人工智能变现：商业模式与策略
企业们在大力投资生成式AI，但只有极少数获得了可衡量的收益。本文将深入探讨大多数AI项目为何无法实现投资回报（ROI），以及那成功的5%的企业到底做对了什么。
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引言
大约 95% 的受访公司迄今为止尚未看到可衡量的利润 通过其生成式AI计划，尽管全球估计有300至400亿美元投入到此类项目中。与此同时，MIT 指出，少数约5%的企业利用相同技术实现了数百万美元的成本节约或新收入——堪称“生成式AI精英”。核心问题在于：这少数企业究竟做对了什么——以及如何让更多企业真正通过人工智能盈利，而不是仅仅收集昂贵的试点项目？
当我们讨论企业如何通过人工智能盈利时，核心在于回报：一个AI项目产生的可衡量效益是否大于投入的金钱、时间和风险？ IBM 区分硬性ROI ——直接以欧元、瑞士法郎或美元计量的——和软性ROI，如更好的决策、团队沮丧感的减少或客户满意度的提升。
生成式AI指的是能够生成内容（文本、代码、图像、音频或完整的对话）的模型。它们被嵌入到聊天机器人、助手或内容引擎等工具中，旨在加速流程或实现新产品。如今，许多企业都在运行这类应用：文档摘要、自动电子邮件、营销文案、软件原型。
Agentic AI 更进一步 。一个系统不像简单的命令响应器，而是像一个数字员工一样行事：它设定目标，规划步骤，协调多个AI模型和系统，并大致自主运行。例如，一个代理可以处理客户请求，搜索内部数据库，在ERP和CRM系统中启动工作流程，最终完成一个完整的流程——包括后续跟进、错误修正和文档记录。
真正的ROI关键在于，这些系统不仅能提供“酷炫的演示”，还能实实在在地影响业务指标：降低流程成本、提高转化率、增加每位客户的收入、减少停机时间或显著缩短复杂流程的周转时间。
现状与挑战
MIT的分析，许多当前报告都基于此，描述了一个显著的差距：近年来，全球企业总共投入了 约300至400亿美元用于生成式AI ，但约95%的受访公司报告称，这些项目并未带来任何可衡量的利润增长或成本降低。在接受调查的组织中，只有约5%表示，集成的生成式AI试点项目已经带来了“数百万美元”的价值，例如通过节省开支或增加新收入。
TechRadar 如此概括了目前的状况 : 几乎所有企业的生成式AI试点项目都失败了——其结果是，许多模型远远未能达到营销承诺的效果。根据该报告，95%的受访公司仅看到其大型语言模型（LLMs）对运营业务产生“非常小的”或完全没有影响。 Tom’s Hardware 引用了相同的MIT发现 ，并指出大多数实施“对损益表没有可衡量的影响”——这主要是因为它们与流程集成不佳。
其他研究也描绘了一幅混合的图景。一项 IBM-Analyse unter C-Level-Führungskräften 得出结论，只有约四分之一的AI计划实现了预期的ROI，只有16%真正实现了规模化——大多数项目仍停留在试点阶段。Gartner预计，到2026年，超过80%的企业将使用生成式AI，但其认为只有约20%能够准确衡量ROI。
另一方面，一些大型企业证明，AI和代理程序确实可以带来回报——如果它们深入到业务模式的核心。 IBM 报告称，自2023年初以来，公司全范围地部署AI和自动化 预计总体生产力收益将达到约45亿美元，并为2024年的自由现金流贡献了127亿美元。这些背后有具体可衡量的效果：节省了数百万工时，极大地加速了HR和IT流程，以及客户服务方面的高自动化率。
另一个备受关注的例子是Salesforce。 CEO Marc Benioff 报道称，该公司将其客户支持团队的员工人数从约9,000人减少到5,000人 ，而通过Agentforce平台，AI代理处理了约150万次客户互动——客户满意度评分与人工支持团队相当。同时，一项 Recherche von Business Insider 显示，在12,500名Agentforce客户中，不到一半真正为该产品付费，不到2%每周进行超过50次Agentforce对话——这表明许多部署 far behind the ambitious ROI promises.
