目前关于“AI泡沫”的讨论甚嚣尘上，但实际的一线数据告诉了我们不同的故事。Super Intelligent的CEO NLW针对超过2500个企业AI应用案例进行了深度调研，并结合KPMG等机构的数据，揭示了当前企业应用AI的真实回报情况。
以下是这次调研的核心发现：
1.智能体（Agents）正在快速从实验走向生产 ?
虽然很多人认为2024年没有迎来预期的“自动化大爆发”，但数据表明变化正在发生。KPMG的调查显示，拥有全面部署的生产级AI智能体的企业比例，从第一季度的11%飙升到了第三季度的42%。企业已经跨越了单纯的试点阶段，开始在实际业务流中通过智能体解决问题。
2. 节省5小时意味着找回了10周 ⏳
“节省时间”依然是目前最主流的AI应用场景，占比约35%。虽然每周节省5-10小时听起来不算惊天动地，但换算到全年，这意味着每个员工赢回了7到10个工作周的时间。对于企业运营而言，这已经是巨大的效率杠杆。
3. “降低风险”是隐藏的高价值场景 ?️
调研中有一个反直觉的数据：虽然以“降低风险”（如合规、后台审核）为主要目标的用例仅占3.4%，但这一类别的“变革性影响”比例却是最高的，达到25%。在处理海量文档和合规审查等枯燥且高风险的领域，AI展现出了超越人类的耐心和准确性。
4. 回报周期预期大幅缩短 ?
年初时，大多数CEO预计AI投资需要3-5年才能见效。但现在的调研显示，预期已经大幅前移，大多数人认为在1-3年内即可实现ROI，甚至有19%的人认为6-12个月内就能看到回报。
5. 系统性应用优于单点实验 ?
数据呈现出一个明显的趋势：那些系统性地、跨部门采用AI的公司，其报告的ROI显著高于那些仅仅进行零星“点状实验”的公司。当企业开始构建整体的AI战略，而不仅仅是让员工试用工具时，价值才会真正爆发。
另外，涉及自动化和智能体（Agents）的用例，在自我报告的ROI数据上表现明显优于基础的内容生成类用例。这预示着我们正在进入AI应用的下一个深水区。
内容来源：YT频道 \"AI Engineer\" - AI Consulting in Practice – NLW, Super ai
#AI落地 #企业数字化 #降本增效 #商业分析 #行业趋势 #智能体 #自动化 #SuperIntelligent #ROI分析 #AI应用
以下是这次调研的核心发现：
1.智能体（Agents）正在快速从实验走向生产 ?
虽然很多人认为2024年没有迎来预期的“自动化大爆发”，但数据表明变化正在发生。KPMG的调查显示，拥有全面部署的生产级AI智能体的企业比例，从第一季度的11%飙升到了第三季度的42%。企业已经跨越了单纯的试点阶段，开始在实际业务流中通过智能体解决问题。
2. 节省5小时意味着找回了10周 ⏳
“节省时间”依然是目前最主流的AI应用场景，占比约35%。虽然每周节省5-10小时听起来不算惊天动地，但换算到全年，这意味着每个员工赢回了7到10个工作周的时间。对于企业运营而言，这已经是巨大的效率杠杆。
3. “降低风险”是隐藏的高价值场景 ?️
调研中有一个反直觉的数据：虽然以“降低风险”（如合规、后台审核）为主要目标的用例仅占3.4%，但这一类别的“变革性影响”比例却是最高的，达到25%。在处理海量文档和合规审查等枯燥且高风险的领域，AI展现出了超越人类的耐心和准确性。
4. 回报周期预期大幅缩短 ?
年初时，大多数CEO预计AI投资需要3-5年才能见效。但现在的调研显示，预期已经大幅前移，大多数人认为在1-3年内即可实现ROI，甚至有19%的人认为6-12个月内就能看到回报。
5. 系统性应用优于单点实验 ?
数据呈现出一个明显的趋势：那些系统性地、跨部门采用AI的公司，其报告的ROI显著高于那些仅仅进行零星“点状实验”的公司。当企业开始构建整体的AI战略，而不仅仅是让员工试用工具时，价值才会真正爆发。
另外，涉及自动化和智能体（Agents）的用例，在自我报告的ROI数据上表现明显优于基础的内容生成类用例。这预示着我们正在进入AI应用的下一个深水区。
内容来源：YT频道 \"AI Engineer\" - AI Consulting in Practice – NLW, Super ai
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