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BearingPoint 的研究发现，尽管人工智能已被证明具有投资回报率，但其规模化应用仍面临重重阻碍。
Summary
咨询公司 BearingPoint 的一项新研究表明，虽然大多数公司从人工智能中获得了积极的财务回报，但由于监管和技术障碍，只有 13% 的公司成功扩大了其人工智能计划的规模。
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咨询公司 BearingPoint 的一项最新研究表明，尽管人工智能带来了积极的财务成果，但由于企业难以将项目规模化推广到试点阶段之外，其在企业中的广泛应用正面临停滞。该报告发现，仅有 13% 的受访企业人工智能项目进展顺利，凸显了初期成功与广泛运营整合之间存在的巨大差距。
规模化挑战
该研究指出，企业在扩大人工智能应用方面面临诸多重大障碍。近四分之三的企业表示，其人工智能投资带来了良好的财务回报，但只有不到三分之一的企业成功将项目规模化推广到试点阶段之外。
受访者提及的主要障碍包括：
- 监管障碍： 40% 的企业认为法律法规是扩大人工智能应用规模的主要障碍。
- 传统 IT 集成： 34% 的企业表示，将新的人工智能技术与其现有 IT 基础设施集成存在挑战。
“人工智能已经跨越了一个重要的门槛，”BearingPoint专家Frederic Gigant在报告中指出，并补充道，“证明其价值和规模化应用是两回事。”
Ad财务影响不均衡
人工智能投资的回报似乎严重偏向于效率提升，而非营收增长。虽然约有24%的公司报告称，人工智能驱动的成本节约至少达到10%，但只有4%的公司实现了同等幅度的营收增长。该研究还指出，近三分之二的公司估计其人员过剩水平至少达到10%，这表明未来人工智能驱动的成本削减可能是一个重点。
地域和应用趋势
人工智能的实施情况因地区而异，中国和美国处于领先地位。据BearingPoint称，20%的中国公司和18%的美国公司报告称已全面实施人工智能，而德国的这一比例仅为8%。尽管存在规模化方面的困难，但到 2026 年，将人工智能深度融入运营的公司总体比例确实从 2025 年的 7% 增加到 11%。