一、 殘酷的現(xiàn)狀：95%的失敗率與消失的耐心
目前的 AI 落地情況并不樂觀。麻省理工學(xué)院的研究指出，高達(dá) 95% 的企業(yè)生成式 AI 項(xiàng)目在六個(gè)月內(nèi)未能產(chǎn)生可衡量的財(cái)務(wù)回報(bào)。與此同時(shí)，CEO 和董事會(huì)的耐心正在耗盡。數(shù)據(jù)顯示，61% 的高管比一年前感受到了更大的壓力，而 53% 的投資者期望在半年內(nèi)看到正向回報(bào)。
這一現(xiàn)狀向所有 IT 領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)出了明確信號：從炒作轉(zhuǎn)向執(zhí)行，從實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)向價(jià)值。
二、 破局之道：CIO的三大戰(zhàn)略調(diào)整
面對壓力，領(lǐng)先的 CIO 們正在采取以下三種核心策略來確保 2026 年的 AI 投資回報(bào)：
確立“損益表（P&L）思維”
紐約人壽集團(tuán)（New York Life Group）的案例表明，成功的關(guān)鍵在于像對待任何商業(yè)投資一樣對待 AI。
策略：不為技術(shù)而技術(shù)，而是關(guān)注運(yùn)營成本削減、利潤率提升、營收增長及客戶留存。
執(zhí)行：優(yōu)先部署數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和技能已就緒的領(lǐng)域，拒絕模糊的“改進(jìn)”，只為可預(yù)期的價(jià)值買單。
從“修補(bǔ)痛點(diǎn)”轉(zhuǎn)向“重塑流程”
West Monroe 和 Jamf 的高管們指出，早期的 AI 項(xiàng)目往往只是為了解決單一痛點(diǎn)，甚至與核心業(yè)務(wù)脫節(jié)，因此難以擴(kuò)展。
策略：利用 AI 徹底重新構(gòu)想工作方式，而非僅僅優(yōu)化現(xiàn)有步驟。
案例：Palo Alto Networks?利用 AI 將 IT 運(yùn)營自動(dòng)化率從 12% 提升至 75%，直接使運(yùn)營成本減半。這種“速度與效率”的質(zhì)變，才是 AI 的真正價(jià)值所在。
構(gòu)建“以 AI 養(yǎng) AI”的良性循環(huán)
許多企業(yè)受困于遺留的技術(shù)債務(wù)（Technical Debt），導(dǎo)致 AI 無法擴(kuò)展。Tata Consultancy Services (TCS) 提出了一個(gè)聰明的解法。
策略：利用 AI 實(shí)現(xiàn) IT 現(xiàn)代化，償還技術(shù)債務(wù)。
循環(huán)：AI 帶來的效率提升會(huì)產(chǎn)生資金節(jié)余，將這些節(jié)余再投資于更高階的 AI 創(chuàng)新。CIO 不再是伸手要錢，而是通過技術(shù)紅利為企業(yè)的未來轉(zhuǎn)型提供資金。
三、 結(jié)語
2026 年，模糊的愿景不再被買賬。CIO 必須建立堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)設(shè)施（數(shù)據(jù)管理、云原生應(yīng)用），并以冷酷的商業(yè)邏輯審視每一個(gè) AI 項(xiàng)目。只有那些能證明“這項(xiàng)技術(shù)讓公司變得更好、更強(qiáng)、更便宜”的領(lǐng)導(dǎo)者，才能在這場變革中立于不敗之地。
經(jīng)過多年未能實(shí)現(xiàn)大規(guī)模擴(kuò)展的 AI 實(shí)驗(yàn)和試點(diǎn)，CIO 們正感受到巨大的壓力，必須為 AI 投資帶來可衡量的價(jià)值。以下是他們?yōu)閷?shí)現(xiàn)這一目標(biāo)所做的一些戰(zhàn)略調(diào)整。
總體而言，人工智能項(xiàng)目未能達(dá)到預(yù)期。
這是迄今為止大多數(shù)研究的結(jié)論，包括麻省理工學(xué)院發(fā)布的報(bào)告《生成式人工智能分歧：2025 年商業(yè)中的人工智能現(xiàn)狀》。該報(bào)告發(fā)現(xiàn)，企業(yè)生成式人工智能項(xiàng)目的失敗率高達(dá) 95%，即在六個(gè)月內(nèi)未能顯示出可衡量的財(cái)務(wù)回報(bào)。
