10月27日，德勤中国在深圳发布《从试点到规模化——打造AI原生企业》。报告显示，88%的企业已在至少一个业务职能中使用AI，但深度融合的仅7%。报告把规模化受阻的根源指向组织层面，认为技术问题只是组织问题的外在表现，为企业推进AI规模化提供了新的审视角度。

10月27日，德勤中国在深圳发布了《从试点到规模化——打造AI原生企业》报告。这份报告聚焦的，是企业在应用人工智能过程中一个普遍存在的落差：一方面，AI的使用已经相当普及；另一方面，真正把AI深度融入企业运转的，却仍是少数。报告用两组数据把这种落差清晰地呈现出来，也为讨论企业AI应用的下一阶段提供了一个具体的起点。

先看普及程度。报告显示，88%的企业已在至少一个业务职能中使用AI。这意味着，在受访企业中，绝大多数都已经迈出了使用AI的第一步，AI不再是少数先行者的专属工具，而是进入了相当广泛的业务场景。无论是某个具体职能的效率提升，还是某个流程环节的辅助应用，AI的身影已经出现在企业的日常运转之中。从“用没用”的角度看，企业与AI的接触面已经铺得很开。

然而，报告的另一组数据却给出了不同的图景：深度融合的仅7%。也就是说，虽然近九成企业都在用AI，但真正实现深度融合的企业比例还很低。这里的“深度融合”与“至少在一个职能中使用”之间，存在着明显的距离。前者描述的是浅层触达，后者描述的是深层结合，两者之间的差距，正是报告想要揭示的核心问题：企业AI应用的广度已经打开，深度却还没有跟上。

那么，是什么卡住了从试点到规模化的进程？报告给出的判断颇具指向性：它把规模化受阻的根源指向组织层面，并认为技术问题只是组织问题的外在表现。这一判断把讨论的焦点从技术本身移开，转向了企业内部的组织方式。换句话说，当AI应用难以从试点走向规模化时，表面上看到的可能是技术落地不顺，但根源可能在于组织结构、流程设计、协作方式等更深层面的因素没有同步调整。

这一视角的意义在于，它提醒企业在推进AI时，不能只盯着技术选型。试点阶段的成功，往往可以在相对局部的范围内实现，依赖的是少数团队或个别场景的突破；而规模化阶段的要求则完全不同，它需要AI应用跨越部门边界、融入多个业务职能，并在组织内部形成持续运转的机制。如果组织层面的准备没有跟上，即使技术本身已经就绪，规模化也难以真正落地。报告的判断，正是把这一层逻辑摆到了台面上。

从报告标题“从试点到规模化”也可以看出，它所关心的是一个过程问题，而非单点问题。试点与规模化之间隔着的，不只是一次技术升级，更是一次组织能力的跨越。88%与7%这两组数据之间的落差，恰恰就是这道跨越尚未完成的写照。企业已经普遍开始使用AI，这说明起步并不难；但深度融合的比例仍然很低，说明规模化的门槛并不在起步，而在后续的组织适配。

对于正在推进AI应用的企业来说，这份报告提供了一个值得对照的坐标。它既肯定了普及层面的进展，也指出了深度层面的不足，更重要的是，它把规模化受阻的原因归结为组织层面，为企业下一步的调整提供了方向：与其一味追问技术够不够好，不如先审视组织是否已经为AI的规模化做好了准备。未来，随着更多企业从试点走向规模化，组织层面的调整成效如何，将成为观察企业AI进程的一个重要维度。

报告的这一判断，也为理解“试点成功、规模化受阻”这一常见现象提供了新的解释框架。试点往往发生在边界清晰的场景里，参与人员相对集中，目标也相对单一，因此更容易取得可见的成效；而规模化则要面对跨部门的协调、流程的再造以及长期运转的稳定性，这些都不是单靠技术升级就能解决的问题。当组织层面的调整没有跟上时，试点阶段积累的经验就难以复制到更大范围，技术问题便会在表面上不断出现，成为组织问题的外在表现。

换一个角度看，88%与7%之间的差距，也可以理解为企业AI进程所处的不同阶段。绝大多数企业已经完成了从“不用”到“用”的跨越，这是普及阶段的完成；而只有少数企业完成了从“用”到“深度融合”的跨越，这是规模化阶段的挑战。两个阶段的要求不同，衡量的标准也不同，前者看的是覆盖面，后者看的是结合的深度。报告把根源指向组织层面，实际上就是在提醒企业，下一阶段的竞争点可能不在技术本身，而在组织能否为AI的深入应用提供足够的支撑。

来源：TechRitual。