企业AI应用指数：64.4%进了生产，44.4%算不清回报

这份报告来自德勤中国与香港大学，名字叫《2026企业AI应用指数》。它的样本不是问卷海投，而是中国大陆及中国香港205位企业高管的回答。

受访者里67%是CEO、CTO、CIO，以及财务、运营、营销等高管。报告想回答一个问题：AI已经进企业了，但价值兑现了吗？先说两个最有冲击力的数字。

进入生产部署阶段的企业，从 56.0% 升到 64.4%。可同时，44.4% 的企业算不清AI项目的实际投资回报率。一个在涨，一个也在涨，中间那条缝正是这份报告要讲的东西。

当AI工具普及得越快，能不能算清它的回报，反而成了企业新的分水岭。

下面把这六个发现拆开讲。

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一、报告怎么做：205位决策者，覆盖五大前沿行业

先把方法说清楚，后面的数字才有来处。调研面向中国大陆及中国香港地区，回收了205位企业高管的问卷。选"决策者视角"是刻意的。

67%的受访者是CEO、CTO、CIO以及财务、运营、营销等高管，这些人直接定义企业优先级、搭建AI投资框架。样本以大型企业为主，员工规模超过5000人的企业占 53%。

行业上排在前列的是医疗/制药 16.1%、工业/制造 15.6%。其后是金融服务 14.6%、消费/零售 14.6%、汽车 11.2%。报告特别提醒了一件事。2025与2026并不是同一批企业的连续追踪，而是每年独立抽样的横截面调查。

所以两年数据只能看行业整体趋势，不宜当成同一家企业自身的前后变化。

把它当作大企业决策层的一张横截面快照，而不是连续追踪指标，读起来才不会有偏差。

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二、AI越用越深：进生产部署的企业从56.0%涨到64.4%

第一个发现是应用在持续深化。处于探索与试点阶段的企业占比，从2025年的 36.7% 降到 24.9%。其中完全处于试点阶段的，从 28.4% 降到 12.7%。与此同时，进入生产部署阶段的企业从 56.0% 升到 64.4%，提升约8.4个百分点。

更值得关注的是跨团队落地。跨多个团队实现生产部署的企业，从 14.7% 涨到 33.7%，一年内翻了一倍以上。这说明AI正从单点验证，走向多部门常态化。

但真正进入深度使用阶段的，只从 7.4% 小幅升到 10.2%。也就是说，过半企业已经把AI接进了真实业务流程。可真正把它当作变革能力、据此重塑业务模式的，仍只有十分之一左右。

我们在整理《模具协会2026模具行业AI应用白皮书拆解》时也碰到过类似的分歧，那里的结论可以拿来对照。

把AI接进流程只算及格，能用它改写业务模式的，十家企业里才有一家。

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三、回报却低于预期：44.4%的企业算不清AI的ROI

第二个发现是回报不及预期。企业预期回报率集中在 10%到25% 的区间，而实际达成的更多落在 10%以下。更直接的一个数是：44.4% 的企业无法明确核算AI项目的实际投资回报率。

这个比例高于2025年的 35.8%，说明问题在变重，而不是在变轻。AI工具的性能在提升、使用成本在下降，工具层面的先发优势很快就会被抹平。

报告认为，真正的竞争焦点会转到三件事上。第一是数据资产的质量，直接决定AI输出效果；第二是流程改造能力，关乎核心环节的落地水平。

第三是投资回报的管控能力，支撑企业最大化释放AI价值。因为数据积累与流程改造的深度难以被模仿，这才形成了真正的组织能力壁垒。

当所有企业都能拿到同类AI工具时，比拼的就不再是谁先用了。

图源：《2026决策者视角下的企业AI应用报告》（第9页） · 下载报告全文

四、60.4%的企业没有衡量框架，只能凭感觉判断

回报算不清，根子在衡量机制。调研显示，60.4% 的企业尚未建立起体系化的价值评估框架。这个群体由三类企业构成。34.6% 依赖定性反馈做主观判断，15.6% 完全没有正式评估机制。

另有 10.2% 仅简单统计产品使用、采纳情况。真正用系统化的业务、财务或风险KPI来衡量AI价值的，只有 9.3%。只看用户反馈、使用频次这类指标，只能证明工具被用了，证明不了是否产生真实财务收益。

缺少统一口径，企业就分不清哪些项目值得复制、哪些应该收缩，资源很容易错配。报告建议从价值评估、分阶段考核、投资组合管理三个方面补齐管控体系。

没有衡量口径，AI项目就只能靠感觉立项，也靠感觉止损。

图源：《2026决策者视角下的企业AI应用报告》（第10页） · 获取《2026决策者视角下的企业AI应用报告》完整版

五、效益集中在省钱和提速：87.3%盯工时，只有21.5%看收入

那么企业现在拿什么衡量AI的成效？87.3% 聚焦处理速度与工时节约，这是最普遍的一项。70.7% 关注成本节约，59.5% 追踪质量改善。而涉及收入与客户层面的，只有 21.5%。

另有 47.8% 看员工生产力与体验，48.8% 看业务量与吞吐量。原因不难理解。代码编写、信息检索这类任务提效立竿见影，成本与工时也便于用内部指标估算。

把视角拉到前哨科技企业AI研究，《前哨科技企业AI研究报告：仅25%项目达预期回报》里的样本会更完整一些。

但这恰恰是最容易被高估的一步。工时缩短并不自动等同于企业成本下降。省下来的时间若没有被重新配置到高价值环节，效率收益就无法转化为可量化的财务成果。

省下的时间最终流向哪里，决定了AI是在真正降本，还是只是在提速。

六、落地真正的坎：56.6%卡在与现有系统集成

阻碍AI落地的，首先是组织自己。组织惯性与数据质量、可获得性问题并列首要障碍，各占 32.7%。偏向维持现状的流程与激励机制，会让AI难以嵌进核心工作流，只能停在局部提效。

