核心观点 - 仅15%的消费品公司成功规模化应用AI 这些公司被称为"15%俱乐部" 在营销 供应链 客户服务和产品创新等领域通过优先治理 灵活资金支持和业务驱动的AI计划实现了显著投资回报率 [1][2] - AI失败通常源于组织未能围绕技术进行变革 而非技术本身问题 成功的15%俱乐部企业通过治理架构 灵活投资和业务导向的AI战略重塑企业竞争力 [3][4] - 领先企业正为自主AI系统(agentic AI)奠定基础 这些系统可在最少人工监督下执行多步骤流程 早期应用包括内部报告自动化 库存管理和智能订单处理 [6] 成功企业特征 - 建立强大的AI治理架构和高管支持机制 包括AI委员会和专职AI领导角色 [7] - 60%的AI支出发生在中央IT预算之外 由营销 供应链和研发等业务部门直接驱动 [7] - 采用专用AI预算和敏捷投资模式 包括创新基金和基于成果的里程碑式资金分配 [7] 行业应用成效 营销领域 - 生成式AI工具改变内容创作和个性化 某公司将营销视频制作语言扩展到90种 生产时间减少50% 全球活动覆盖范围增加25% 成本未同比上升 [8] 供应链领域 - AI提升需求预测准确性和库存优化水平 [8] 产品创新 - 生成式AI以更快速度和更高精度指导新产品开发 [8] 客户服务 - AI加速设计 开发和交付更具吸引力的客户体验 [8] 转型方法论 - 将AI视为战略能力而非附属项目 实现从试点到规模化成功的转变 [9] - 需要跨职能协同 通常将AI嵌入更广泛的转型计划中 [7] - 借助领域专业知识和强大技术合作伙伴生态系统 将AI深度植入企业运营核心 [5]

全球AI劳动力准备度研究 - 仅有少数公司成功将劳动力战略与AI技术增长对齐 这些公司已在AI投资回报竞赛中取得领先地位 [1] - 调查覆盖25个行业、8个地区的1000名高管 显示AI投资与劳动力准备度存在显著差距 银行业/金融服务业准备度最高 医疗保健行业最低 [2] AI应用现状与挑战 - 仅40%的领导者利用AI增强决策 仅20%将AI主要用于开发新产品和服务 [3] - 95%的企业已投资AI 但71%认为劳动力尚未准备好 51%缺乏管理AI的技能人才 [6] - 生成式AI是最热门用例 但多数企业未能实现变革性应用 [3] 高管认知差异 - CEO比CIO/CTO更可能认为公司处于AI早期阶段(2.5倍) 且更倾向通过外部招聘而非内部培训解决技能缺口 [4] - 45%的CEO认为多数员工对AI持抵制或敌对态度 [6] AI领先企业特征 - 14%的"AI先行者"在商业部署AI同时完成劳动力未来准备 [5] - 先行者在三方面表现突出：实施组织变革管理策略的可能性高3倍 员工对AI的信任度高出29% 67%更可能具备员工技能评估工具 [7] 成功要素 - 技术战略与业务目标对齐是充分释放AI价值的关键行动 [8] - 需建立包含文化、系统的生态系统 整合技能数据与客户需求 采用多管齐下的员工赋能方案 [4]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告研究的企业在AI转型中面临挑战，但AI应用前景乐观，企业需制定策略、培养AI拥护者、选择合适供应商以实现转型，释放AI潜力[5][6][7] 根据相关目录分别总结 关键发现 - Writer与Workplace Intelligence合作，对1600名美国知识工作者进行调查，包括800名C级高管和800名员工，以了解企业采用AI的机会和障碍[14] - 调查对象为积极使用AI的人员，员工需在工作中使用生成式AI工具，C级高管所在公司需允许使用这些工具[15] - 