人工智能何时才能创造真正的附加值？企业是否应该管理人工智能的指南。
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发布日期：2025年10月3日 / 更新日期：2025年10月3日 – 作者：Konrad Wolfenstein
人工智能何时才能创造真正的附加值？企业是否应该采用托管式人工智能指南 – 图片来源：Xpert.Digital
人工智能领域浪费了数十亿美元？95%的人工智能项目都失败了——管理型人工智能能否改变游戏规则？为什么外包对许多公司来说是更好的策略。
人工智能热潮背后的真相
德国企业对人工智能的讨论已迎来转折点。两年前，这项技术还主要被视为一种实验性工具，而如今，91%的德国企业认为人工智能对其未来的商业模式至关重要。这种观念的巨大转变也体现在具体数据中：目前，已有40.9%的企业在其业务流程中应用了人工智能——与去年的27%相比，这一比例显著增长。.
然而，一个关键问题依然存在：人工智能何时才能真正创造附加值？又该如何衡量这种成功？令人警醒的现实是，尽管投入了数十亿美元，绝大多数人工智能项目都未能实现预期的投资回报。麻省理工学院的一项研究表明，企业中95%的生成式人工智能试点项目都以失败告终，未能获得任何可衡量的资本回报。
预期与现实之间的这种差异表明，人工智能计划的成功与其说是取决于模型的技术性能，不如说是取决于它们与现有业务流程的战略整合以及它们根据实践反馈不断优化的能力。.
适合：
识别和衡量真正的附加值
人工智能成功的量化评估标准
人工智能应用的附加值体现在各个层面，所有这些层面都需要系统地衡量。经典的投资回报率公式是基础：投资回报率等于总收益减去总成本，再除以总成本，最后乘以100%。然而，这种简单的计算方法不足以应对人工智能投资，因为成本和收益都呈现出更为复杂的结构。.
成本方面不仅包括显而易见的许可证和硬件费用，还包括数据清理、员工培训和持续系统维护等隐性成本。尤其重要的是，员工学习新工作流程时产生的变更管理成本往往被低估。.
从收益方面来看，可以区分以下几个类别：直接的经济效益，例如成本节约或销售额增长，最容易量化。例如，一家零售商通过人工智能支持的库存优化，在三年内实现了 380% 的投资回报率。不太明显但往往也很有价值的是间接效益，例如决策质量的提高、错误率的降低或客户满意度的提升。.
运营关键绩效指标作为成功指标
除了财务指标外，运营关键绩效指标 (KPI) 在评估人工智能的附加值方面也发挥着至关重要的作用。流程效率可以通过重复性任务节省的时间来衡量。例如，微软通过人工智能支持的供应链优化，将人工计划流程减少了 50%，并将准时计划率提高了 75%。.
减少错误是另一个重要指标。人工智能系统在许多领域的准确率可以超越人类决策，这直接转化为成本的降低，因为返工和投诉减少了。一家金融服务提供商通过基于人工智能的欺诈检测，在一年内实现了 250% 的投资回报率。.
人工智能解决方案的可扩展性带来了一项独特的优势：一旦部署完成，它们通常可以扩展到更大的数据集或更多的应用场景，而无需成比例地增加成本。这种规模经济效应显著提高了长期投资回报率。.
定性附加值维度
人工智能的益处并非都能直接量化。通过数据驱动的分析提升决策质量，即使难以衡量，也能创造显著的长期价值。企业在使用人工智能支持的市场分析和预测后，战略规划效果更佳。.
当人工智能接管重复性工作时，员工满意度会提高，从而使员工能够专注于更具价值的活动。这有助于降低员工流动率并提高生产力，其价值最终可以用金钱来衡量。.
创新和竞争力代表了更深层次的定性维度。成功应用人工智能的公司可以开发新产品和服务，或实现现有产品和服务的个性化。这些创新效应难以预测，但可能对商业模式产生变革性影响。.
将人工智能管理作为一种战略选择
托管人工智能服务的定义和界定
托管式人工智能服务为企业自主开发和实施人工智能解决方案提供了一种替代方案。专业的服务提供商负责人工智能的整个生命周期：从最初的概念和模型开发，到生产环境中的持续优化和维护。.
这种方法与传统的软件即服务 (SaaS) 产品有着根本的不同，因为它不仅提供现成的 AI 工具，还包括战略咨询、数据准备以及针对特定业务需求的定制。托管 AI 提供商承担 AI 应用的技术和运营责任。.
托管人工智能的优势和挑战
托管式人工智能的主要优势在于降低了实施公司的技术复杂性。公司无需自行构建人工智能技术，而是可以依赖服务提供商的专业知识。这既降低了初始投资，也降低了实施失败的风险。.
托管式人工智能服务的灵活性和可扩展性使企业能够根据自身特定需求调整人工智能的使用方式。这对于缺乏资源建立完善的内部人工智能部门的中小型企业 (SME) 而言尤为有利。.
