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报告概述

本报告面向CEO、CXO及高级技术管理者，基于对15个国家1505名董事级以上高管的全球调查，剖析企业如何将AI从实验转化为长期竞争优势。报告覆盖AI战略定位、组织内AI扩散模式、企业级采用的新规则、人机协同与信任建设，以及AI增强型企业的未来图景。通过对比不同行业和地区的进展，提供了从基础设施、数据、治理到技能重塑的系统性建议，帮助领导者平衡短期效率与长期变革。

报告的核心结论

AI已从可选技术转变为长期战略要务

超过半数（53%）的企业将AI视为5年以上投资周期的长期能力，即使面临短期不确定性，仍计划持续投入。企业正从实验心态转向系统性嵌入，将AI融入运营核心。

生成式AI已越过试点阶段，进入规模化部署

38%的组织已在其业务中规模化运行生成式AI，61%预计其在2026年将产生重大影响。同时，代理式AI（Agentic AI）正快速兴起，60%的企业正在探索其应用。

企业AI投资正从试验项目转向可衡量的业务成果

68%的组织更关注收入增长、市场份额等业务成果，63%计划在未来一年整合AI项目以聚焦高价值领域。AI预算占年度业务预算的比例预计从2025年的3%升至2026年的5%。

人机协同（Human-AI chemistry）是规模化成功的关键

66%的企业报告人机协作已带来生产力和决策质量的提升，但只有48%明确了人与AI的角色分工。信任和明确的问责机制是释放全部价值的前提，企业需重新定义技能和决策权。

数据与AI主权成为新的战略优先事项

54%的企业优先考虑数据主权，确保敏感数据在外部AI模型使用中仍受控制。AI主权正从政策讨论转向国家执行，多国加大投资以建立自主AI能力。

报告回答的关键问题

企业如何确保AI投资的长期回报？

报告指出，企业需平衡"现在转型"与"构建未来"，优先投资于可扩展的基础设施、数据治理和人才技能提升。同时，通过强力的高管赞助（67%）和外部合作伙伴（59%）加速采用，并以收入增长、市场份额等业务指标衡量成功，而非仅关注ROI。

AI在不同业务部门的应用重点是什么？

销售与营销（63%）和IT运维（55%）是全球最优先的AI投资领域。企业倾向于在流程明确、结果可衡量的部门率先部署，如客户服务、供应链和研发。生成式AI在客户互动、内容生成方面成效显著，而传统的机器学习在风险管理和预测分析中表现突出。

企业应自建AI能力还是外购？

报告显示44%的企业主要购买商业解决方案，31%以自建为主。最佳策略是"有区分地构建，有加速地购买"：在能创造差异化的领域自建，在通用场景采用现成方案。64%的企业在评估小型语言模型或开源模型作为替代方案以平衡成本与主权。

如何建立员工对AI的信任？

报告强调，信任源于透明和可控。企业需设计角色清晰的人机协作模式，确保人类保留关键决策权。59%的员工表示被赋能在日常工作中使用AI，但还需通过可解释的AI、伦理审计和反馈机制增强信任。超过六成企业正在重新定义技能要求，重点培养人机协作、模型评估和伦理决策能力。

什么是AI代理（Agentic AI）？企业如何准备？

AI代理是能够自主检测信号、规划、推理并执行任务的智能体，例如实时调整生产流程或执行实验。36%的组织已在试点或部署代理式AI，中国（46%）领先于美国（41%）和欧洲（30%）。规模化部署需要强化治理、明确人类监督边界，并建立"人机协同"的运营模式。

报告中的代表性数据

5%

AI预算占年度业务预算比例

2026年（预计），全球企业平均AI预算占比，高于2025年的3%。航空航天、国防、能源等行业较高，公共部门较低。

38%

规模化生成式AI的组织比例

2025年11月调查时点，已在多个职能或地点规模化部署生成式AI的组织占比，另有43%处于试点阶段。

66%

人机协作带来生产力和决策质量改善的组织比例

2025年11月调查时点，调查中报告因human-AI协作取得可衡量改进的组织占比，但仅48%有明确的角色分工。

以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。

完整报告包含什么

  • 完整市场数据与趋势图表：包含按行业、地区划分的AI投资热力图，以及Gen AI、Agentic AI、Edge AI等技术的采用成熟度对比。
  • 研究模型与行动框架：Capgemini的Resonance AI Framework，提供从AI基础、治理、人机协同到价值浪潮的阶梯式实施路径。
  • 服务商分层与厂商分析：涵盖Microsoft、Google、NVIDIA等巨头的AI基础设施投资案例，以及Qualcomm、Nordic等边缘AI收购战略。
  • 行业案例与方法论：深入剖析JPMorgan、Bank of America、Walmart、Eli Lilly等企业的AI实践，包括具体投入、节省成本和业务成效。
  • 预测与选型框架：2026年技术能力投资优先排序（数据基础72%，计算基础设施64%），以及自建vs外购的决策指导。
  • 组织与文化变革工具：关于AI重塑技能、建立内部AI学院、人机职责划分的详细建议，以及Citi Bank、AT&T的培训项目方案。
  • 数据与AI主权专题：各国主权AI政策趋势（韩国、欧盟、印度等），以及企业如何平衡数据控制与快速实验。
  • 高管访谈与专家洞察：收录Goldman Sachs CEO、Harvard教授、Capgemini全球CAIO等30+位高管的观点，为战略决策提供多元视角。
  • 研究方法与样本描述：完整调查方法论，包括1505位受访者的职位、行业、地域分布，以及问卷设计细节。

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