此外，由于 CEO、董事會(huì)和投資者都明確表示希望看到 AI 項(xiàng)目有明顯的投資回報(bào)率（ROI），對低回報(bào)的容忍度正在逐漸消退。
根據(jù)?Kyndryl?的《2025 年準(zhǔn)備度報(bào)告》，在受訪的 3700 名高級企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)和決策者中，61% 的人表示，與一年前相比，現(xiàn)在感受到證明 AI 投資回報(bào)率的壓力更大了。
全球 CEO 咨詢公司 Teneo 發(fā)布的《2026 愿景首席執(zhí)行官與投資者展望調(diào)查》也指出了類似趨勢。報(bào)告寫道：“隨著工作重心從炒作轉(zhuǎn)向執(zhí)行，企業(yè)正面臨從不斷增長的 AI 支出中展示 ROI 的壓力?！眻?bào)告還指出，53% 的投資者預(yù)計(jì)在六個(gè)月或更短時(shí)間內(nèi)實(shí)現(xiàn)正投資回報(bào)。
IBM 咨詢?nèi)蚬芾砗匣锶?Neil Dhar 表示：“CEO 和 CIO 面臨著交付回報(bào)的壓力，這種壓力還將持續(xù)。伴隨壓力而來的問題是：‘你將如何利用人工智能讓公司變得更好？’”
一、為成功奠定基礎(chǔ)
紐約人壽集團(tuán)（New York Life Group）福利解決方案的首席信息官 Matt Marze 對在 2026 年實(shí)現(xiàn) AI 投資回報(bào)率充滿信心，因?yàn)樗恢币詠矶极@得了正向回報(bào)。關(guān)鍵在于什么？在于根據(jù)每個(gè)項(xiàng)目預(yù)期的產(chǎn)出價(jià)值，來推進(jìn)并優(yōu)先考慮 AI 的部署。
“我們于 2023 年 12 月由 CEO 發(fā)出行動(dòng)號召，開始了我們的人工智能之旅。從一開始，我們就希望成為一家技術(shù)、數(shù)據(jù)和人工智能驅(qū)動(dòng)的公司，為客戶、合作伙伴和員工帶來無與倫比的體驗(yàn)。因此，在價(jià)值問題上，投資回報(bào)率始終是我們考慮的重中之重，” Marze 解釋道。
Marze 和他的高管同事們對待人工智能投資的態(tài)度“與看待所有投資的態(tài)度相同”——即考慮這些投資對公司盈利計(jì)劃的影響?！拔覀冴P(guān)注運(yùn)營成本削減、利潤率提升、營收增長、客戶滿意度和客戶留存，但歸根結(jié)底，這都?xì)w結(jié)于對我們盈利的貢獻(xiàn)，”他說。
Marze 強(qiáng)調(diào)了一些能讓組織保持關(guān)注 ROI 的實(shí)踐做法，例如：優(yōu)先在可用數(shù)據(jù)、系統(tǒng)和技能方面已具備“AI 就緒”條件的領(lǐng)域推動(dòng) AI 項(xiàng)目；利用這些項(xiàng)目產(chǎn)生的收益來資助后續(xù)項(xiàng)目；以及設(shè)計(jì)具有可重復(fù)使用性的人工智能系統(tǒng)，以便后續(xù)項(xiàng)目能更高效地啟動(dòng)。
“我們做這一切都非常有策略性，” Marze 說，這種方法使組織能夠選擇那些對 ROI 有現(xiàn)實(shí)預(yù)期的 AI 項(xiàng)目，而不僅僅是寄希望于模糊的改進(jìn)。
“我們要靈活、緊迫地行動(dòng)，但也要以正確的方式做事。而且因?yàn)槲覀兊耐顿Y來源于損益表（P&L），所以我們會(huì)深思熟慮每一筆支出。我們具備這種損益負(fù)責(zé)的心態(tài)，不喜歡浪費(fèi)錢，”他補(bǔ)充道。
Marze 還認(rèn)為，公司持續(xù)致力于現(xiàn)代化建設(shè)，有助于確保 AI 項(xiàng)目帶來回報(bào)?！拔覀兘⒘嘶A(chǔ)，這讓我們處于利用人工智能的有利位置，”他說?！坝行Ю萌斯ぶ悄懿⑼苿?dòng) ROI 需要具備一定的準(zhǔn)備度。你必須擁有戰(zhàn)略性的數(shù)據(jù)管理、現(xiàn)代化的計(jì)算能力、現(xiàn)代化的應(yīng)用以及云原生解決方案，才能充分利用人工智能的優(yōu)勢?！?/span>
隨著他的公司希望利用 AI 重新構(gòu)想工作流程，并將完整的智能體（Agentic）解決方案引入核心流程，Marze 期望這些紀(jì)律和方法能繼續(xù)支持他選擇那些能為組織帶來可衡量價(jià)值的 AI 項(xiàng)目。
