介绍
过去两年，我们一直秉持着一个简单的承诺：人工智能能够提高效率、降低成本并加快一切进程。我坚信这一承诺——这也是我们在Flexa每天的工作。但在与来自不同行业的客户合作完成数十个项目后，我意识到一个几乎没人会在销售幻灯片中提及的事实：如果你仅仅为了更快地执行相同的流程而使用人工智能，那么所承诺的回报根本无法弥补投资的不足。这并非悲观，而是数据所揭示的真相。
真正应该让我们感到担忧的数字。
2025年，麻省理工学院发布了题为《生成式人工智能鸿沟》的研究报告。报告指出，即使投入数十亿美元，95%的机构也未能从生成式人工智能中获得可衡量的经济回报。（虚拟化评论）
最重要的不是数字，而是诊断。麻省理工学院的结论很明确：问题不在于技术，而在于组织；他们称之为“学习鸿沟”，即无法将人工智能融入工作流程、组织结构和企业文化。该模型在演示中有效，但在实际运营中却失败了，原因在于公司自身没有做出改变。
麦肯锡得出了同样的结论：对工作流程进行深度重新设计是影响息税前利润 (EBIT) 的最相关因素——但只有 21% 的公司这样做了，而近 80% 的公司只是简单地将人工智能叠加到旧流程上。正是这种“追求速度”的理念，反而使低效流程自动化。
70%法则
波士顿咨询公司（BCG）用一个已成为行业标杆的公式概括了这一点：10-20-70。只有10%的精力应该投入到算法上，20%投入到技术和数据上，70%投入到人员和流程上；超过三分之二的转型失败正是由于变革管理这一层面的缺陷。Neodata
注意这种颠倒的局面：大多数公司将 90% 的精力花在选择模型和供应商上，而几乎没有精力投入到组织变革中。正因如此，在 Flexa，我们将每个 AI 项目都视为变革管理项目，而非技术交付成果——我们会在实现自动化之前重新设计流程，并衡量其应用效果，而不仅仅是部署情况。但这只有在领导层真正支持的情况下才能奏效。
巴西视角
好消息是：根据亚马逊云服务 (AWS) 的数据，巴西在拉丁美洲的人工智能应用方面处于领先地位。坏消息紧随其后：只有 12% 的公司将这项技术应用于变革性层面，而 62% 的公司则在进行基础应用——挑战不在于应用程度，而在于实施的深度。关于亚马逊巴西
由美国商会和Humanizadas联合开展的“2026年全景”调查访问了629位高级管理人员，结果非常准确：战略执行的难度、文化阻力以及缺乏成熟的领导力，甚至超过了技术获取方面的限制。同样，63%的首席信息官也承认他们在这一领域缺乏成熟度。（Terra Docmanagement）
把所有因素综合起来：我们拥有技术，也愿意采用技术——但我们在领导力和文化方面遇到了瓶颈。
这在实践中会带来哪些改变？
如果你是一位正在评估人工智能投资的高管，那么以下三个问题比任何模型比较都更有价值：
- 我们是在重新设计流程，还是只是加快现有流程？ 如果答案是“加速”，那么投资回报率可能不会实现。
- 找零归谁所有？ 并非工具的拥有者，而是行为改变的拥有者。麦肯锡的研究表明，最大的障碍不是员工，而是领导层。 麦肯锡公司
- 预算中有多少用于人员和流程？ 如果远低于 BCG 疫苗水平的 70%，则设计不平衡。
结论
人工智能是我们这一代人最强大的生产力驱动力之一。但它本身并不能改变一家公司——它只会放大公司原有的问题，包括混乱和惰性。技术已经变得廉价且易于获取。然而，文化变革仍然成本高昂、进展缓慢，而且不幸的是，对太多领导者而言，变革并非可有可无。扭转局面的关键不在于那些拥有最佳模式的人，而在于那些有勇气改变公司运作方式的人。
资料来源： MIT 《GenAI Divide：2025 年商业人工智能现状》 · 麦肯锡《2025 年人工智能现状》 · BCG《规模化人工智能》（10-20-70）· AWS / 关于亚马逊巴西· 美国商会 + Humanizada Panorama 2026 · IT 论坛。
