由 Simon 仅15%企业成AI领导者？揭秘他们如何将AI从“附加项”升级为核心增长引擎，实现收入利润双突破！
少数企业已拉开AI应用差距，NTT DATA揭示领导者成功法则
当多数企业仍在探索如何稳步应用人工智能时，一小部分先行者已脱颖而出。NTT DATA发布的最新研究报告揭示了这些“AI领导者”的成功之道：他们通过制定清晰的战略、坚定的决策以及对AI构建与应用的全公司系统性投入，实现了显著领先。
这项研究调查了来自35个国家、15个行业的2567名企业高管。结果显示，仅有15% 的企业符合“AI领导者”的标准。这些企业展现出共同特质：明确AI在业务中的定位、建立稳健的运营模式并持续贯彻执行。与调查中的其他企业相比，它们实现了更高的收入增长和更强的利润率。
NTT DATA集团总裁兼首席执行官Yutaka Sasaki指出：“AI的责任现已上升至董事会层面，并需要全企业范围的议程。 我们的研究表明，一小部分AI领导者已经开始利用AI实现差异化、促进增长，并重塑人机协作创造价值的方式。”
战略差异：从“附加项”到“核心驱动力”
领导者与其他企业的最大区别在于战略方法。对这些公司而言，AI不是附属项目或现有工作的附加工具，而是被视为增长的核心驱动力，并据此调整整体规划。
关键优势在于AI与业务目标的紧密结合。这种一致性帮助它们行动更快、更专注，从而带来更强劲的财务成果。它们将资源集中在少数高价值业务领域，而非分散投入。通过围绕AI重新设计整个工作流程，它们释放的价值远超在组织零散部分进行小规模改进。
报告将此描述为一种“飞轮效应”：早期投资带来早期成功，进而鼓励更多投入。久而久之，这一循环形成自我强化。领导者还会将AI内嵌至核心应用中重建，而非在旧系统上添加基础AI功能，这有助于产生更深层的影响并为长期收益奠定基础。
卓越执行：三大支柱支撑成功
好的战略需要强大的执行力。AI领导者在基础建设、人员支持及全组织推广方面表现突出。
1. 夯实基础：投资于安全、可扩展的系统以支持大规模AI工作负载。部分企业调整或本地化其基础设施，以满足私有或主权AI需求，并致力于消除系统瓶颈。
2. “专家优先”的人员赋能：领导者并非用AI替代员工，而是用它帮助经验丰富的员工从事更高价值的工作。这种方式让团队得以运用其判断力，同时由AI处理复杂或耗时的任务。
3. 推动全面采纳：将AI应用视为一项长期的变革工程，通过清晰的沟通和结构化的变革管理来支持这一全公司范围的转变，从而减少阻力，鼓励各层级持续使用AI。
治理与协作：规模化扩展的关键
治理是另一大差异点。领先企业集中化AI监督，明确首席AI官等高级管理者的职责，并建立平衡创新与风险的流程，从而更自信地规模化扩展AI。
合作伙伴关系也至关重要。顶尖企业常引入外部专家，并乐于建立成果与共享成功挂钩的合作模式，这有助于在紧盯目标的同时加速前进。
NTT DATA, Inc.首席执行官兼首席AI官Abhijit Dubey总结道：“一旦AI与业务战略对齐，最有效的举措就是选择一两个能带来超比例价值的领域，用AI对其进行端到端的重新设计。 以强有力的治理、现代基础设施和可信赖的合作伙伴来支持这种聚焦的端到端方法，正是当今AI领导者将试点转化为利润并领先市场的方式。”
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【延伸思考】
1. 对于绝大多数尚未成为“AI领导者”的企业而言，在资源有限的情况下，应优先构建基础能力（如数据治理、人才储备）还是应迅速在关键业务线启动高价值AI试点项目？
2. 报告中强调的“专家优先”而非“替代人力”的路径，在自动化浪潮下，是否对所有行业和岗位类型都普遍适用？企业应如何界定“更高价值工作”的具体内涵？
*(图片来源：Igor Omilaev)*
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