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]

文章核心观点 - 凯捷研究院报告显示AI和生成式AI正在重塑全球体育迷体验，需平衡体育数字和现实世界，同时要应对数据隐私、虚假信息等问题 [2] 分组1：AI和生成式AI推动球迷参与新时代 - 超半数（54%）球迷将AI或生成式AI工具作为主要信息来源，59%信任这些技术生成的内容 [3] - 67%球迷希望有一个单一、简化的平台来汇总所有体育相关信息 [3] - 64%球迷希望AI提供符合其偏好的定制化更新，相近比例球迷想在直播比赛时在虚拟空间与知名球员竞争，58%球迷想用“假设情景”重放比赛，超四分之一（27%）球迷愿意为AI驱动的互动体验支付溢价 [5] 分组2：平衡创新与责任及现场体育的刺激感 - 近70%球迷希望获取球员指标和实时比赛数据，在比赛暂停时丰富理解，数据可在不影响现场体育刺激感的同时丰富整体观看体验 [7] - 近60%体育球迷担心过多技术会削弱现场赛事的兴奋感，超半数球迷担心会降低比赛整体乐趣 [8] - 球迷缺乏对AI体育观看工具数据隐私方面的认识，不同年龄段意识程度有差异 [10] - 三分之二球迷担心AI或生成式AI平台上未经证实内容的传播会增加运动员被不满支持者针对或骚扰的风险，57%球迷担心虚假内容的生成会导致关于球员或球队的错误信息传播 [11] 分组3：体育场投资技术以满足球迷不断增长的期望 - 体育场运营商投资应用程序和智能技术，为数字原生观众创造更流畅、更沉浸式的体验，超半数观众认为票务、日程安排和实时应用程序提升了体育场体验，面部识别入场和数字导航也受重视 [12] 分组4：报告方法 - 凯捷研究院于2025年3月和4月对11个国家的12,017名体育球迷进行了调查，探索球迷对AI、生成式AI和体育数字创新的行为、态度和期望 [13] 分组5：关于凯捷 - 凯捷是全球商业和技术转型合作伙伴，帮助组织加速向数字和可持续世界的双重转型，在50多个国家拥有34万名团队成员，2024年全球收入达221亿欧元 [14] 分组6：关于凯捷研究院 - 凯捷研究院是凯捷内部的数字智库，发布数字技术对大型传统企业影响的研究，在印度、新加坡、英国和美国设有专门研究中心，连续六次被独立分析师评为全球研究质量第一 [15]

公司表现 - C3ai股价在过去一年下跌约22% 较历史高点下跌86% 远低于其他AI相关股票表现 [1] - 过去12个月营收仅3.89亿美元 在AI行业大规模投资热潮中增长乏力 [5] - 营收同比增长26% 低于竞争对手Palantir Technologies的39%增速 [6] 商业模式 - 采用定制化软件咨询服务模式 类似咨询公司而非标准化软件供应商 [5] - 商业模式难以规模化 利润率低于标准化软件企业如微软 [5] - 主要客户包括能源巨头和美国空军 但合同均为定制化解决方案 [4] 财务状况 - 上一财年运营亏损3.24亿美元 亏损额达营收的83% [9] - 股票薪酬支出2.31亿美元 占营收比例高达60% 远超行业正常水平 [9] - 营收增长伴随亏损扩大 显示运营杠杆失效 [12] 估值与前景 - 市销率高达8.5倍 显著高于标普500平均水平 [13] - 定制化服务模式限制扩张能力 持续亏损难以改善 [12] - 营收增速不及AI同行 缺乏盈利能力支撑高估值 [14]

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]