他指出，各種提案的回報(bào)周期各不相同，部分提案的預(yù)期回報(bào)時(shí)間可能需要幾年，但他有信心積極的回報(bào)終將到來。
二、從難以捉摸到實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)率
另一些人則不那么確信他們的 AI 項(xiàng)目能帶來回報(bào)——或者至少不像某些人期望的那樣迅速實(shí)現(xiàn)。根據(jù) Teneo 的報(bào)告，約 84% 的 CEO 預(yù)測，新的 AI 舉措需要超過六個(gè)月的時(shí)間才能帶來積極回報(bào)。
研究人員、分析師和 IT 高管表示，這種看法可能受到了過去幾年的影響，當(dāng)時(shí)由于種種原因，投資回報(bào)率一直難以捉摸。
West Monroe 的首席人工智能官（CAIO）Bret Greenstein 表示，許多早期的 AI 項(xiàng)目只是實(shí)驗(yàn)和學(xué)習(xí)機(jī)會(huì)，與業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)甚微。它們往往未能解決組織的實(shí)際需求或目標(biāo)，結(jié)果逐漸萎縮。即使 AI 項(xiàng)目確實(shí)解決了真正的痛點(diǎn)或商業(yè)機(jī)會(huì)，也常常因?yàn)槿狈U(kuò)展所需的數(shù)據(jù)或技術(shù)，或者現(xiàn)代化改造成本高于預(yù)期回報(bào)，而未能帶來價(jià)值。雖然有些項(xiàng)目帶來了適度的提升或體驗(yàn)改善，但要么難以量化，要么規(guī)模太小，不足以產(chǎn)生實(shí)質(zhì)性影響。
“如果你回溯到互聯(lián)網(wǎng)和移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的早期，情況也是一樣的。在人們學(xué)會(huì)哪些新指標(biāo)至關(guān)重要之前，總是需要時(shí)間去摸索的，” Greenstein 說。
如今，在?ChatGPT?和生成式人工智能問世三年后，企業(yè)對 AI 潛力的理解已更加成熟。
“我們顯然正處于第三波浪潮中，越來越多的客戶理解了人工智能的變革價(jià)值，并明白這關(guān)乎新的工作方式，” Greenstein 說?！澳切┇@得投資回報(bào)率的企業(yè)，是那些將 AI 視為轉(zhuǎn)型契機(jī)，并與業(yè)務(wù)部門合作重新思考現(xiàn)有做法、讓員工以不同方式工作的企業(yè)。他們知道，只有通過轉(zhuǎn)型工作才能看到 ROI?！?/span>
為了確保 AI 項(xiàng)目實(shí)現(xiàn)投資回報(bào)，Palo Alto Networks 的 CIO Meerah Rajavel 選擇了能夠帶來速度（“速度是關(guān)鍵”，她說）、效率（“我能用更少資源做更多事嗎？”）和提升體驗(yàn)的項(xiàng)目?！斑@迫使我們重新構(gòu)想體驗(yàn)和流程，這絕對改變了游戲規(guī)則，”她說。
Rajavel 根據(jù)這些類別中的產(chǎn)出成果來評估每個(gè) AI 項(xiàng)目的成功。她指出，她的公司一直采用這一關(guān)注點(diǎn)，并繼續(xù)用它來決定進(jìn)行哪些 AI 投資。
作為例證，她提到了一個(gè)當(dāng)前項(xiàng)目，利用人工智能實(shí)現(xiàn)了 90% 的 IT 運(yùn)營自動(dòng)化——該項(xiàng)目已經(jīng)在速度、效率和體驗(yàn)上取得了顯著提升。Rajavel 表示，自動(dòng)化 IT 運(yùn)營比例從 2024 年初項(xiàng)目啟動(dòng)時(shí)的 12% 躍升至 2025 年底的 75%，這一提升使 IT 運(yùn)營成本減半。
三、指標(biāo)與目標(biāo)
IBM 的 Dhar 表示，許多組織在決定何處實(shí)施 AI 時(shí)并未采取戰(zhàn)略性方法，這也解釋了為何 AI 的 ROI 一直難以實(shí)現(xiàn)。“有些人只是‘全面撒網(wǎng)、祈禱好運(yùn)’（sprayed and prayed），而不是系統(tǒng)地追問：‘這項(xiàng)技術(shù)將如何讓我的公司變得更好？’”他補(bǔ)充道。
