2026 AI-FIRST GCC INDEX 第一卷：印度全球能力中心如何驱动AI落地与转型

印度GCC如何推动人工智能的采用和转型 01 执行摘要 研究概述、高级别发现以及本报告所解决的问题 02 调查方法与人口统计研究范围、统计方法及我们500名印度GCC受访者的社会人口特征 03 人工智能应用模式：人工智能支出、预期成果、实现功能、人工智能渗透率、使用技术及人员融合 04 人工智能结果 人工智能在哪些GCC规模和行业中带来最大改进 05 关键成功因素 流程再造、规模、领导力、负责的治理、发展、合作及人才如何驱动成功 01执行摘要 GCC转型紧迫性 印度超过1700家GCC（全球业务中心）正处在一个转折点。它们最初作为成本优化中心，现已演变为驱动企业转型的战略创新引擎。然而，通往“AI优先”卓越的道路依然不平坦。 我们全面的研究调查了500家代表印度生态系统中29%的GCC企业，并结合了深入的高管访谈，揭示出虽然人工智能的采用已十分普遍，但仍有三分之二的企业未能实现其商业影响。 涵盖的关键问题 是什么将那27%实现了显著AI驱动改进的群体与大多数区分开来？ 哪些组织、流程和人才因素能够创造可衡量的竞争优势？ GCC领导人如何加速其人工智能转型之旅？ 研究样本 调查样本 数据通过一项双盲调查收集，该调查于2026年1月中旬至2026年2月中旬进行。分析采用逻辑回归模型，以识别与报告显著人工智能驱动结果的GCC相关联的因素，同时控制背景特征。 最大样本量：AI优先印度 +/- 3.7本报告采用迄今为止其中一个GCC。在95%的置信区间下，从1700人的人口中抽取的500个样本，其最大误差范围为3.7%。 受访者简介 高管/部门负责人 26% 高管74% GCC规模、结构与业务 GCC总部所在地 3%南美洲 3% 中东以及非洲 一家典型的GCC会将其运营预算的15%用于人工智能。这些投资最常见的目标是提升速度，其次是提高流程输出的质量。改善用户体验和产品或服务创新是接下来最常见的——尽管用户体验很少是主要目标。尽管GCCs传统上关注成本和规模，但增加输出量和降低成本是目标最少的成果之一。同样地，也很清楚，目前很少有GCC将人工智能视为创收工具。 样本量为500，其中N代表受访者数量。各项数值未能总和为100，因为大约有7%的受访者选择了“不确定”或“我们不追求人工智能”。 人工智能在GCC地区无处不在。 几乎所有GCC（全球商业中心）都使用AI。在我们500个样本中，只有一家GCC目前不使用AI。超过四分之三的GCC利用AI支持IT交付、AI产品工程、客户服务、网络安全和数据分析。在工具类型中，生成式AI占据主导地位，代理式AI也得到广泛采用，尤其是在销售领域。然而，在金融、分析和工程领域，预测式AI是首选。 流程自动化机遇 人工智能目前仍仅优化了三分之一的任务。虽然所有大型企业集团（GCC）在大多数领域都使用人工智能，但平均而言，其流程中仅31%的任务得到优化或自动化。这高于大多数企业，这得益于GCC在业务流程优化方面的专长。然而，仍有提升空间。我们的分析显示，自动化任务比例每提高10%，GCC所提及的人工智能成果就会改善5%。 31% 利用人工智能医疗保健领域（39%）和直接向首席财务官或首席运营官汇报的工作（33%）在利用人工智能自动化提升任务比例方面领先。 45% 近30%的GCC任务未使用AI。绝大多数GCC只有不到一半的流程实现了自动化，这表明其增长潜力巨大。 +5% 每10%的改进将自动化任务的比例提高10%，与从AI结果中获得显著改进的可能性提高5%相关。 样本量为500，其中N代表受访者数量。各项数值未能加总至100%，因为大约有9%的受访者选择了“不确定”或“我们的流程中不使用人工智能”。 人工智能主要支持员工。 人工智能主要应用于增强GCC（全球复杂产品中心）中的人类能力。