体AI系统的试点，推动业务流程重构。 AI所需的培训与变革管理投入也远超以往任何技术。您必须为这些额外时间成本做好预算。 发掘AI新价值 要发掘AI新价值，需从功能、成本和供应商三个维度评估AI技术的就绪状态。 每投入100天用于部署AI工具，需额外预留25天用于员工培训，并安排100-200天开展变革管理。 若AI无法在您的应用场景中实现这两项功能，难以保障。 评估AI功能就绪度 核算隐性成本 搜索、内容生成与摘要等部分AI能力已趋成熟，但仍有领域存在明显短板，其中两项尤为关键： AI的实际成本极易被低估。74%的CIO表示其所在组织的AI投资处于亏损状态或仅能持平。5 •AI准确性：生成式AI模型的错误率介于3%至25%之间，3AI犯错的速度正在加快。 症结何在？首席财务官（CFO）在项目启动时能明确初期投入，却难以预估百日后的持续成本。 布局供应商版图 企业必须确保对AI解决方案保持主权掌控。美国、中国和欧盟正基于自有模型构建AI体系。Gartner预测到2027年，35%的国家将被锁定于使用专有本地化数据的区域化AI平台。一旦形成依赖，如何应对供应切断？ 在全球AI竞赛中，科技巨头与政府正通过战略融合形成“数字政体”，这些实体拥有重绘数字边界、制定规则与影响市场的权力。随着联盟关系深化，公私领域的传统界限正日益模糊。 必须避免模型锁定。在AI主权时代，仅保护数据远远不够。您还需保护AI模型本身、保障其输出结果的安全性，并严格控制结果访问权限。CIO应牵头通过数字令牌化（实现数据匿名处理）与模型蒸馏（模仿所依赖的模型）等技术，确保AI主权。 数字政体掌控的土地、能源、水力、人才与资本规模已可比肩实体国家。大型供应商每季度在AI基础设施上的投入超过700亿美元，6超过全球近半数国家的年度GDP总额。⁷ 根据您的AI战略目标，需从三类数字政体供应商中审慎选择： 获取并持续创造AI价值 •超大规模供应商：如亚马逊、谷歌、微软、阿里巴巴和甲骨文。若您计划在企业内部大规模推行AI技术，这些“超级大国”级别的供应商具备足够的基础设施规模来提供支持。 发现AI价值固然重要，但团队必须具备获取并持续创造价值的能力。71%的CIO与IT领导者表示其组织人员尚未做好迎接AI的准备。² •初创企业：若您有行业特定应用需求，此类“发展中国家”级别的供应商可提供领域专用的AI智能体、知识库与能力（但与初创企业合作本身存在风险）。 要获取AI价值，必须提升员工就绪度。而要持续创造价值，则需强化组织层面的就绪度。 •新锐势力：如OpenAI、Anthropic、Meta、DeepSeek和xAI。若追求快速创新与前沿AI能力，可关注这些新兴数字政体。它们的规模虽不及“超级大国”级别的供应商，但影响力正急速增强。 重塑员工队伍 此外，员工需掌握关键的新兴技能，例如情境工程。作为提示工程的下一代能力，其可在使用大语言模型时更精准传达意图，减少幻觉输出并生成更优答案。当员工能为AI提供恰当情境时，技术将创造更高价值。 当前，CIO反馈81%的IT工作由纯人工完成，未借助AI。9而Gartner预测，到2030年这一比例将降为0%，届时75%的工作将由AI增强型人力完成，25%将由AI自主执行。10 要获取AI价值，未必需要削减人员。我们对2025年1月至6月裁员情况的分析显示，仅1%的岗位减少归因于AI。8 尽管如此，您仍需制定人才战略，确保团队能够通过AI获取价值。该战略可包括： AI将大幅拓展IT能力边界。多年以来，IT部门始终无法满足服务需求，而AI正在改写这一局面。不必纠结于哪些岗位会被取代，而应思考哪些工作需要完成。立即着手规划能创造新价值的IT举措，明确AI将如何在2030年前彻底重塑您的IT生态。 同时须警惕AI带来的意外行为衍生问题，例如技能退化。若员工过度依赖AI而荒废核心技能，这些能力将逐步丧失。 •推迟新增招聘：无需再为内容摘要、制作演示文稿等低复杂度任务招聘初级员工。资深员工借助AI能以更低成本、更快速度完成此类工作。•AI人才重组：削减低绩效业务部门的岗位，转而为高潜力、AI驱动的业务线招募支持人员。此策略对科技公司尤为有效，但多数企业开拓全新业务线的能力有限。•AI价值重组：如果AI人才重组对您而言并非良策，不妨另辟蹊径，就应当在提升生产力以外，探索更多价值空间。灵活调整策略。运用AI优化信贷审批、提升客服质量、发掘新产品。通过这种重组，企业能从多元渠道获取价值，而非仅靠裁员。 主动管控此类行为衍生的影响，能让您在黄金之路上领先一步，因为91%的CIO与IT领导者坦言，其组织几乎未投入时间监测相关影响。2 AI相关的变革管理成本高昂，然而仅23%的CIO认为其企业管理者已具备帮助员工应对技术变革的能力。2您需要为管理者量身设计变革管理方案，通过对话指南、角色情景演练、AI价值案例等资源，赋能他们更好地支持团队。 构建适配未来的组织 要实现AI价值的长期可持续性，企业必须重塑组织架构，做好准备以驾驭这场席卷各领域的系统性AI变革。一场重大转型已然启动。 给企业管理层的核心建议 调研于2025年5月在线开展，受访者包括CIO（224名）及其他技术领导者（282名），总计506人，覆盖北美（211人）、欧洲（141人）、大洋洲（54人）、亚洲（41人）、中东（30人）和拉丁美洲（29人）等全球各行业领域。免责声明：本调研结果仅反映受访者及参与企业的观点，并不代表全球市场或整体行业情况。 12025年Gartner首席财务官领导力系列——借助AI提升财务效率与绩效网络研讨会投票。本次网络研讨会投票于2025年3月4日举行，共有137名与会者参与。受访者包括跨多个行业的CFO及其他财务负责人。免责声明：本调研结果仅反映受访者及参与企业的观点，并不代表全球市场或整体行业情况。22025年Gartner ITSymposium主题网络研讨会，2025年8月12日。3人类最后考试（Humanity’s LastExam）人类最后考试》（Humanity’sLast Exam）。4《2025年Gartner企业应用中的生成式与代理型AI调研》。本研究旨在了解部署生成式AI工具时的关键挑战与机遇，以及组织应聚焦的AI投资方向。研究同时关注组织在AI智能体应用历程中所处阶段及其对AI智能体的看法。调研于2025年5月至6月在线进行，覆盖北美（149人）、欧洲（140人）和亚太（71人）地区全职员工规模不少于250人的各行业（IT软件业除外）企业受访者共360名。为确保样本代表性，针对国家、公司规模及受访者职能类型和职级设定了弹性配额。要求受访企业必须满足以下条件：已在或计划在一年内，于至少一个核心企业应用领域（数字化工作场所应用、客户关系管理应用或企业资源规划应用）部署至少一款生成式AI工具。受访者为团队负责人及以上级别（不含C级高管），且参与生成式AI工具推广工作并承担相关职责。免责声明：本调研结果仅反映受访者及参与企业的观点，并不代表全球市场或整体行业情况。5《2025年GartnerAI调研——首席信息官与技术领导者视角》。本调研旨在了解CIO与技术领导者对其