简而言之：大多数企业在进行尝试，少数企业已经积累了具体的数百万收益——而两者之间存在巨大的差距。
动机与背景
为什么企业在尽管业绩令人沮丧的情况下，仍然将如此多的资金投入到生成式AI中？一个动机就是已经承担了巨额的赌注：仅最大的十一家云服务提供商预计到2025年将投入近 4000亿美元用于基础设施 ，这主要由大型语言模型所带来的计算需求驱动。建立如此大的容量，就需要客户——因此需要关于未来生产力飞跃的说服力。
此外，对许多高管而言，AI是向投资者发出的战略信号：我们不会错过下一波浪潮。媒体关于所谓的生产力革命的报道加剧了这种压力，即使公司自身的数字尚未与之匹配。MIT称之为 „GenAI Divide“ 少数“赢家”之间，他们已彻底重组了流程，而绝大多数人则满足于松散连接的试点。
此外，还有围绕Agentic AI的动态。像Gartner这样的分析师将其视为未来几年最重要的技术趋势之一，但同时警告“代理洗白”（agent washing），即经典自动化解决方案被宣传为“代理”，而没有必要的自主性。 Reuters 报告称，截至2027年底，超过40%的Agentic AI项目可能被终止 ——部分原因是成本上升和业务收益不明确。
同时，这些分析师承诺，代理人最终可以带来巨大的效率提升。 Gartner 估计到2029年，Agentic AI可以自主处理高达80%的常规客户服务请求 ，并将运营成本降低约30%。这类预测推动了投资，尽管实际实施仍处于起步阶段。
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人工智能作为财务价值创造的驱动力。
此外，还有合法担忧：Signal Foundation总裁Meredith Whittaker警告，自主执行任务的代理人几乎必然需要深入访问敏感数据，如联系人、支付信息或日历——这带来了巨大的数据保护和安全风险。因此，想要从Agentic AI中获得ROI，不仅需要重组流程，还需要重新思考治理、安全和合规。
最终，三种力量相互碰撞：供应商和云运营商的经济利益，企业内部的创新和竞争压力——以及对安全、质量和工作世界的合理担忧。在这种张力下，决定一个代理何时真正有利可图，比传统的软件升级要复杂得多。
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“AI ROI in Practice: What Leading Enterprises Get Right”的讲座小组很好地展示了大型企业如何在内部处理这些张力，以及它们使用哪些指标来衡量真正的ROI。
事实与论点
已证实的是，大多数企业迄今为止尚未从其生成式AI投资中获得直接的财务收益。该 MIT-Auswertung mit rund 95 Prozent „Null-ROI“-Projekten 被多家独立媒体报道并得到一致的描述。IBM用自身数据证实在AI计划中只有一小部分实现了预期的ROI，并且超出试点项目的规模化是例外。同时，具体的案例研究——例如IBM自身或Salesforce的个别服务领域——表明，通过彻底重组流程和代理架构，确实可以实现显著的成本节约和生产力提升。
目前可用的数据对所有行业和企业规模的代表性如何尚不清楚。该 MIT-Studie basiert auf einer begrenzten Stichprobe 对专业和管理人员的调查，主要衡量短期到中期效应；长期创新或间接竞争优势仅部分体现。Gartner指出，许多企业正在引入生成式AI工具，但缺乏可靠的基线、数据质量或指标系统来严格计算ROI。Kanerika等公司的研究进一步指出，特别是无形效应——例如更快的创新或更好的客户忠诚度——很难用经典的ROI模型来衡量。
“现在不引入代理就是迟早要被淘汰”或“生成式AI会自动取代大部分员工”这类笼统的说法是错误或至少具有误导性的。该 MIT-Analyse findet keine Hinweise auf massenhafte KI-bedingte Entlassungen ，而是更多地关注潜移默化的影响，如某些职位的不再填补。同时，Salesforce的例子表明，通过代理进行激进的成本削减会引发显著的内部紧张和接受度问题——而且投资者现在对AI承诺持非常怀疑的态度，如果销售数字不随之增长。同样具有误导性的是将Agentic AI描绘成“现成的万能机器”： Gartner 预计未来几年，超过40%的Agentic AI项目将被放弃 ——正是因为商业价值不明确。
反应与对立观点
技术供应商和大型平台通常描绘一幅非常乐观的图景。 Marc Benioff 称代理为一种新的工作方式 ，并承诺Agentforce不仅能降低成本，还能开发出目前未被处理的、六到七位数的潜在客户。同时， Business Insider, wie Analysten vielen dieser Aussagen derzeit „null Glaubwürdigkeit“ beimessen, 只要缺乏关于收入增长、利润率和采用的相关数据，就一直有待观察。