在GCC中，近70%的人工智能部署是为了支持员工，无论他们从事核心任务还是非核心任务。只有五分之一的人工智能部署用于替代人类任务，但这种情况更多出现在非核心活动中。事实上，使用人工智能支持一项全新的核心活动，与用它来替代员工任务一样普遍。 人工智能主要支持现有核心员工。 70% 并与非核心任务协作，而非取代它们。这种协作方法在GCCs中是主流模式。 19% 替换员工一份重要的少数报告显示，人工智能在某些方面正 在取代员工，其中销售和市场（24%）以及人力资源（26%）的取代率最高。 12% 分配新任务人工智能正在赋予新的能力，其中数据和 analyti cs（26%）以及人工智能产品工程（25%）在创造全新任务和功能方面处于领先地位。 人工智能角色与职业发展路径 明确人工智能的职业和角色有助于提升绩效。大多数GCC（全球大型企业）仅部分定义了人工智能角色，或为选择参与人工智能的员工明确了职业发展路径。事实上，三分之一的大型企业才刚刚开始做这些工作。虽然我们没有发现未定义角色会阻碍人工智能绩效的证据，但我们的回归分析表明，那些已定义角色和路径的大型企业可以期待人工智能成果的显著改善。 +19% 更可能改善拥有明确界定的人工智能角色和职业发展路径的 国家和地区，从人工智能方面获得显著改善成果的可能性要高出19%。 这些领域展现了最高级别的角色和职业定义，其中，该类别下分别有25%和22%的GCC。 旅游、酒店和交通行业，角色和职业定义处于最低水平，仅有11%的GCC（全球商业协同）在这些领域建立了正式的人工智能技能路径和发展计划。 样本量为500，其中N代表受访者数量。由于约有1%的受访者选择了“不确定”或“不适用”，因此各项数值加总不一定等于100%。 人工智能在哪些GCC规模和行业中带来了最大改进 人工智能带来巨大益处 规模能带来更好的AI成果。GCC公司指出，其运营中AI成功率高，有27%的公司通过使用AI实现了“显著”的改进。但规模优势明显，员工超过3000人的GCC公司中有三分之一经历了显著的AI改进——而员工超过10000人的公司几乎有40%经历了这种情况。一些行业表现也更好，特别是高科技和电子行业（39%）、医疗保健行业（34%）以及能源、自然资源和公用事业行业（33%）。 05关键成功因素 流程再造、规模、领导力、负责任的治理、发展、合作以及人才如何驱动成功 重大流程变革带来更好的AI成果。在实施AI时，仅进行微小变更（甚至完全不变更）的GCC，将错失重大收益。回归分析揭示了流程变革与AI成功之间的强关联。 +30% 更可能改善完全改变了现有GCCs实施人工智能时的流程是有显著可能高出30%改善结果 全面改版 = 变革性成果 对现有流程进行重大调整的公司，其改进可能性比仅进行微小调整的公司高出14%，更有可能取得显著改善。 +14% 重大变化 = 显著收益 负责任的AI执行 AI监管执行往往不足。近80%的GCC（全球大型企业）制定了负责任的AI（RAI）政策，但不到三分之一能在所有流程和项目中始终如一地执行RAI。那些执行RAI的企业，其通过AI实现显著改进的可能性预计将提高9%。 RAI悖论 完成治理之旅 人工智能治理令人不适的真相是，研究常常揭示：那些对其人工智能部署毫不控制的公司，其成果往往与那些采取了更负责任道路的公司一样好，甚至更好。这项研究也不例外，我们发现，那些尚未制定或计划实施人工智能风险评估（RAI）政策的海湾合作委员会（GCC）国家，其人工智能产生显著积极成果的可能性比其他公司高出17%。 然而，仅有（2%）的 GCC（通用合规控制）存在于这个范围内，而大多数已明智地开始了部署其RAI（人工智能风险）政策的旅程。教训在于，它们应完成这些工作，并迅速转向一致性的执行，以确保它们从其 AI 投资中获得全部回报。 采取正确的领导 与战略决策的接近程度能加速人工智能的发展。