如果只看宏观新闻，我们会以为AI已经全面接管了商业世界。然而，工具部署得越来越广，员工也确实觉得自己更高效了，但这种变化还没有以同样的速度反映到企业利润上。
这是麦肯锡旗下QuantumBlack近期发布报告《The State of AI in 2026: On the road to ROI》的最新数据。
麦肯锡对企业AI应用的全球调查已经持续近十年，今年覆盖来自97个国家的1719名受访者。其中36%的受访者来自年收入超过10亿美元的企业。
报告呈现出一个越来越明显的落差：89%的受访者所在企业已经在至少一个业务职能中定期使用AI，80%认为AI提高了个人生产力；但只有37%认为AI已经对企业EBIT产生正向贡献，与去年基本持平，真正被麦肯锡定义为“AI高绩效者”的企业仍只有约6%。
个人效率已经出现，企业ROI却还在追赶。
对正在推进AI转型的中国企业，以及关注企业软件、AI应用和海外科技投资的机构而言，真正值得关注的，已经不是“企业是否使用AI”，而是规模化之后，软件采购、成本、用工和组织方式正在发生什么变化。
01
“内部自研“还是“外部采购”？编码智能体开始改变企业软件决策
全球近三分之一（32%）的受访者表示，因为能够借助AI编码工具在内部开发相应功能，其所在组织已经决定不再购买至少一项原本可能采购的软件产品或功能。
哪些行业最倾向于“用AI自研，放弃外购”？
科技行业比例最高，达到41%，医疗服务与支付方为39%，专业服务以及能源和材料均为38%；公共与社会部门则只有17%。
麦肯锡高级合伙人Lieven Van der Veken认为，这并不意味着企业会停止外部采购，而是开始更主动地判断什么应该买、什么可以自己做，以及哪些能力需要掌握在内部。
对企业软件市场而言，这带来了一个新的问题：为什么客户应该买，而不是自己用AI做？
对中国企业软件和AI产品出海也是如此。未来的竞争对手未必只是另一家SaaS公司，也可能是客户自己的技术团队。
因此，行业数据、深度工作流、可靠性、合规和持续服务等难以内部复制的能力，可能变得更加重要。
02
Token经济学算账时代：谁在被成本卡脖子，谁在逆势砸钱？
随着企业从简单的Chatbot转向需要多步规划、复杂推理和大量调用上下文的“智能体”，运营成本（尤其是Token与算力成本）开始显性化，AI运营成本也开始进入管理层的ROI账本。
全球有20%的企业明确表示，高昂的AI运营成本限制了他们对AI工具的使用。
•成本受限最严重的行业：科技（25%）、金融机构（24%）、出行与物流（22%）、工程与建设（22%）以及专业服务（21%）。
•成本约束最小的行业：消费品零售(12%)、公共/社会部门(12%)、保险(13%)。
•在软件编码智能体上，18%的AI高绩效企业表示使用受到成本限制，而其他企业只有6%，前者约为后者的三倍。
但成本压力并没有阻止投资。60%的受访者预计未来一年继续增加AI投入，医药与医疗产品、保险和金融机构的投资意愿尤其强。
AI的成本问题因此不再只是“一次调用多少钱”，而是完成一个业务流程需要多少模型调用、算力、存储和人工校验，最终又创造了多少价值。
对AI企业来说，企业客户一边继续增加预算，一边开始更认真地算ROI。证明产品便宜未必足够，更重要的是证明这些持续发生的成本最终对应了什么可衡量的业务结果。
03
对AI裁员的预期仍然很高，但过去一年的实际减员低得多
2025年的调查中，32%的受访者预计AI会在未来一年减少企业员工数量。一年之后，真正报告员工总数因此下降的只有14%，66%表示基本没有变化。
但企业并没有因此调低预期。今年，仍有39%的受访者预计未来一年AI会导致员工数量下降，比去年的32%还高。
哪些岗位在AI浪潮中最为“坚挺”？
•知识管理：高达64%的企业在此部门完全没有减员，仅11%减少。
•风险控制与合规：62%无变化，仅17%减少。
•战略与企业融资：61%无变化，仅15%减少。
•营销与销售：58%无变化，仅14%减少。
裁员最为集中的领域：服务运营（24%减少）和供应链管理（23%减少）。