部署环节最突出的瓶颈是与现有系统的集成，占 56.6%，明显高于其他挑战。后面依次是人工审核与质量控制 38.5%、审批签核与治理流程 37.6%。

再往下是员工采纳度 31.7%，以及将AI输出转化为行动所需的专业能力不足 29.8%。根源在于，多数企业的核心业务仍建立在ERP、CRM、财务、客服等系统之上。

AI若连不上这些系统、调不到数据，作用就只能停留在孤立的工具层面。报告还补了一句：缺少懂业务的AI落地人才，也是近四分之一企业的主要障碍。

AI能走多深，不取决于模型多强，而取决于组织有没有接住它的能力。

七、谁在赚钱：IT与软件ROI约45%，供应链和HR不到15%

不同职能的AI回报，分化相当明显。按回报水平可以分成三个梯队。第一梯队是IT与软件，中位ROI约 45%，在所有职能板块中位居首位。

它的回报来自成本节约与工时提速；生成式AI在代码辅助开发上成熟度高、可复制性强，投入产出更容易量化。第二梯队是产品研发、销售营销、内部知识工作，整体回报潜力在 20%到30%。

其中销售与营销是少数价值来源偏向营收增长的职能，但受市场与渠道影响，回报波动更大。第三梯队是供应链、HR、客户服务、风险法务、制造运营、财务后台，ROI整体在 15%以下。

这类场景业务链路复杂，单靠部署AI很难突破收益天花板，想提升回报往往要配套大范围业务改造。展望未来，增量重心转向运营交付、研发创新、销售零售与采购寻源。

采购寻源的渗透率已从2025年的 20.2% 升到2026年的 34.1%。而客户服务、IT技术、营销品牌、财务、人力资源、法务等成熟职能，战略重心转向存量项目巩固与整合。

AI的回报不是平均分布的，选错职能场景，投入再多也难换回等价的价值。

八、人力结构要重排，2026年看治理与价值衡量

最后看这份报告对人和未来的判断。AI对劳动力结构的影响，集中在入门级岗位。入门级和初级岗位出现明显收缩。中层不是单向减少，而是结构性重组，管理岗位面临更大压力。

管理角色会从监督，转向协调与判断。高层岗位整体保持稳定，战略判断与责任承担仍难以被替代。报告预计，到2026年底，企业间的差距将更多体现在是否完成工作流重塑。

依然沿用旧流程来运行AI的企业，很可能会面临更加不利的情况。到2026年底，仅靠成本节约来证明AI投入合理性的企业，会越来越难说服董事会。

董事会层面的AI价值报告，将成为上市公司和大型企业的必备能力。想继续看人工智能、企业数字化转型和治理方向的报告与方案，可以到运营动脉（www.yydm.cn）检索。

下一轮的差距不在谁先用了AI，而在谁先把工作流和衡量体系一起改了。

《2026企业AI应用指数》是一份什么报告？

这是德勤中国与香港大学联合发布的报告，副标题是"决策者视角下的企业AI应用"，调研时间为2026年9月。报告面向中国大陆及中国香港地区，回收205位企业高管的问卷，其中67%为CEO、CTO、CIO及财务、运营、营销等高管，员工规模超过5000人的企业占53%。

企业AI应用目前到了哪个阶段？

报告显示，处于探索与试点阶段的企业占比从2025年的36.7%降到24.9%，进入生产部署阶段的从56.0%升到64.4%，提升约8.4个百分点。跨多个团队实现生产部署的企业从14.7%升到33.7%，一年内翻了一倍以上；但真正进入深度使用阶段的，仅从7.4%升到10.2%。

为什么说AI的实际回报低于预期？

企业预期回报率集中在10%到25%，实际达成的更多落在10%以下；44.4%的企业无法明确核算AI项目的实际投资回报率，该比例高于2025年的35.8%。

换个角度看同一件事，《AI现状报告：80%提效与37%利润的落差》算的是另一笔账。

同时60.4%的企业尚未建立体系化价值衡量框架，其中34.6%依赖定性反馈，15.6%没有正式评估机制，仅9.3%使用系统化的业务、财务或风险KPI。

企业衡量AI成效时最看重什么？

87.3%的企业聚焦处理速度与工时节约，70.7%关注成本节约，59.5%追踪质量改善，而涉及收入与客户层面的仅占21.5%。报告提醒，工时缩短并不自动等于成本下降；省下的时间若未重新配置到高价值环节，效率收益就无法转化为财务成果。

AI落地的主要障碍有哪些？

组织惯性与数据质量、可获得性问题并列首要障碍，各占32.7%；部署环节最突出的瓶颈是与现有系统的集成，占56.6%。其后是人工审核与质量控制38.5%、审批签核与治理流程37.6%、员工采纳度31.7%、将AI输出转化为行动的专业能力不足29.8%。

不同职能的AI回报差多少？

按回报可分三梯队：IT与软件为第一梯队，中位ROI约45%；产品研发、销售营销、内部知识工作为第二梯队，约20%到30%。供应链、HR、客户服务、风险法务、制造运营、财务后台为第三梯队，ROI整体在15%以下。未来增量重心转向运营交付、研发创新、销售零售与采购寻源。

接着可以看的几篇报告解读

想继续往深里看，下面这几篇是同一主题线上比较扎实的解读。

《企业AI转型报告：65%财务回报的分水岭》——切口是65%财务回报的分水岭

《中百协2025-2026百货零售业报告解读》——讲的是存量调改与结构升级