人工智能技术常被企业视为提升运营效率、降低成本的利器，然而最新调查数据表明，其实际效果可能并未达到许多企业的乐观预期。贝恩咨询公司近期发布的一份全球大型企业调查报告，揭示了企业在应用AI实现降本目标过程中所面临的现实挑战。

这份于今年4月完成的调查，共收集了来自零售、科技、先进制造、医疗保健、消费品、能源、金融、电信及保险等九大行业的951家企业的反馈，这些企业的年营收均超过1亿美元。调查结果显示，高达40%的受访企业表示，在应用AI后，其成本降幅仅为10%或更低，这一数字远低于多数企业最初的期待。

降本空间有限，AI投资逻辑面临现实考验

贝恩公司在报告中对此现象提出了警告。报告指出，上一轮AI浪潮的实际表现未达预期，所能释放的成本节约空间比想象中更小。报告进一步分析称，当前许多企业对AI的投资逻辑，更多地建立在数字预测而非已验证的真实成果之上。尽管有部分企业正利用初步的降本成果，加大对生成式AI和AI智能体等前沿领域的投入，但更多企业仍未能兑现其设定的降本目标。

数据基础设施薄弱成为关键瓶颈

报告深入剖析了企业未能通过AI实现显著降本的根本原因。贝恩认为，核心障碍并非在于缺乏先进的AI模型，而在于企业无法可靠地获取和有效利用自身的数据。换言之，许多公司面临的主要问题是缺乏支撑AI应用的有效数据基础设施，而非模型本身。

针对这一普遍困境，贝恩为希望推进AI应用的企业提出了具体建议。企业不应等待所有数据都完成完美的结构化处理后再部署AI，这种做法可能延误时机。相反，更可行的路径是：首先利用当前已能获取和使用的数据来训练和部署AI模型，然后借助这些初步应用的AI能力，反过来帮助整理、分类和优化剩余的数据资源，从而形成一个良性循环。调查同时显示，有44%的受访公司计划在未来将AI支持列为节约成本的核心举措之一，表明企业对AI的长期价值仍抱有信心。