即使短期没有预期财务回报,企业仍计划维持或增加 AI 投资。
BCG AI Radar 2026 · n=2,360Executive insight · 2026
Corporate AI is entering a new phase:from adoption to measurable impact.
企业已经开始投资 AI,但真正的竞争优势来自重新设计工作流程, 并把技术能力转化为可衡量的经营结果。
Executive summary
The signal behind the noise
AI 投资加速,价值兑现滞后。
这不是模型能力不足,而是企业在工作流、责任制和财务归因之间存在断层。 当“效率提升”无法回答产能最终流向哪里,它就仍然只是理论收益。
拥有完整 AI 运营成本可视性的企业,更可能报告已建立 ROI。
KPMG Global AI Pulse Q2 2026当 AI Agent 的成本开始超过收益时,企业曾推迟或缩减部署。
KPMG Global AI Pulse Q2 2026The AI ROI gap
问题已从“能不能用”转向“能不能证明”。
企业往往测量工具使用率与节省时间,却没有继续追踪行为变化、业务 KPI 与财务结果。 价值链断在中间,ROI 便停留在假设里。
挑战不再是获得 AI,而是实现 AI 价值。The challenge is no longer AI access. It is AI value realization.
Enterprise pain points
Why projects fail
四种难以进入利润表的 AI 做法。
采购工具
员工获得 AI 入口,但核心流程、角色与决策权没有改变。
Tool ≠ transformation培训 Prompt
个人效率可能提高,但没有团队基线、业务 KPI 与产能再分配。
Usage ≠ outcome部署 Agent
数量增长快于治理,成本、权限、数据流与责任边界逐渐失控。
Scale ≠ control堆叠 Pilot
试点展示了可能性,却缺少从验证、采用到规模化的经营路径。
Pilot ≠ P&LOur point of view
AI Transformation Framework
从一个可测量的工作流开始,用四步把 AI 能力连接到经营结果。
Workflow discovery
工作流诊断
识别高成本、高频、易错与高等待的环节,建立真实基线。
Opportunity mapping
机会优先级
按自动化、增强与 Agent 化分类,筛选高价值、可控风险场景。
ROI modeling
经营归因
将释放的产能连接到收入、成本、周转效率与风险指标。
Scale & governance
落地与治理
明确责任、人工复核、成本预算、数据边界与持续 KPI 跟踪。
Value realization chain
- Workflow工作流
- Baseline现状基线
- AI interventionAI 介入
- Behavior change行为改变
- Operational KPI运营指标
- Financial KPI财务结果
SME opportunity map
Start where value is visible
中小企业应优先选择基线清晰、结果可归因的流程。
不是追求最多的 AI 用例,而是建立第一个能被 CFO 验证的价值案例。
Action agenda
一个务实的 30-60-90 天起步路径
Discover
- 盘点关键工作流与 AI 工具
- 建立成本、周期、错误率基线
- 选择 1–2 个可归因场景
Prove
- 设计 AI 介入与人工复核
- 跟踪使用、行为与运营 KPI
- 验证产能是否真正被释放
Scale
- 将结果连接财务指标
- 明确责任、预算与治理边界
- 形成下一批场景路线图
决策者应追问释放的产能,最终去了哪里?
Where did the saved capacity go?
AI Transformation Advisory
从业务问题出发,交付可验证的 AI 转型方案。
面向中小企业决策者,将工作流、AI 能力与经营指标连接起来, 让每一项投入都有明确的验证路径。
AI 工作流诊断
AI Workflow Diagnostic识别高成本、高频、易错流程,建立成本、周期与质量基线,形成优先级清单。
AI 机会与 ROI 地图
Opportunity & ROI Map筛选可归因的 AI 场景,并把产能释放连接到收入、成本、效率与风险指标。
90 天转型路线图
90-Day Transformation Roadmap定义试点范围、责任机制、治理边界与阶段 KPI,建立从验证到规模化的实施路径。
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