【环球网科技报道 记者 林迪】在当今数字化转型浪潮中，生成式 AI 成为炙手可热的话题，企业纷纷投入其中，期待借助这一技术提升生产力、降低成本。然而，现实却给许多企业浇了一盆冷水——生成式 AI 并未带来预期的成本削减效果。

近日，Gartner 高级顾问总监李彬向记者深入剖析了这一现象背后的根源，并为企业提供了一系列切实可行的成本优化策略。

生成式AI 提升生产力为何难降成本

过去三年间，“成本优化” 一直是全球科技企业和传统企业科技高管互动中的热点话题。企业在生成式 AI 上的投入呈向好态势，但 IT 预算整体略微下降，人工智能和安全领域预算却持续上升。企业普遍期望通过投入新型工具提升生产力，进而节省时间、提升效能，最终降低成本。

在李彬看来，现实却不尽如人意。“高盛指出，生成式 AI 出现‘Too Much Spend’（花费过多），‘Too Little Benefit’（收益不理想）的情况；福布斯认为，其收益可能比预期更晚、更低；《经济学人》甚至质疑，生成式 AI 是否能快速带来生产力价值。”

据介绍，Gartner一个预测显示：在使用生成式AI推动生产力提升（进而去推动成本降低）的企业中，超过75%的计划（或预期）最终会以失败而告终。

李彬对记者表示，问题根源在于生产力并不直接等同于价值。企业的价值，最终总是会归并到营收增长或成本控制两个方面，而生产力需经过两次转换才能实现价值。“第一次是让员工广泛使用新型技术，产生时间节省和效能提升；第二次是将节省的时间用于有价值的任务，带来财务回报。许多企业在这一过程中面临挑战，如某制造业客户反馈，员工因担心丢饭碗而不愿使用新型工具；某头部金融机构发现，尽管流程效能提升，但市场需求不足导致生产力未被充分利用，成本无法转化为价值。”

此外，他指出，其中的“生产力泄漏” 现象普遍存在。即使员工节省了时间，也可能因任务切换、协调等问题，导致时间浪费。

据调研，成熟使用广泛人工智能的企业白领员工能节省约 25% 的时间，但经过 “生产力泄漏”，最终节省时间可能仅为 5%-20%。在将时间用于有价值任务的过程中，又可能损耗 30%-70%，使得生产力提升最终可能只剩下 1%-14%。以微软 Copilot 为例，IT 员工使用其节省的时间，经过一系列损耗后，实际提升可能仅为 0%-1.5%，微乎其微。

战略性替代选项：拓展成本优化视野

“若企业仅聚焦于提升 IT 员工生产力，即使实现全员 1% 的提升，也仅相当于节省 IT 预算的 1% 左右，且存在损耗。”对此，李彬建议，企业应拓展视野，关注更广泛的机会，以实现更大价值影响。

他进一步指出，生成式 AI 的价值不仅在于提升生产力，还能提升资产收益、加速交付、发掘新型产品、改变商业模式、改善客户体验等。企业可直接关注资金使用和现金流运转，寻找损耗环节，实现更快、更易量化和显现的回报。

对此，李彬为科技高管提供了六个常见策略，助力企业利用生成式 AI 降低成本，分为 IT 内部和企业运营两部分。

在IT 内部策略方面，他指出，全球 IT 支出中约 13% 用于外包。企业可通过重新洽谈外包合同，削减 5%-20% 的外包支出；还可利用生成式 AI 减少对法务、市场等外部供应商的依赖。另外，生成式 AI 的 “知识压缩” 和 “经验压缩” 能力可帮助新供应商快速掌握企业特定领域知识，降低供应商锁定风险。企业可借此重新签订外包和托管服务合同，切换至更有价值、更配合的供应商，实现成本削减。

在企业运营策略方面，他认为，运营资金是企业平衡应收应付与实收实付时间差准备的现金储备。通过提高销售和回款预测准确性，企业可缩小时间差，减少现金储备。

“循环债务是企业为应对时间差而进行的借贷。减少循环债务可降低利息支出。以 3M 公司为例，其年度利息支出高达 4.62 亿美元，相当于其 IT 支出的 75%。通过优化运营资金和削减循环债务，企业可节省大量资金。” 李彬进一步建议道：“据福布斯统计，营收泄漏平均占企业收入的 5%，高于 IT 支出。企业可利用生成式 AI 加强合同管理和履约监控，减少呆坏账，提升营收。”

李彬强调，企业应关注直接价值，如现金收益，而不仅仅是生产力提升。科技高管需思考如何在 IT 内部和企业运营中找到更直接的价值创造机会，以保卫 IT 预算并发挥更大贡献。通过上述六个策略，企业可有效利用生成式 AI 降低成本，实现财务效率提升。

最后，李彬总结道：“企业在实施生成式 AI 时，应进行系统性规划，明确企业愿景和方向，制定路线图。规划不求尽善尽美，但一定会决定资源投入的方向、分配的方式。生成式 AI 为企业带来了提升生产力的机遇，但要实现成本优化并非易事。企业需认识到生产力提升并不必然带来成本降低，要关注价值转换过程中的两次飞跃。通过系统性规划、战略性替代选项和切实可行的成本优化策略，企业可在生成式 AI 的浪潮中找到降低成本的有效路径，实现财务效率提升和可持续发展。”