AI应用现状与挑战 - AI应用步入深水区，投入产出回报不明显正成为AI大规模落地应用的首要障碍 [1] - 企业对AI项目的价值预期愈发务实，提升投资回报率已成为核心关注点 [1] - 过去12个月，中国企业的人工智能应用率与应用成熟度同步提升，人工智能、数据分析和可视化软件、网络安全软件是应用最多的三项技术 [1] 企业面临的共同挑战 - 超过三分之一的大型企业关注科技应用成效的不确定性、数据质量问题和复杂的系统遗留问题 [2] - AI基础设施前期投入巨大，例如一套DeepSeek一体机投资规模达数百万元甚至上千万元 [2] - 部分企业缺乏清晰的投资回报评估框架，难以量化AI对业务的实际价值 [1][2] 技术实施的具体障碍 - AI输出结果缺乏透明度和可解释性是普遍痛点，隐私和安全性问题也困扰企业 [3] - 大型企业更关心大模型如何与现有成熟复杂的技术架构深度融合 [3] - 中小企业面临技术人才短缺问题，部分企业没有专职IT部门，难以推进AI应用和规模化落地 [1][3] 企业应对策略与投资调整 - 企业改变经营决策，将资源集中于核心业务与发展战略，锚定业务痛点，精准匹配技术 [3] - 企业采取分阶段投资以平衡成本与风险，并建立覆盖AI全生命周期的治理机制 [3] - 调查显示，32%的受访企业过去12个月减少招聘初级财会人员，同时18%的企业为财务部门扩招具备AI专业素养的人才 [4] 价值量化与人才结构重塑 - 可通过AI工具建立对标业务指标的投资回报评估框架，将AI成果与成本降低率、效率提升幅度等绑定 [4] - 企业应构建人机协同体系，加强现有员工培训，提升AI应用能力，并重塑人才结构 [4][5] - 未来需要招聘具备AI、大数据素养的复合型人才，探索数字员工和自然员工协同工作 [5]