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企业AI应用的真实水平远低于自我评估,7.1%的企业真正实现AI深度嵌入业务,揭示两大残酷真相。 核心内容: 1. 企业AI应用成熟度自评与现实的巨大差距 2. 判定AI是否真正嵌入业务的"不可逆性"标准 3. 业务部门责任缺失是AI无法成为生产力的关键障碍
过去两周,我们针对 40+ 家头部企业的 CIO 和数字化负责人,进行了《2026 中国企业 AI 应用成熟度》的第一轮摸底。
我们预想过 AI 落地难,但没想过“体感”和“现实”的偏差会这么大。
在问卷的自评环节,46% 的企业自信地表示,AI 已经 “嵌入关键业务流程”(Level 3)。但当我们用更严苛的“责任模型”去校验时,这 46% 的企业中,有近八成被打回了原形。
最终通过双重校验,真正站稳 L3(嵌入型)及 L4(重构型)的企业,仅占总样本的 7.1%。
剩下的绝大多数,都挤在 L2(辅助型) 的赛道上——工具用得热火朝天,但业务并没有发生本质改变。
为什么会出现这种“假成熟”?我们在样本分析中发现了两个“扎心”的真相:
在自称“嵌入核心流程”的企业中,有 70% 的受访者在回答“如果关停 AI 会怎样”时,选择了 “会降低效率,但业务仍可运行”。
这就是典型的“外挂”特征。 真正的 L3 级成熟度,有一个残酷的判定标准:不可逆性。 如果 AI 停了,业务只是变慢,那它就是工具;只有当 AI 停了,业务玩不转了(难以正常运行),那才是真正的嵌入。
AI 项目究竟是“一把手工程”,还是“IT 部门的 KPI”? 数据告诉我们,在那些应用范围很广的企业中,仍有相当一部分(约 35%)承认:AI 项目的最终结果责任,依然由 IT / 数字化部门承担,或者“尚不清晰”。
只要业务部门不为结果签字画押,AI 就永远无法从“辅助工具”跃升为“生产力”。
2026 年,中国企业 AI 的分水岭,不再是“用了没”,而是“谁负责”。
为了验证这个“残酷”的初步发现是否具有行业普适性,我们需要更多的数据样本来进行校准。
这份问卷不长,但每一题都直指核心。我们不问你用了什么大模型,只问你:
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