实际裁员没有去年预测的那么严重，但这并不意味着企业已经变得乐观。
更准确的解读是：企业对于AI减少用工的预期一直很强，只是至少在过去一年，这种变化发生得比此前预想的更慢。
04
AI提高了个人效率，但中层和一线对副作用的感受更强
这也许是整份报告中最值得管理层警醒的一组对比：
80%的受访者认为AI提高了自己的生产力，大约一半认为AI帮助他们学习了新技能、做出了更好的决策。这种正面评价在不同层级之间其实相当接近。
但负面体验并不是。
在中层管理者和普通员工中，47%表示自己至少经历过一种与AI有关的负面影响；在高管和高级经理中，这一比例为31%。
具体来看，中层管理者对批判性思维受损、精神疲劳和职业前景焦虑的感受，都明显高于C-Level。例如，20%的中层管理者认为AI影响了自己的批判性思考能力，是C-Level的两倍以上；感到精神疲劳和职业焦虑的比例，也分别约为后者的两倍和三倍。
此外，中层和一线员工还更多提到精神疲劳、承担更多工作的压力，以及大量AI生成内容带来的信息负担。
这提出了一个值得企业管理者考虑的问题：当AI降低了内容生成和任务执行的成本之后，由此增加的审核、判断、协调和验证工作，最终落到了谁身上？
AI增加产出，并不等于AI减少工作。如果原有的审批、协作和决策流程没有同步改变，员工可能只是从“完成工作”，转向“处理更多由AI加速产生的工作”。
05
只有6%的企业真正跨过了AI的ROI门槛
麦肯锡把一小部分企业定义为“AI high performers”。它们不仅认为至少5%的EBIT可以归因于AI，同时还认为AI已经为企业创造了“显著价值”。
这样的受访者只占约6%，与去年基本没有变化。
真正拉开差距的，是那些真正改变运作方式的企业。
麦肯锡发现，AI高绩效企业与其他企业之间的差异，首先体现在工作流是否被真正重构。
它们不是简单把AI嵌进原有流程，而是重新思考一项工作应该怎样完成、哪些环节可以交给AI、哪些仍然需要人的判断，以及部门之间的协作方式是否也要随之改变。
其次，是使用AI的目标不同。多数企业最先想到的是提效、自动化和降本，但高绩效企业更倾向于把AI同时用于增长和创新，包括改善产品、拓展收入来源，甚至改变原有的商业模式。换句话说，它们并不只把AI当作效率工具，而是把它放进更大的业务增长逻辑里。
第三，是组织能力。真正跑在前面的企业，往往有更明确的高层参与、更系统的效果衡量机制，也更主动管理AI带来的风险。AI不再只是技术部门的一项项目，而逐渐成为涉及战略、人才、流程、数据和治理的组织级变革。
这也是麦肯锡在报告最后反复强调的一点：随着AI技术本身快速进步，越来越多企业真正面临的瓶颈，已经不只是模型能力，而是组织吸收变化、重新设计工作方式，并把技术转化为持续业务结果的能力。
06
对中国企业的启示：AI进入精细化经营阶段
对中国企业来说，这份报告至少说明了一点：AI应用进入规模化阶段之后，企业关注的重点正在变化。早期讨论更多在于工具部署和使用效率，现在开始进一步看成本、流程、人员配置和财务回报。
对于正在推进AI应用的企业，这意味着内部管理需要跟上技术采用的速度，比如怎么衡量投入产出、怎么调整工作分工，以及怎么避免效率提升最终变成更多的信息和管理负担。
对于中国AI和企业软件公司出海，这种变化也会直接影响海外客户的采购判断。越来越多企业会同时考虑外部采购、内部开发和长期运营成本，产品竞争也会因此更加复杂。
除了技术能力和价格，行业理解、数据能力、系统稳定性、合规以及能否持续带来可量化的业务收益，都会变得更重要。
麦肯锡这份报告所呈现的，也可以看作企业AI从快速普及走向精细化经营的一个信号。
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撰稿：陈琰
数据来源：
麦肯锡《The state of AI in 2026: On the road to ROI》
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