Gartner和其他市场研究公司持有更为矛盾的立场。一方面，他们认为Agentic AI是一项关键技术，到2029年可能自主处理绝大多数标准客户查询。另一方面，他们警告过高的期望、数据质量不足和可能导致项目昂贵地失败的激励失误。
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AI咨询：人类专业知识与万亿美元市场的人工智能相遇。
第三组——例如IBM或专业集成商——试图将重点更多地放在具体的用例和可靠的指标上。 IBM 在多篇贡献中强调 ，成功的Agentic AI项目通常从小规模的成本节约开始，需要清晰的基线和流程分析，并且只在第二步才针对新收入来源和商业模式。
批评者——例如来自公民社会组织的——提醒，代理架构也可能产生新的监控和依赖风险。 Meredith Whittaker von Signal warnt davor, 为代理配备广泛的访问权限，可以访问个人和关键业务数据，而对其工作方式和后端有哪些云服务提供商拥有访问权限却不甚清楚。因此，明确的是：问题不仅在于ROI，还在于企业愿意为可能的效率提升付出什么代价——在财务、组织和社会方面。
实际影响与未解决的问题
如果您在公司中考虑如何通过人工智能盈利，最重要的认识是：ROI很少仅仅通过引入工具产生，而是通过持续重塑流程来产生。研究表明，成功的项目往往始于那些有明确可衡量流程成本、周转时间或停机率的地方——例如文档处理、客户服务或内部IT。 IBM empfiehlt, vor jedem Projekt eine Prozesszerlegung zu machen: 今天流程需要多长时间，成本是多少，瓶颈在哪里——以及AI的目标是改变哪些具体指标？其次，您需要一个清晰的基线，否则您将无法证明代理实际上节省了时间、金钱或风险。第三，值得将硬性和软性效益分开考虑：一方面是直接的节约和增加的收入，另一方面是满意度、创新能力和韧性。
对于Agentic AI，还需注意的是：没有清晰的数据基础和稳健的流程设计，承诺的“数字员工”将迅速变成一个昂贵且不可预测的系统。 TechRadar bringt es mit „Garbage in, Agentic out“ auf den Punkt 并指出了一些情况，其中差的数据质量使自主系统实际上不可用。同时，IBM等公司表明，在明确设计的流程中——例如在HR服务或IT工单中——代理可以将非常高的自动化率与可衡量的节约结合起来。
具体来说，这对您和您的团队意味着：在每个代理或生成式AI项目之前，问几个简单、直接的问题。应该改变哪个指标？改变多少？系统使用什么数据？它们真的有多好？之后具体流程是怎样的，包括向人类的升级？如何记录代理的决定？IBM、Gartner和专业咨询公司的框架提供了可供您采纳的清单和指标。
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“Agentic AI ROI: From Automation to Decisions”的演讲通过具体案例展示了企业如何使用代理，将自动化任务转化为可衡量的财务效益和新的决策质量。
尽管有所有数据，但关键点仍然悬而未决。目前几乎没有独立的、跨行业的元分析来评估生成式AI和Agentic AI项目在多年和经济周期中的实际ROI。该 MIT spricht zwar von einem „GenAI Divide“ 少数非常成功的项目和一个几乎不起作用的大量实验之间，但这种差距将如何长期演变尚不清楚。同样不清楚的是，当前的投资浪潮是过度的前期投入还是可持续生产力提升的基础。
第二个悬而未决的问题是软性ROI的可衡量性。当产品团队借助AI能够更快地测试原型，营销团队能够找到更好的目标群体，或者高管能够基于更广泛的数据做出决策时，这些价值是多少？ IBM betont, dass solche Effekte langfristig entscheidend sein können, 但它们很难纳入经典的ROI公式。Kanerika等咨询公司试图在此建立组合指标系统，结合财务、生产、客户相关和风险相关的指标——在这个领域，未来几年可能会有很大的发展。
最后，监管、会计规则和监督未来如何处理AI投资的问题依然存在。目前还没有统一的标准来界定企业应如何在其财务报告、可持续发展报告或风险报告中披露AI项目及其经济效益的透明度。这对您意味着：您自己内部的度量、文档记录和治理标准，在未来几年可能与模型或平台的选择同等重要。
目前的状况可以用冷静的总结来概括：大多数企业仍在寻找生成式AI和Agentic AI的可行商业模式，而一小部分企业已经取得了明确的财务效益。数据显示，ROI并非源于技术本身，而是源于企业围绕这项技术如何持续地重新思考流程、组织和数据基础。
如果您想真正通过人工智能盈利，值得进行一次冷静的审视：从小处着手，清晰衡量，坚决地对准具体的业务目标——并将代理理解为复杂的新流程设计组成部分，而不是神奇的存在。这样，就有更大的机会从大量尝试性企业群体转向少数今天已从AI中获得真实、可证实的投资回报的企业群体。