然而，托管式人工智能也面临挑战。对外部服务提供商的依赖可能导致对关键业务流程失去控制。企业必须谨慎考虑哪些人工智能应用可以外包，同时又不损害自身的竞争力。.
托管人工智能的成本结构和投资回报率考量
托管式人工智能服务通常采用订阅模式，从而实现可预测的月度或年度费用。与内部开发相比，这简化了预算规划并降低了财务风险，因为内部开发往往会涉及不可预见的成本增加。.
托管式人工智能的投资回报率计算方式与内部自主开发有所不同。虽然初始投资通常较低，但会产生持续的运营成本。经过数年的总成本分析，通常表明，尽管持续成本较高，但托管式人工智能服务可能更经济，因为它们的部署速度更快，风险更低。.
独立服务与托管服务
人工智能应用中的自主性之争
在自主研发人工智能和使用托管服务之间做出选择，引发了关于数字主权的根本性问题。许多德国公司对依赖外部人工智能供应商持怀疑态度，尤其是那些位于美国或亚洲的供应商。德国信息技术协会（Bitkom）最近的一项研究表明，78%的德国公司认为他们对美国云服务提供商的依赖存在问题。.
这些担忧并非毫无根据。基于云的AI服务在数据保护、合规性和战略控制方面确实存在风险。但与此同时，它们也使得企业能够获取高度复杂的AI模型，而这些模型在内部复制难度极大。.
本地人工智能作为云依赖的替代方案
本地人工智能部署方案，即数据完全在内部服务器上处理，提供了一种替代云依赖的方案。这些方案可确保符合GDPR要求，并最大限度地控制公司敏感数据。.
本地人工智能的优势包括低延迟（无需将数据传输到外部服务器）以及独立于外部服务提供商及其潜在的故障。本地人工智能可能是更佳选择，尤其适用于实时应用或数据敏感领域。.
然而，本地人工智能也面临挑战。实施和维护所需的专业知识相当丰富，硬件和人员方面的初始投资也可能相当可观。此外，与基于云的解决方案相比，其可扩展性通常有限。.
混合方法作为一种折衷方案
许多公司选择采用混合解决方案，结合两种方法的优势。关键且对数据敏感的应用程序在本地运行，而不太重要或计算密集型的任务则外包给云服务。.
这种混合策略既能保持对关键业务流程的控制，又能同时受益于云服务的高性能和成本效益。然而，架构的复杂性也显著增加，因此需要相应的管理能力。.
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从试点到生产：中小企业人工智能规模化应用的实用策略
可扩展性作为成功指标
从试点项目到公司范围内的实施
人工智能应用的可扩展性被认为是衡量其真正附加值的最重要指标之一。许多公司在试点阶段就停滞不前，无法成功地将人工智能项目过渡到常规运营。只有大约 5% 的试点项目能够最终实现规模化生产。.
成功扩展规模需要的不仅仅是卓越的技术。组织架构调整、员工培训计划以及与现有业务流程的整合同样至关重要。企业必须建立人工智能治理体系，明确数据质量、模型验证和风险管理的标准。.
适合：
扩展所需的基础设施先决条件
可扩展的人工智能系统需要强大的IT基础设施，以应对不断增长的数据量和日益复杂的需求。云解决方案通常具有优势，因为它们固有的可扩展性，而本地部署系统可能需要额外的硬件投资。.
数据架构在可扩展性方面起着至关重要的作用。人工智能系统的性能取决于其所处理的数据质量。企业必须投资于高质量的数据管理系统，以确保数据的质量和可访问性。.
衡量成功扩展的指标
人工智能规模化的成功可以通过多种关键绩效指标 (KPI) 来衡量。成功从试点阶段过渡到生产阶段的用例数量就是一个直接指标。同样重要的是，新的人工智能应用能够以多快的速度部署。.
用户在组织内的接受度是另一个关键因素。员工的高接受率表明，人工智能解决方案确实能创造附加值，而不仅仅是技术噱头。.
经济可扩展性体现在每个用例或每个处理数据点的成本变化上。成功的AI应用会展现出边际成本递减的趋势，因为固定成本可以分摊到更多应用中。.
行业和规模特定的成功因素
按公司规模划分的AI采用情况
人工智能的应用程度因公司规模而异。大型公司中，56%的公司使用人工智能，而中小企业这一比例仅为38%，微型企业则只有31%。这种差异可归因于资源可用性和规模经济的不同。.
大型企业拥有更雄厚的财力、技术和人力资源，这有利于它们进行人工智能投资。此外，它们也能从规模经济中获益更多，因为随着产量的增加，初期较高的投资成本可以更快地收回。.
另一方面，小型企业面临资源方面的限制，这使得它们难以采用创新技术。融资渠道有限、缺乏合格人员以及高昂的初始投资都是重要的障碍。.
