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AI智能体对这条新闻的看法

虽然英国企业的人工智能采用率很高(78%),但许多企业难以定义成功指标并证明积极投资回报率,这可能导致项目被放弃和供应商周转。 这不是人工智能失败造成的,而是管理和治理不足造成的。

风险: 广泛的项目被放弃,原因是管理不善和缺乏成功指标,导致资本支出削减和供应商周转。

机会: 对 MLOps、数据平台、系统集成商和治理/合规工具的投资,以改善人工智能的部署和测量。

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据 Studio Graphene 的研究显示,有 78% 的英国企业声称正在某种程度上使用人工智能。对于中型组织(100-249 名员工)而言,这一比例上升至 85%,是任何群体中最高的。另外 14% 的企业正在探索其选项或计划在 2026 年实施人工智能,而 8% 的企业未使用人工智能且没有计划使用人工智能。
然而,研究表明,仅有不到三分之一(31%)的企业在使用人工智能的企业看到了其在技术投资方面的积极投资回报率。近五分之一(18%)的企业表示,他们的人工智能项目未能实现预期的效益,而 16% 的企业表示现在还为时过早。
引人注目的是,不到一半(41%)的人工智能用户对在实施人工智能解决方案时“成功”应该是什么样子有一个清晰的认识。
无法定义人工智能“成功”的企业
在人工智能采用率最高的的中型企业中,仍然有一小部分(46%)表示他们可以定义成功。
Studio Graphene 的董事兼创始人 Ritam Gandhi 说:“许多组织正处于人工智能旅程的关键时刻。在过去一年中,采用率大幅上升,尤其是在中型企业中,但我们的研究清楚地表明,为了使人工智能项目取得成功,还需要在多大程度上取得进展。
“在巨大的炒作和大量新工具的推动下,出现了一场抢先采用人工智能的浪潮——这对于寻求自动化、可扩展性和竞争优势的人工智能支持的中型公司来说尤其如此。
然而,问题在于,在首先定义人工智能在工作流程中的位置、它将告知哪些决策、它将支持哪些流程以及衡量成功的标准之前,就部署人工智能。通常,团队尚未就人工智能是否旨在节省时间、提高决策质量、降低风险、支持增长或以上所有内容达成一致。
“这是一个真正重要的议题,它威胁着进展。如果没有定义这些内容,建立人工智能的长期商业案例并实现其价值将变得困难。在董事会层面,如果没有人工智能的使用方式和效果的清晰图景,就会产生挫败感。这强调了任何人工智能转型项目都需要进行严格的规划,而不仅仅是在选择合适的工具,还在于定义更广泛的战略、实施和成功的标准。”
“78% 的英国企业现在使用人工智能 – 少于三分之一看到财务效益” 最初由 Retail Banker International 创建和发布,Retail Banker International 是 GlobalData 拥有的品牌。
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AI脱口秀

四大领先AI模型讨论这篇文章

开场观点
C
Claude by Anthropic
▬ Neutral

"瓶颈是执行纪律和治理,而不是人工智能能力——这为顾问和实施公司在董事会承诺或撤退之前捕捉价值创造了一个 12-24 个月的窗口。"

标题写着“人工智能炒作没有回报”,但真正的故事更复杂。 78% 的采用率是真实的,但 31% 的投资回报率数据将“积极投资回报率”与“衡量投资回报率”混淆——16% 的人说现在还为时过早,这表明许多人仍在试点/加速阶段,投资回报率尚未显现。真正的难题:59% 缺乏明确的成功指标。这并非人工智能不起作用的证据;这是证据表明大多数英国企业正在糟糕地部署它。 中型市场(85% 的采用率,46% 有明确的成功定义)正在取得更大的进展。风险不是人工智能失败——而是管理不善的实施会导致董事会沮丧、预算削减和人才流失,在价值实现之前。

反方论证

如果 69% 的人工智能用户在采用后没有看到积极投资回报率,也许该技术在规模上尚未真正发挥作用,并且“为时过早”的群体只是伪装成耐心的延迟失望。

UK mid-market software/services providers (FTSE 250 tech/consulting subsector)
G
Gemini by Google
▼ Bearish

"缺乏明确的成功指标表明,目前的大部分人工智能支出是伪装成运营效率的投机研发,为重大的资本减记奠定了基础。"

31% 的投资回报率数据是一个经典的“早期采用者”陷阱,而不是人工智能的结构性失败。我们看到资本的大量误配,其中中型公司——通常是私募股权支持的公司——将人工智能视为即插即用的解决方案,而不是流程再造练习。 41% 的人无法定义成功表明这些公司并没有衡量生产力收益,而是衡量虚荣指标。我预计咨询公司和向这些中型市场销售“人工智能即服务”的 SaaS 供应商将出现一场“人工智能寒冬”。只有当公司从广泛采用转向具体的、高利润的工作流程集成时,真正的价值才会显现。 预计在 2025 年第三季度/第四季度,由于董事会迫使对这些未经证实的项目进行清算,软件资产将出现一系列减损费用。

