埃森哲：39页，AI 规模化的 “领跑者密码”（免费下载）

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埃森哲最新调研揭示：AI规模化不是技术问题，而是战略选择，领跑者已实现7%营收增长，他们做对了什么？

核心内容：
1. AI规模化的核心矛盾：试点工具与战略应用的差距
2. 领跑者五大要务：从战略引领到人才重塑的闭环体系
3. 宝马/银行等企业案例：如何将AI转化为实际业务增长引擎

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

当企业还在为 AI 试点的 “小成果” 沾沾自喜时，埃森哲的调研戳破了一个残酷真相：70% 的企业知道数据是 AI 规模化的关键，但只有 15% 真正把数据变成了 “能创造价值的资产”。

为什么有的企业能从 “试点 1 个用例” 走到 “全企业规模化”？

为什么宝马的 EKHO 平台能让销售省 3 小时，某银行的 AI 用例让营收增速高 7%？

答案藏在 “领跑者的五大要务” 里 —— 不是靠技术炫技，而是靠战略引领、人才重塑、数据产品化、负责任 AI，还有持续重塑的能力。

今天，我们拆解这份覆盖 2000 家企业的调研，解答 AI 时代最关键的问题：企业如何从 “试点玩家” 变成 “规模化领跑者”？那些营收增速高 7% 的企业，到底做对了什么？

  一、AI 规模化的 “核心矛盾”

试点是 “工具”，规模化是 “战略”

很多企业的 AI 之路，停留在 “用 AI 做自动化”：比如用 AI 客服解决 10% 的咨询，用 AI 写营销文案省点时间。但这些都是 “工具级应用”，没法复制，更没法驱动增长。

领跑者的 AI，是 “战略级应用”—— 比如某银行把 AI 上升为 “董事会级战略”，不是让 IT 部门搞自动化，而是让 AI 驱动 200 多个用例：从客户潜在需求挖掘，到风险控制的实时预警，再到贷款审批的效率提升。获得 CEO 支持的用例，投资回报率是其他用例的 2.4 倍。

宝马的 “EKHO 平台” 更典型：以前销售要查 10 本手册、花 3 小时才能回答客户的配置问题，现在用 AI 智能体整合了产品数据、客户偏好甚至员工经验，5 分钟就能给出精准答案。AI 的价值不是 “省时间”，而是 “让员工做更有价值的事”—— 从 “查手册” 转向 “和客户深度沟通”。

  二、领跑者的 “5 大要务”

从战略到执行的闭环

埃森哲总结了领跑者的 5 大核心动作，本质是 “把 AI 从工具变成增长引擎”：

1. 价值引领：CEO 要抓的 “战略优先级”

领跑者的 AI，从来不是 IT 部门的事。某银行的 CEO 直接牵头 AI 战略，把 “AI 驱动增长” 写进董事会章程，要求每个业务部门都要提 “AI 增长目标”—— 比如零售部门要用 AI 提升 20% 的客户转化率，风险部门要用 AI 降低 15% 的坏账率。AI 的顶层设计，决定了它能走多远。

2. 重塑人才：不是 “招 AI 专家”，而是 “定制技能路线”

很多企业抱怨 “招不到 AI 人才”，但领跑者的做法是 “培养自己的人才”：

• 给销售定制 “AI 辅助营销” 路线：学用 AI 分析客户画像，生成个性化话术；
• 给法务定制 “AI 合同审查” 路线：学用 AI 识别风险条款，提升审批效率；
• 给一线员工定制 “智能体协作” 路线：学和 AI 配合完成任务（比如宝马销售用 EKHO 平台查配置）。

人才的核心不是 “会用 AI”，而是 “用 AI 解决业务问题”—— 领跑者的人才成熟度，是 AI 探索者的 4 倍。

3. 数据产品化：把 “死数据” 变成 “能说话的资产”

很多企业说 “数据是资产”，但其实 90% 的数剧是 “死数据”—— 存放在数据库里，没法用。领跑者的做法是 “把数据变成产品”：

• 某传媒公司把用户浏览数据、内容数据整合成 “内容推荐数据产品”，让 AI 能实时推荐用户喜欢的内容；
• 某制造企业把设备传感器数据、生产数据整合成 “预测性维护数据产品”，让 AI 能提前预警设备故障。

数据的价值不是 “存起来”，而是 “能解决问题”—— 领跑者中，75% 的企业已经在利用 “隐性知识”（员工的经验和直觉），让数据更 “懂业务”。

  三、给企业的 “行动清单”

从 “知道” 到 “做到”

AI 规模化不是 “完美主义”，而是 “开始做，慢慢优化”。给企业 3 个立刻能行动的建议：

1. 先把 AI 变成 “CEO 的事”

不管你是大企业还是中小企业，先把 AI 从 “IT 部门的项目” 升级为 “CEO 的战略”。比如定一个明确的 “AI 增长目标”（比如 “用 AI 提升 10% 的营收”），然后让业务部门和 IT 部门一起落地 ——没有 CEO 的支持，AI 永远是 “边缘工具”。

2. 做 “能复制的用例”，而非 “完美的用例”

不要一开始就做 “高大上” 的用例，比如 “AI 驱动研发”，先做 “能快速看到价值、能复制” 的用例：比如 AI 合同审查（能省时间、易推广）、AI 客户画像（能提升转化率）。把 1 个用例做到规模化，比做 10 个试点更有价值。

3. 给员工 “定制 AI 技能包”

不要逼所有员工学 “大模型原理”，而是根据岗位定制技能：比如销售学 “AI 辅助营销”，法务学 “AI 合同审查”，一线员工学 “和智能体协作”。员工不用 “懂 AI”，只要 “会用 AI 解决自己的问题”。

  四、AI 时代，企业的生存本能是持续重塑  

某银行的 AI 负责人说：“我们的 AI 用例不是‘做完就完’，而是每季度评估一次价值，不行就调整，行就加大投入。”

持续重塑，是 AI 时代企业的 “生存本能”。

领跑者的秘密，从来不是 “拥有更先进的 AI”，而是 “把 AI 变成战略的一部分”—— 从 CEO 抓战略，到员工学技能，再到数据产品化，每一步都围绕 “增长” 展开。

AI 时代的竞争，已经从 “谁有 AI” 变成 “谁能把 AI 规模化”。

对企业来说，不用追求 “完美”，而是 “开始做”—— 比如今天就把一个用例推广到全部门，明天就给员工定制一个 AI 技能包。那些营收增速高 7% 的企业，不过是比别人早走了一步，多坚持了一下。

毕竟，AI 的终极价值，从来不是 “代替人”，而是 “让企业更会增长，让人更有价值”。

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