AI投资回报显现，企业释放更大价值潜力
由SAP提供赞助
企业级人工智能已从实验阶段迈向实际应用，这种转变正开始展现实实在在的回报。根据SAP与牛津经济研究院合作发布的《2026年AI价值报告》，该报告基于对13个国家2,600名企业高管的调查发现，目前人工智能已支持平均组织中近三分之一的任务，较去年的25%有所提升。
对于智能体AI的投资回报率预期已从去年的10%跃升至今年的17%，但许多组织相信AI能够创造远超于此的价值。SAP首席AI战略官肖恩·卡斯克(Sean Kask)表示，报告揭示，这一差距主要源于战略、数据和治理方面的不足，而非无法获取最新模型。
“AI已经从实验走向执行，并开始显现真实回报，但仍有很长的路要走，”卡斯克说，”因为缺乏上下文（无论是流程、数据还是治理）的AI，最多只能创造活动而无法带来结果，最坏的情况下则会带来风险。”
企业对AI的采纳仍处于零散状态
尽管投资加速，但超过一半的组织仍以零散或零星的方式投资AI，只有17%报告采用战略性和整体性的优先级排序方法，尽管这一比例已从一年前的9%几乎翻倍。
这种碎片化可能源于董事会层面的要求——要求员工采用AI却缺乏相应的战略或足够的AI素养，这可能导致分散的独立项目。在其他公司，董事会层面的忽视则可能导致员工自带工具工作，仅停留在实验阶段。
“最终会出现大量有机、不连贯的AI举措，”卡斯克说，”它们有时仅仅因为数据质量问题而挣扎。即使是采取战略方法的举措，仍然在各自为战，它们可能在单一用例中有一致的数据，但尚未达到转变整个业务流程的水平。”
这或许可以解释报告中的一个反直觉发现：69%的企业表示对AI的投资回报率感到满意，因为他们已证明AI能够创造回报。然而，67%仍不相信这项技术正在充分发挥其潜力，因为他们的经验使他们意识到AI能够创造更多价值，以及为了规模化应用需要克服的挑战。
智能体正在改变企业AI的经济格局
迄今为止，SAP已在产品组合中部署了超过400个AI用例，更多用例正在开发中。卡斯克表示，智能体代表了下一轮扩展，因为它们能够规划和推理多个步骤和工具以达成目标，这与人和流程的工作方式相呼应。
“你向AI系统分配任务或目标，它能够通过多个步骤迭代工作并访问各种工具来实现该结果，”卡斯克说，”例如，我们已发布了一个应计会计的智能体（测试版），这项工作通常需要中型公司的会计师每月花费约12小时，而现在减少到两到三小时。如果将此扩展到所有流程，其潜力巨大。”
事实上，通用AI的投资回报率已从今年的16%提升至21%，预计两年后将达到1590万美元，尽管只有3%的组织表示已完全做好准备。
数据质量仍是实现AI价值的主要障碍
为智能体做好准备需要两个基本要求：将智能体与上下文丰富的数据连接，并在规模上对其进行管理。根据73%的受访者表示，数据质量和可用性是组织未能从AI获取更多价值的首要原因，79%的报告称，由于低质量输出导致返工、延误或积压的情况时有发生。
与经典深度学习相比，问题的性质已经改变。基础模型在很大程度上减少了对数据查找、提取、清洗和训练定制模型的需求，但它们使保持业务上下文变得更加重要。
“一旦你从ERP系统中提取数据，就会破坏所有上下文信息和语义，而对于生成式AI来说，这是最有用的部分，”卡斯克说。
SAP通过其云ERP中的知识图谱大规模保留了这种上下文，该图谱映射了452,000个ABAP表和730万个数据字段。在SAP商业数据云中，数据产品在SAP和非SAP系统上一致地呈现发票和供应商等信息，同时不丢失其商业意义。
AI治理是企业面临的最大未知挑战
随着AI更深入地融入业务流程，治理正成为下一个企业级挑战。只有12%的企业表示已完全准备好治理AI，而69%承认偶尔或频繁使用未经批准的影子AI工具。
“当公司推出AI举措时，他们常常发现影子智能体——那些可以访问不应该访问的数据或执行不应该执行操作的智能体，”卡斯克说，”问题随之而来：我们如何审计这些内容？”
SAP的AI智能体中心通过发现和创建智能体、大语言模型和MCP服务器的目录来回应，客户已经在他们的系统中发现了数千个他们不知道的SAP和非SAP智能体。它随后增加了生命周期管理、身份和访问控制以及性能监控。卡斯克将这种纪律比作招聘，因为大多数公司永远不会在不知道某个人在其角色中需要哪些访问权限和权限的情况下聘用员工。
然而，治理不仅限于技术。 workforce transformation与数据工作并行，近80%的受访者同意，最大化AI价值不仅需要技术提升，75%的组织已经在计划对员工进行再培训。对话正在从”AI将取代哪些工作”转向”人类和AI如何最有效地协作”，因为智能体仍然需要人类监督、重新设计的工作流程和更强的判断力。
所有这些都指向SAP所谓的自主企业，它将智能体与上下文丰富的数据和跨功能孤岛的企业治理连接起来，同时使用Joule作为人与系统之间的自然语言、生成式界面。
“从AI中获得真正的价值并不容易，因为它需要新的方法，”卡斯克总结道，”归根结底，这更多的是人的变化而非技术变化，因为只有当智能体、流程和人作为一个整体工作时，才能实现真正的价值。”
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