贝恩咨询公司近期发布了一份针对全球大型企业的调查报告，揭示了各界对人工智能和自动化技术在成本削减方面的普遍高预期与实际效果之间的差距。
这项已于今年4月完成的调查，访问了951家年营收超过1亿美元的企业。调查样本涵盖了零售、科技、先进制造、医疗保健、消费品、能源、金融、电信及保险等九大核心行业。
调查结果显示，高达四成的受访企业表示，即使已经采用了AI技术，其运营成本的降幅也仅停留在10%或更低的水平。贝恩公司对此提出警告，认为之前的AI浪潮在实际效益方面并未展现出承诺的巨大成本节约潜力，而当前的AI投资更多依赖于数字预测而非经过验证的成果。
报告同时提及，虽然一些领先企业已将AI带来的成本节约转化为投资生成式AI和AI智能体的驱动力，但更多企业仍未达到其预期的成本削减目标。即便如此，仍有44%的公司计划未来把AI支持作为其核心的成本节约战略。
贝恩咨询公司分析指出，企业未能充分发挥AI在成本降低方面的潜能，主要原因在于它们难以高效地获取并利用自身数据。这意味着许多企业并非缺乏AI模型，而是缺乏扎实的数据基础设施来支撑这些模型的有效运作。
为此，贝恩建议企业不应等到所有数据都完全结构化后再启动AI部署。更明智的策略是，首先利用现有可获取的数据资源进行模型训练和应用，然后借助AI技术逐步整理和分类剩余的数据资产，以实现更深层次的优化。