行业特定应用模式
人工智能的应用在不同行业之间差异显著。在广告和市场调研领域，84.3%的公司已经在使用人工智能，其次是IT服务提供商（73.7%）和汽车行业（70.4%）。.
这些差异既反映了人们对数字技术的偏好，也反映了具体的应用可能性。拥有庞大数据集和标准化流程的行业通常更容易实施人工智能并从中受益。.
餐饮、食品生产和纺织制造等较为传统的行业仍然对采用人工智能持谨慎态度。这部分是由于数字化程度较低，也部分是由于缺乏对相关应用案例的了解。.
成功面临的风险和障碍
技术和组织障碍
人工智能项目失败的最常见原因并非技术本身，而是组织方面的缺陷。数据不足、数据可用性差或质量不高，以及职责不明确，往往会导致项目停滞不前。.
公司内部各自为政的组织结构会阻碍人工智能的成功实施，因为它妨碍了整体流程的思考。人工智能项目需要IT部门、业务部门和管理层之间的跨学科合作。.
衡量效益缺乏透明度是另一个障碍。如果没有明确的关键绩效指标和成功标准，就无法衡量进展，也无法识别改进之处。这会导致管理层支持减少，最终导致项目终止。.
合规与治理挑战
随着欧盟人工智能法规于2024年8月生效，合规要求已成为成功的关键因素。企业必须确保其人工智能应用符合监管要求，这增加了复杂性和成本。.
建立合适的AI治理结构需要明确的职责、标准和控制机制。许多公司低估了这些组织调整所需的工作量。.
人工智能决策中的伦理准则和透明度正变得越来越重要，这不仅关系到合规性，也关系到员工和客户的接受度。培养必要的技能和流程需要时间和资源。.
未来前景和趋势
德国人工智能市场的发展
德国人工智能市场正呈现明显的加速发展态势。企业投资意愿持续增长：82%的企业计划在未来12个月内增加人工智能预算，其中超过半数的企业计划至少增幅40%。.
这一发展趋势源于人们日益认识到人工智能不再是可有可无的，而是正在成为保持竞争力的基本要素。现在，51% 的公司认为，不使用人工智能的公司没有未来。.
技术发展和新的应用领域
能够处理文本、图像和音频等多种数据类型的多模态人工智能系统即将得到广泛应用。这些技术开辟了新的应用领域，并能显著改进现有解决方案。.
自动化机器学习和无代码平台正在普及人工智能技术。即使是那些缺乏深厚技术专长的公司也能越来越多地从人工智能中获益。.
将人工智能集成到 DevOps 流程中，即所谓的 AIOps，正在改变 IT 运维的管理方式。通过预测和自动化 IT 流程，企业可以提高效率并减少停机时间。.
适合：
给企业的战略建议
企业应将人工智能战略与长期价值创造而非短期效率提升相结合。投资于数据质量和组织架构调整往往比选择最佳算法更为重要。.
即使使用托管服务，企业内部人工智能能力的培养仍然至关重要。企业需要了解人工智能的工作原理以及哪些用例与自身业务相关。.
采用迭代式方法，分小步推进，可以降低风险，并实现持续学习。试点项目从一开始就应该考虑可扩展性。.
选择合适的合作伙伴，无论是管理服务还是咨询服务，往往决定着成败。企业应该寻找拥有成熟专业知识和行业经验的合作伙伴。.
实际应用和测量概念
人工智能投资回报率框架的开发
衡量投资回报率 (ROI) 的结构化框架始于明确定义业务目标，并将其转化为可衡量的关键绩效指标 (KPI)。这应包括先行指标（提供成功或失败的早期信号）和滞后指标（衡量长期影响）。.
在人工智能实施之前进行基线测量对于后续的成功评估至关重要。如果无法精确了解初始情况，就无法量化改进效果。.
由于人工智能系统和业务需求都在不断演变，因此必须定期审查和调整衡量标准。投资回报率的衡量应被视为一个迭代过程，而非一次性活动。.
针对不同类型公司的实施策略
中小企业应从明确的用例入手，以便快速取得成效。云解决方案或托管服务有助于减少初始投资。.
大型企业可以在不同领域同时启动试点项目，以发现协同效应并制定最佳实践。建立中央人工智能能力中心可以加速公司范围内的规模化发展。.
无论公司规模大小，从一开始就让专业部门参与其中都至关重要。人工智能项目不应被视为纯粹的IT举措，而应被视为以业务为导向的转型项目。.
人工智能有潜力从根本上改变德国企业，并创造新的竞争优势。然而，成功不仅取决于所选技术，还取决于战略方针、组织实施以及持续的评估和优化。在这方面，托管式人工智能服务可能是一个有价值的选择，尤其对于那些希望快速从人工智能中获益，但又不想建立庞大内部专业知识体系的企业而言。.
内部开发还是外部服务之间的选择应基于具体的业务需求、可用资源和战略目标。比技术选择更重要的是，要始终关注可衡量的业务价值，并愿意不断调整和改进人工智能系统。.
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