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报告概述

本报告面向正在制定AI议程的高级领导者，旨在帮助他们将AI雄心转化为可衡量的业务影响。研究基于对全球1505名高管（总监级及以上）的问卷调查，覆盖15个国家、15个行业。报告重点分析了企业AI的采纳准备度、规模化策略、长期价值创造，以及如何平衡短期成果与长期转型。内容涵盖AI投资趋势、生成式AI与Agentic AI的落地进展、企业级AI采纳的新规则、人机信任与协作机制，并提出了建设AI赋能企业的四大战略支柱。读者将获得关于加速AI采纳、构建信任、重塑工作方式的实践指导。

报告的核心结论

AI已成为长期战略要务，投资持续增长

报告显示，超过一半的企业将AI视为5年以上投资期的长期能力工具，即使面临短期不确定性，AI的长期转型影响仍被广泛认可。全球企业AI预算从2025年占年度业务预算的3%预计提升至2026年的5%。企业正加速投资基础设施、数据、治理和员工技能，为可持续AI采纳奠定基础。

生成式AI和Agentic AI正从试点走向规模化

38%的企业已实现生成式AI的规模化部署，六成企业正在探索Agentic AI应用，中国在Agentic AI采纳上领先于美国和欧洲。边缘AI也吸引了近半数企业的有限或全面部署。AI从实验性技术转向嵌入核心业务流程，企业更倾向于将AI投资集中在销售、营销和IT运营等结果可衡量的领域。

人机协作已产生可衡量的效率提升，但信任仍需加强

66%的企业报告人机协作在生产力和决策质量上带来可衡量的改善，59%的员工在日常工作中使用AI感到被赋能。然而，仅有48%的企业明确了人类与AI系统各自的角色和责任。建立透明、可解释的AI系统，以及重新定义技能和岗位，成为释放人机协同潜力的关键。

企业级AI采纳需要系统化的治理和战略护栏

报告指出，强有力的高管支持（67%）、外部合作伙伴关系（59%）、监管清晰度与伦理框架（53%）、员工技能提升（53%）、稳健治理（53%）和可扩展数据基础设施（51%）是加速AI采纳的关键。同时，数据主权和AI主权成为新的战略重点，54%的企业优先考虑数据主权。

报告回答的关键问题

企业AI战略应从哪些方面入手？

报告建议企业从四个战略要务入手：强化AI基础（数据、模型、基础设施）、通过治理和战略护栏推进AI就绪、将人机协作打造为核心组织能力、平衡即时转型与长期创新。具体包括建立AI卓越中心、部署多层级治理模型、设计人机团队工作流、以及通过共享路线图规模化成功试点。

生成式AI在企业中的实际部署进展如何？

报告调查显示，38%的企业已实现生成式AI的规模化应用，另有43%处于试点或有限部署阶段。全球生成式AI支出预计2025年达6440亿美元（Gartner预测）。企业优先在销售、营销、IT运维等流程清晰、结果可量化的领域部署生成式AI，并出现从试点到规模化、从工具到协作的转变。

如何衡量AI投资的成功？

企业正在从单一ROI走向多维度衡量，前五大KPI包括：ROI（73%）、部署或规模化用例数量（68%）、AI驱动的收入增长（68%）、市场份额影响（38%）、员工参与度（37%）。报告强调，AI成功不再仅看财务回报，还需关注竞争优势和客户体验等战略成果。

企业在采用AI时应如何选择自建与购买？

报告指出主导策略是：在能创造差异化的领域自建AI能力，在能加速进展的环节购买商业AI工具。约40%的企业购买现成AI解决方案，31%主要内部自建。64%的企业在评估或投资小型语言模型，62%根据风险与可扩展性平衡开源与专有工具。

报告中的代表性数据

5%

全球企业AI预算占年度业务预算比例

2026年（预计），根据凯捷研究院2025年11月全球高管调查，企业平均计划将年度业务预算的5%投入AI，高于2025年的3%。不同行业略有差异，如航空航天与国防预计达5%，零售、高技等行业也达到5%。

38%

生成式AI规模化部署的企业占比

2025年11月调查时点，调查显示38%的企业已在大部分部门或地点规模化部署生成式AI用例，另有43%处于试点或有限部署阶段。全球生成式AI支出2025年预计达6440亿美元（Gartner）。

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

  • 完整的全球高管调查数据：按行业、地区、职能维度详细呈现AI采纳率、投资优先级、挑战与成效的统计数据。
  • 行业领导者访谈与案例：包含高盛、沃尔玛、辉瑞、大众、AT＆T、JPMorgan等数十家企业的AI实践与高层观点。
  • AI投资回报衡量框架：从ROI扩展到收入增长、市场份额、员工满意度等多维度KPI体系。
  • 人机协作最佳实践：如何设计人类主导的AI系统、定义角色责任、建立信任机制，以及具体企业如Bank of America、Walmart的落地效果。
  • AI治理与数据主权策略：多层级治理模型、数据主权与AI主权实施路径，以及全球主要国家（韩国、法国、德国、阿联酋等）的AI主权行动。
  • AI基础设施与模型选择指南：自建与购买决策框架、开源与专有模型平衡、小型语言模型应用、边缘AI与Agentic AI技术演进。
  • Capgemini Resonance AI Framework：从AI基础、人机化学、AI就绪到价值波浪的阶段性实施框架。
  • 研究方法与样本分布：问卷设计、受访者背景（15个国家、15行业、1505位总监级及以上高管）的详细说明。

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