与向首席运营官汇报的GCCs相比，向首席执行官、业务部门负责人或首席信息官汇报的GCCs，其人工智能成果在统计上更有可能提升5%至10%。 Leadership-driven 更好的结果 优先考虑由母公司领导发起的AI计划的企业，其成果显著改善的可能性比优先考虑GCC领导想法的企业高出5%。优先考虑中层管理想法的企业，其成果显著改善的可能性则低4%。由领导推动的倡议显示出更显著的效果。 内部人工智能开发 构建应用程序，而非模型。四分之一的全球大型企业（GCCs）出于竞争或监管原因，正自行开发人工智能模型和基础设施。然而，我们的回归分析表明，自行开发人工智能应用程序只有益处。 每个AI层的平均内部开发成本 应用程序开发对于内部完成的每10%的AI应用开发，实现AI显著改进结果的可能 性就会提高1%。 模型创建对于内部完成的每10%的AI模型创建，在AI结果上取得显著改进的可 能性就会降低2%。 基础设施缺乏足够的证据来支持内部研发的 AI 基础设施比例与使用 AI 在结果上取得显著改进的可能性之间存在关联。 外部合作推动人工智能的成功 合作三元组我们的回归分析表明，所有合作均提升了AI成果，并且几 乎所有GCC公司（95%）都采取了某种形式的合作。然而，在GCC公司AI合作中，有三类合作伙伴在成为前三名合作者的选择时间上表现突出。 云计算和存储服务提供商，如AWS、Azure和GCP，是四分之一的海湾合作委员会国家在人工智能合作中的首选伙伴，但它们的潜力需与模型和服务供应商相结合才能发挥。 AI模型提供方像 OpenAI 或 Anthropic 这样的模型提供方为 GCC 提供 了人工智能创新的技术实力和基础。然而，GCC 更常寻求的是它们的合作。 IT服务公司凭借其领域知识、实施和变更管理专长，这些公司连接了 所有其他合作伙伴，并构成了顶尖三家人工智能GCC合作伙伴三角核心支柱。 人工智能人才与劳动力 并非所有的人才来源都一样。与从母公司内部调动相比，从学术机构获取人才能提高6%获得显著改善的可能性，而内部调动则倾向于降低5%的可能性。 参与人工智能部署的GCC劳动力 20% 全球碳循环与能源研究所（GCC）的五分之一员工参与开发或部署人工智能工具。然而，没有证据表明，从事人工智能开发的工作人员比例与结果有任何关联。 样本量为500，其中N代表受访者数量。各项数值未能加总至100%，因为大约有9%的受访者选择了“不确定”或“我们不使用人工智能”。 培育人工智能转型 AI 拥护者 任命内部AI先锋是最有效的举措，将实现显著改进的可能性提高了7%。 专注型AI团队+5% 的提升组建专门的AI创新团队能带来可衡量的成果。 财务激励提升4% 职业与财务激励促进人工智能应用 请注意：内部培训项目（采用率为73%）和黑客马拉松活动与成果之间没有统计学上的关联，这表明质量比数量更重要。 面向GCC领导者，推动以AI为先的成果的统计分析洞察与可执行建议外部文件 © 2026 印孚瑟斯有限公司06 摘要和建议 +7% AI 拥护者任命内部AI大使能推动可衡量的改进 建议 重新设计流程从根本上 定义人工智能角色和职业发展路径 利用外部合作 明确界定的AI角色和职业发展路径将提高18%的改进可能性。只有17%的GCC已实现这种清晰度。 不要仅仅在现有流程上叠加人工智能。彻底的重新设计为人工智能成果带来了30%的改进。 使用外部合作伙伴的GCC表现出远好的成果。优先考虑超大规模企业、AI模型供应商和IT服务公司。 转型，而非自动化 结构驱动成功 与战略领导力保持一致 从学术界引进人才 执行 RAI 超越对RAI实践的界定，并确保其得到一致执行。RAI应用不当会损害结果。 向CEO、CIO或业务部门负责人汇报的GCC更有可能得到改善。由父链接驱动的AI更有可能带来更好的结果。 学术合作比内部培训效率高4%。与大学和学术机构建立合作关系。 自上而下的支持很重要。 新视角胜出 致谢 贡献者