但他指出，高層管理團(tuán)隊(duì)越來越多地將人工智能視為“一種轉(zhuǎn)型方式——并借此徹底改變其業(yè)務(wù)”。“他們正在重塑所有職能，通過轉(zhuǎn)型使職能部門變得更好、更強(qiáng)、成本更低，在某些情況下還實(shí)現(xiàn)了營收增長。兩年前，大家在做大量的實(shí)驗(yàn)和概念驗(yàn)證；現(xiàn)在則是轉(zhuǎn)型階段，最成熟的管理團(tuán)隊(duì)都尋求在 12 個(gè)月內(nèi)獲得回報(bào)。”
Jamf 的 CIO Linh Lam 一直致力于利用人工智能解決痛點(diǎn)，但現(xiàn)在她正在利用 AI“重新思考我們的做事方式”。她認(rèn)為這些才是創(chuàng)造最大收益的機(jī)會(huì)。
“我覺得我們會(huì)越來越多地看到這種情況，技術(shù)迫使我們重新思考做事方式，這才是真正的價(jià)值所在，”她說。
這在 Jamf 目前優(yōu)先考慮的 AI 項(xiàng)目中無疑得到了體現(xiàn)。
“兩年前，人們更寬容，會(huì)說：‘讓我們試試看?！F(xiàn)在我們已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超越了這個(gè)階段。所以，如果有人提出一個(gè)項(xiàng)目，除了‘它會(huì)讓生活更美好’之外沒有展現(xiàn)出任何潛在價(jià)值，我們會(huì)駁回。我們正在審視利益相關(guān)者的目標(biāo)，并設(shè)定衡量成果的指標(biāo)，”她說?！半m然我覺得 AI 和 AI 智能體（Agents）能做的事情幾乎是無限的，但你仍然在經(jīng)營一家企業(yè)，你希望以合乎邏輯、明智的方式做決策。所以我們必須確保引入的是正確的價(jià)值?！?/span>
四、將 IT 挑戰(zhàn)轉(zhuǎn)化為 AI 轉(zhuǎn)型的良性循環(huán)
當(dāng)然，要在 AI 項(xiàng)目上獲得正向回報(bào)也面臨挑戰(zhàn)——即使這些項(xiàng)目是因其潛力而經(jīng)過精心挑選的。Tata Consultancy Services (TCS) 北美 AI 與技術(shù)轉(zhuǎn)型部門負(fù)責(zé)人 Jennifer Fernandes 如是說。
據(jù)?Fernandes?介紹，許多組織因遺留技術(shù)、流程債務(wù)和數(shù)據(jù)債務(wù)而受阻，這阻礙了他們擴(kuò)展人工智能項(xiàng)目并獲得可衡量的價(jià)值。
她補(bǔ)充說，除非還清這筆“債務(wù)”，否則他們無法擴(kuò)展 AI 雄心并獲得顯著回報(bào)。
思科（Cisco）的《人工智能準(zhǔn)備指數(shù)》發(fā)現(xiàn)，只有 32% 的組織認(rèn)為其 IT 基礎(chǔ)設(shè)施已完全為 AI 做好準(zhǔn)備，認(rèn)為數(shù)據(jù)準(zhǔn)備就緒的僅占 34%，而認(rèn)為其治理流程已為 AI 做好準(zhǔn)備的僅占 23%。
Fernandes 建議CIO們戰(zhàn)略性地應(yīng)對這些債務(wù)，并利用人工智能來償還債務(wù)。此外，利用人工智能實(shí)現(xiàn) IT 現(xiàn)代化將提升 IT 運(yùn)營效率，同時(shí)增強(qiáng) IT 支持更多 AI 應(yīng)用場景的能力，并解決組織數(shù)據(jù)層的不足，她說。
Fernandes 解釋說，效率提升帶來的回報(bào)可以再投資于其他 AI 項(xiàng)目。而由于早期 AI 項(xiàng)目帶來的現(xiàn)代化成果，后續(xù)項(xiàng)目更有可能產(chǎn)生投資回報(bào)率。
此外，這種自籌資金模式不僅有助于構(gòu)建 IT 及其他業(yè)務(wù)部門 AI 所需的現(xiàn)代技術(shù)棧和數(shù)據(jù)程序，還從一開始就聚焦于投資回報(bào)率，確保 CIO 及其業(yè)務(wù)伙伴追求的是能夠帶來積極回報(bào)的 AI 舉措。
“你正在產(chǎn)生足夠的儲(chǔ)蓄來償還債務(wù)，你在逐步建設(shè)，邊做邊轉(zhuǎn)型，” Fernandes 說?！巴ㄟ^這種方法，CIO 們不必去說：‘給我錢來修復(fù)這些問題。’相反，他們可以說：‘我有這個(gè)模型，如果我們在這里引入人工智能，就能產(chǎn)生回報(bào)，然后我們可以再投資以推動(dòng)其他變革?！F(xiàn)在 CIO 可以說：‘我正在為你創(chuàng)造發(fā)展 AI 的資金?！?/span>
