我们称那5%真正用AI创造出价值的企业为“先锋型企业”（future-built）。这些企业已构建起关键能力，不仅能利用AI提升效率，更能借助AI实现创新与业务重塑。得益于抢占先机，这些企业如今在财务和运营上均获得了超额收益。它们通过AI促成更优的决策、更高效迅速的行动，推动了远超自动化和生产力提升所能达到的跨越式发展。
这些价值主要集中于核心业务职能——如研发、销售与营销、制造及IT等部门。这些领域的预期价值潜力，相比我们2024年报告《AI的价值在哪里?》（Where’s the Value in AI?）中的预期大幅提升。其中，最大的价值来源于客户相关职能与IT部门。
这一切的发生速度远超以往的数字化浪潮，而且随着AI功能的日益精进，这种加速趋势还将持续。智能体式AI（Agentic AI）融合了预测能力和生成能力，能够自主推理、学习和行动，有望成为拉大价值鸿沟的最大加速器。2024年还鲜有人提及的“智能体”，到2025年已贡献了AI总价值的17%，预计到2028年将达到29%。
我们设计的《构建未来2025》（Build for the Future）调研，旨在重点考察那些支持战略目标、创造重大商业价值、识别并把握新市场机遇所必需的AI能力。
本次调研覆盖了来自超过25个细分行业领域、1,250家企业中的首席高管和高级管理人员（均为AI决策者），要求他们评估自身企业在41项能力维度上的AI成熟度，包括针对行业特定问题在客户体验和运营方面取得的成果。我们从受访者自行报告的数据（self-reported data）中提炼出关于AI成熟度和价值的洞察。调研结果反映的是受访者最熟悉的业务领域，未必代表整个企业的全貌。除非明确标注为已实现（realized）的数据，否则数据反映的是预期的未来影响。尽管我们采取了一切可行措施以确保最高的数据质量，但回复仍可能存在认知偏差。
受访者来自亚洲、欧洲和北美的68个国家，涵盖消费品、能源、金融服务、医疗健康、工业品、保险、公共部门、科技/媒体/通信，以及旅游/城市/基础设施等行业。
财务指标，如TSR（总股东回报）和EBIT（息税前利润），来源于CapitalIQ和Orbis。企业整体业绩表现受多重因素驱动，不仅限于AI。我们运用了多变量统计方法（如随机森林、逻辑回归和结构方程模型（偏最小二乘回归））来计算回归权重。
“先锋型企业”（Future-built companies）通过将AI回报再投资于更强的人才与技术能力来加速价值创造。他们计划2025年将IT支出增加26%（相当于营收的近一个百分点），并将高达64%的IT预算专项用于AI。因此，他们预计到2028年，在其AI应用领域所实现的收入增长将是“落后型企业”（Laggards）的两倍，成本削减幅度将多出40%（参阅图1）。
智能体式AI（Agentic AI）的出现，正在拉大“先锋型企业”与其他企业之间的价值鸿沟。2025年，AI智能体已贡献了AI总价值的约17%，预计到2028年将达到29%。“先锋型企业”会将其AI预算的15%分配给智能体应用。在这些企业中，有三分之一已在使用AI智能体，而在那些仅处于“规模化”阶段的企业中，这一比例仅为12%，至于那60%的“落后型企业”，则几乎为零（参阅图2）。
对所有企业而言，好消息是“先锋型企业”所遵循的成功范式是清晰明确的，可供所有企业借鉴。以下是一份“先锋型企业”战略路线图，其余95%的企业都可借此构建AI成熟度并实现规模化价值（参阅图3）。
我们在2024年的报告中首次描述了这一制胜法则，今年的证据表明，企业应加倍践行此道，因为对于专注于采取正确行动的企业而言，价值创造明显呈复合式增长。
该成功范式包含五大策略：
高层引领，制定高瞻远瞩的多年期AI战略愿景。“先锋型企业”将AI视为由董事会和CEO主导的战略级项目。管理高层将整体业务目标转化为多年期AI愿景，确保能够获得充分的资金支持，并制定明确的执行路线图。
重塑现有工作流程，创造新流程，并基于价值对AI实施方案进行优先级排序，严格追踪成效。“先锋型企业”和“规模型企业”（Scaling companies）不仅用AI实现工作流程的自动化，更重新思考如何用不同形式的技术来完成工作。
转型为以AI为核心的人机协作运营模式。高效的AI运营模式的重点并不是用技术取代人，而是围绕AI重新构建整个组织。人依然是核心要素，但人在工作流程中的角色已被重塑，以便与“数字员工”灵活配合，实现人机协同。
通过预判新需求、利用供应商生态系统、持续提升员工技能、变革工作流程等举措，留住并提升核心人才。要让AI运营模式发挥作用，获取人才比以往任何时候都更为关键。“先锋型企业”深谙这一点。他们明白，要实现AI的规模化应用，必须争夺稀缺的人才资源，因此他们果断行动，吸引、留住并提升那些协调并管理AI智能体（以设计、部署和管理下一代AI能力）的核心人才。
构建契合战略目标的技术架构与数据基础。“先锋型企业”认识到，从AI中释放价值不仅仅意味着添置新工具，更要围绕新技术彻底重塑企业的架构与流程。
你准备好了吗？
首席执行官及董事会必须将“让AI为企业创造价值”列为最高战略优先级。多数企业仍需克服组织惰性、复杂的IT系统、数据质量与访问障碍，以及员工对失业和AI技术局限的担忧。但若能确立明确目标、以价值为核心，并从单纯的成本视角转向创新与竞争优势导向，就能踏上正确的转型之路。
每家企业都需要根据自身现状找到自己的价值创造路径（参阅图4）。“落后型企业”可借鉴“先锋型企业”的成功范式，从高层坚定而大胆的承诺出发，将业务目标转化为整体愿景与战略；而“规模型企业”应进一步投资（并将收益再投入）于前瞻性能力建设，例如智能体式AI创新。
BCG提出的“10-20-70”法则有助于加速转型：企业战略重心的70%应放在人才、组织与流程上，20%放在技术上，10%放在算法上（参阅图5）。研究表明，大多数阻碍AI落地的问题都源于人、组织与流程层面。2024年，企业主要难题在于如何使AI与整体战略对齐并打造商业用例，而如今，焦点已转向更具体的实操性挑战，例如如何更好地采纳AI工具并管理非结构化数据。
然而，那些试图直接跳过能力建设阶段、直接进入流程重塑与创新阶段的企业，往往会落败。缺乏必要的AI运营模式、人才能力与技术支撑，任何转型都难以落地。
成功的AI落地需要与技术生态系统积极合作，以突破实施过程中的瓶颈，如系统协调层、系统互联性及企业级数据战略等问题。对所有企业而言，系统互操作性（interoperability）都至关重要。
最重要的是——时间紧迫。技术正以惊人的速度演进，每延迟一周，追赶难度都有所增加。“先锋型企业”正遥遥领先，扩大价值鸿沟，而“落后型企业”将陷入更深的价值陷阱，必须立即行动。
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