参与调查的企业员工规模在100至10000人以上，涵盖科技、金融服务、零售和消费品、医疗保健等行业[17] 广泛的AI乐观情绪 - 90%的员工和93%的C级领导者对公司采用生成式AI的方法表示乐观，高管认为采用原因包括创收机会和员工兴趣[37] - 员工和高管都在广泛使用生成式AI，C级高管更倾向于使用，60%的员工和89%的C级高管表示至少四分之一的工作已受到或得到增强[41] - 88%的员工和97%的高管表示从生成式AI工具中受益，这些工具让他们有更多时间专注于战略、创新和建立关系[44] - 提供一流的AI工具对吸引和留住人才很重要，多数员工和C级高管表示找工作时看重公司在生成式AI方面的领先和创新[48] 生成式AI采用挑战 - 72%的C级高管表示公司在采用生成式AI过程中面临至少一个挑战，包括缺乏技能、团队间紧张、员工抵制等[51][52] - 约三分之二的C级高管表示生成式AI在IT团队与其他业务部门、高管与员工之间造成紧张或分歧，42%称采用过程使公司分裂[53] - 员工和领导者在公司生成式AI战略的所有权和决策权上存在分歧，对公司实施情况的看法也不一致[57][60] - 43%的员工和44%的领导者认为公司高管对生成式AI夸夸其谈但无法兑现，仅约三分之一的C级高管看到显著投资回报率[62] - 31%的员工表示在破坏公司的生成式AI战略，千禧一代和Z世代员工中这一比例达41%，原因包括对工具不满和担心被取代[67] - 35%的员工自掏腰包购买生成式AI工具，超四分之一的员工每月至少支付25美元，这给员工带来负担并给公司带来安全风险[74] 最大化生成式AI潜力的策略 - 95%的高管认为公司需要更多支持来改善生成式AI采用过程，可采取的措施包括教育、提供更好工具、培养人才等[78][79] - 制定正式的生成式AI战略很重要，有战略的公司中80%的C级高管表示采用和实施AI非常成功，而无战略的公司仅37% [82] - 增加年度投资与成功采用和使用生成式AI工具有关，投资最多和最少的公司之间存在40个百分点的差距[83][86] - 超过四分之三的使用AI的员工是或有可能成为AI拥护者，他们采取的行动有助于公司更好地采用和实施AI [87] - 98%的AI拥护者已帮助构建或设计AI工具或希望有机会这样做，授权他们成为AI构建者可提高公司的投资回报率和成功率[92][96] - 98%的高管认为供应商应在塑造工作中AI愿景方面发挥作用，70%认为作用应“显著”，但多数供应商未能满足需求[97][99] 支持性技术合作伙伴的特质 - 94%的高管对目前使用的生成式AI公司不满意，认为供应商可在定制工具、帮助公司准备、提供试点阶段等方面改进[106][113] - 53%的C级高管认为供应商在根据业务需求确定用例优先级方面不足，期望供应商密切合作确定高价值应用和概念验证机会[107] - 52%的受访者认为供应商应帮助公司定义角色和责任、收集数据、解决安全问题，并提供培训或认证计划[108] - 50%的高管希望供应商为AI的文化接受度提供更多支持，提供试点阶段可确保顺利过渡[109] - 48%的领导者希望供应商帮助衡量和传达AI工具的影响，最佳供应商会收集数据展示平台价值和采用程度[110] - 45%的C级高管认为供应商应在支持公司扩大生成式AI工具使用规模方面做得更多[111] AI转型之路 - 未来属于将AI深度融入各职能和团队的公司，它们有明确的路线图，强调信任和对齐，将AI从孤立试点应用到关键任务中[114] - 这些公司选择真正的AI合作伙伴，该伙伴理解企业复杂性，从初始讨论到部署和大规模采用都密切合作并深度投入[115] - 有强大的战略、有意义的投资和合适的技术合作伙伴，AI将从摩擦源转变为变革力量，为组织和人员解锁新可能性[116]