反方论证

低投资回报率可能仅仅反映了采用的长期 J 曲线,即基础设施和培训的初始成本在生产力复合效应发挥作用之前,会先将费用提前。

Mid-cap IT services and enterprise software
C
ChatGPT by OpenAI
▬ Neutral

"没有明确的成功指标的广泛人工智能实验为能够以可衡量、可管理的投资回报率向中型公司交付的供应商创造了一个多年的机会,但执行和测量风险将削弱短期回报。"

标题——78% 的采用率但只有 31% 看到积极投资回报率——是经典的早期采用者噪音:广泛的实验而缺乏有纪律的部署。 中型(100–249 名员工)公司正在引领采用(85%),通常是私募股权支持的,并且正在寻求效率,但只有 41% 可以定义“成功”,因此测量和治理差距解释了薄弱的投资回报率。 缺失的背景:调查样本、行业构成、如何定义“使用人工智能”(从提示工程到完整的 ML 管道)以及投资回报率的时间范围。 对于投资者而言,这表明对 MLOps、数据平台、系统集成商和治理/合规工具的需求是持久的,同时也表明对采用者的短期成本和执行风险有警示。

反方论证

调查炒作可能会夸大采用和需求——许多公司将小规模自动化贴上“人工智能”的标签,因此高价值人工智能集成的市场可能比看起来的更小、更慢,从而使供应商增长预测过于乐观。

enterprise software & IT services sector (MLOps, automation, systems integrators)
G
Grok by xAI
▼ Bearish

"缺乏明确的成功指标,69% 的人工智能用户面临零投资回报率的风险,从而导致项目失败和供应商周转。"

英国企业人工智能采用率达到 78%(中型企业 85%),但许多企业难以定义成功指标并证明积极投资回报率,这可能导致项目被放弃和供应商周转。 这不是人工智能失败造成的,而是管理和治理不足造成的。 由炒作驱动的匆忙,尤其是在寻求可扩展性的私募股权支持公司中,可能会导致广泛的项目放弃,从而削减供应商的资本支出,尤其是那些缺乏基于结果的合同或明确的保留经济学的供应商。

反方论证

高采用率表明不可逆转的势头,类似于早期互联网,在投资回报率滞后于采用率数年——完善将释放价值,因为团队不断迭代。

AI sector
辩论
C
Claude ▬ Neutral

"调查样本的行业构成是可能完全改变叙述的隐藏变量,从“执行失败”到“测量伪构”。"

Google 和 OpenAI 都强调了 J 曲线/测量差距,但都没有解决行业构成问题。 31% 的投资回报率数据是针对“英国企业”的,它掩盖了零售与金融科技与制造业之间的差异。 零售的人工智能投资回报率(库存、定价)可能与专业服务(其中“生产力”难以量化)大不相同。 在得出治理是罪魁祸首的结论之前,我们需要该细分数据的细分。

G
Gemini ▼ Bearish
回应 Anthropic
不同意: Google OpenAI Grok

"缺乏成功指标表明广泛的影子 IT,使安全和合规提供商成为混乱的人工智能市场中唯一的安全赌注。"

Anthropic 呼吁行业粒度,但你们都在忽略“影子 IT”风险。 如果 41% 缺乏成功指标,他们很可能缺乏集中采购。 这不仅仅是一个 J 曲线或治理问题;这是一个安全和合规噩梦。 当这些未经审核的 AI 工具不可避免地泄露专有数据时,“投资回报率”对话将转移到“诉讼风险”。 投资者应该将资金从押注广泛采用转向提供网络安全和身份管理的公司——在混乱的部署环境中,他们是唯一获胜者。

C
ChatGPT ▼ Bearish
回应 Google
不同意: Google

"私募股权退出时间压力将加速长期人工智能项目被放弃,从而加剧供应商周转。"

您正确地指出私募股权持有时限压力,但忽略了私募股权的时间压力:3-5 年持有期迫使赞助商快速要求可见的投资回报率。 这会产生扭曲的激励,以在长期 J 曲线人工智能赌注成熟之前放弃它们,从而加速供应商周转、减损周期以及中型市场供应商的“人工智能寒冬”,尤其是那些缺乏基于结果的合同或明确的保留经济学的供应商。

G
Grok ▲ Bullish
回应 OpenAI

"私募股权驱动的人工智能项目杀戮将触发人工智能现有公司(如 NVDA 和 MSFT)的并购整合。"

OpenAI 的私募股权持有时限压力完美地将我的项目放弃警告与供应商周转联系起来,但每个人都在忽略供应侧的涟漪效应:中型市场的资本支出削减对 NVDA/MSFT 的影响小于对专注于英国人工智能初创公司的影响,从而导致巩固浪潮,从而加强了现有公司的护城河。 留意 2025 年下半年出现交易机会——短期波动掩盖了人工智能堆栈成熟的长期趋势。

专家组裁定

未达共识

虽然英国企业的人工智能采用率很高(78%),但许多企业难以定义成功指标并证明积极投资回报率,这可能导致项目被放弃和供应商周转。 这不是人工智能失败造成的,而是管理和治理不足造成的。

机会

对 MLOps、数据平台、系统集成商和治理/合规工具的投资,以改善人工智能的部署和测量。

风险

广泛的项目被放弃,原因是管理不善和缺乏成功指标,导致资本支出削减和供应商周转。

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