2026 年 02 月 04 日 ⏰ 星期三农历腊月十七 ?立春字数 3966，阅读大约需 7 分钟

本文由AI分析解读，报告全文见文末2.5 MB | 38 页

大家好，今天我们一起来学习SAS于2025年10月发布的《生成式AI全球研究报告：创造竞争优势的策略》。这份基于全球1,600个组织调研的报告，揭示了生成式AI（GenAI）从概念 hype 到实际落地的真实图景。作为一名长期关注企业数字化转型的观察者，我将结合报告核心内容，为大家拆解这场技术盛宴背后的机遇与挑战。

? GenAI热潮：不只是ChatGPT，而是生产力革命

还记得2022年11月ChatGPT横空出世时的震撼吗？短短几年间，生成式AI已经从"玩具"变成了"工具"，正在重塑企业的运营逻辑。报告开宗明义地指出，生成式AI的问世有望彻底改写人类和企业生产力的环境。这不仅仅是技术部门的玩具，而是关乎组织战略、客户体验、成本结构的系统性变革。

但热潮之下，冷暖自知。虽然86%的企业表示今年和明年都会投资GenAI，54%已经开始实作，甚至有11%已经在企业层级完全整合了该技术，但仅有7%的组织提供GenAI管理和监控方面的高阶培训。这种"先用起来再说"的野蛮生长模式，正在埋下隐患。

? 早期成果：数据证明价值，但隐忧浮现

让我们先看看乐观的一面。报告数据显示，采用生成式AI的组织已开始获得显著的益处：89%的受访者指出员工体验和满意度皆提升，82%表示正在节省营运成本，另有82%指出客户保留率提高了。这三个"8字头"的数据，无疑给还在观望的企业打了一剂强心针。

然而，硬币总有另一面。在已完全实作GenAI项目的组织中，39%认为将GenAI技术整合至现有系统是一大挑战，而34%则面临巨大的成本难题。更值得关注的是，尽管94%的企业预计将在GenAI取得成功，但他们在治理、部署、整合和人才四大领域都遇到了实质性障碍。这种"预期很丰满，现实很骨感"的落差，正是当前GenAI应用的真实写照。

⚠️ 治理危机：95%企业缺乏完善管理架构

第一个.hidden的危机是治理缺失。报告中的一个数据令人震惊：95%的企业缺乏完善的GenAI管理架构，只有十分之一的组织已妥善准备可遵循GenAI的相关法规。这意味着绝大多数企业是在"无照驾驶"的状态下高速行驶。

在数据隐私和安全性方面，对已使用GenAI的组织而言，有四分之三的受访者会担心数据隐私（75%）和安全性（76%）。从区域来看，亚太地区（主要是中国）在法规准备方面表现较好，19%表示完全准备就绪，而爱尔兰、荷比卢三国和波兰的准备工作则相对滞后。

从行业维度看，电信组织在治理架构建设上领先（9%已建立完善架构），制造业和零售业紧随其后（各8%），而医疗保健、专业服务和公部门自认为准备最不足。这种差异反映了不同行业对合规风险敏感度的高低，但无论如何，每20个组织中只有1个拥有可靠的系统来衡量LLM中的偏差和隐私风险，这个比例实在令人担忧。

? 战略迷茫：93%决策者承认不完全了解GenAI

如果说治理问题是"地基不牢"，那么战略迷茫就是"方向不清"。报告揭示了一个尴尬的现实：十分之九的资深技术决策者（93%）承认自己不完全了解GenAI或其对业务流程的潜在影响。

更令人惊讶的是，在组织内部，决策权归属也存在认知错位。虽然75%认为CTO是主要决策者，但只有36%的CTO对自家组织采用GenAI的情况非常清楚；CIO的情况稍好，55%认为是主要决策者，45%表示非常熟悉。这种"身在其位，难谋其政"的现象，导致47%的组织从概念转换到实际运用GenAI时遇到挑战，37%难以证明投资回报率（ROI）。

此外，39%的组织没有任何GenAI使用政策可供员工遵守。在区域差异上，亚太地区71%的企业正在实行内部政策，而拉丁美洲仅为52%。缺乏明确的使用政策，不仅增加了合规风险，也让员工在使用过程中无所适从。

? 技术鸿沟：47%企业缺乏适当工具

理想很美好，现实很骨感。理论上，GenAI应该无缝嵌入业务流程，但几乎半数（47%）的决策者表示，他们没有适当的工具来实作GenAI。十分之四（41%）的受访者在试着将GenAI整合至现有系统时，会面临到相容性的问题。

数据利用也是一大痛点。半数（52%）的决策者在有效使用公有及专有数据集时遇到了障碍。在监控方面，超过三分之一（34%）的受访者表示，监控GenAI的最大挑战是技术限制。值得注意的是，制造业（42%）、医疗保健（40%）和零售业（40%）在监控方面感受到的技术限制最为明显，而专业服务业（25%）和电信业（28%）则相对从容。

区域差异同样显著：拉丁美洲57%的受访者表示缺乏合适工具，52%表示缺乏专业知识；相比之下，亚太地区仅有36%（中国31%）表示缺乏工具，31%（中国21%）表示缺乏内部专业知识。这种差距可能反映了不同地区数字基础设施成熟度的差异。

? 人才荒：51%企业担心缺乏专业人才

技术再先进，也需要人来驾驭。半数组织（51%）担心内部并无专员能有效地使用此技术，大约十分之四（39%）的受访者表示，内部专业知识不足已成为实作GenAI的障碍。

从区域看，北美和亚太地区在取得GenAI专才方面的困难相对较小（44%和49%认为是问题），而北欧（54%）和欧洲其他地区（56%）面临较大挑战。从行业看，制造业（48%）、医疗保健（43%）和公部门（43%）受人才短缺影响最大，电信业（24%）则相对宽裕。

这种人才缺口不仅体现在技术实施层面，更体现在战略规划、伦理审查、风险管理等高阶能力上。正如报告所言，企业往往在建立合适的管理系统之前便急着采用GenAI，这可能导致质量和合规层面的严重问题。

? 全球格局：中国使用率83%，美国全面实作领先

报告显示，GenAI采用率存在明显的地域差异。中国以83%的使用率高居榜首，英国70%，美国65%，澳洲63%，德国57%，这些国家都高于全球平均值（54%）。而意大利（33%）、荷比卢（34%）和爱尔兰（39%）则相对滞后。

但值得注意的是，美国的组织在全面实作方面表现更出色：24%的美国企业已将GenAI完全整合至日常流程中，而中国虽然使用率高达83%，但其中64%仍处于测试/实验阶段，仅19%完全实作。这说明中国企业在尝试意愿上很强，但在深度整合上还有提升空间。

从行业看，电信公司已达到了比其他公司更先进的阶段，其次为零售、保险、银行和生命科学。制造业、公部门和医疗保健组织则较为落后。这种差异与行业的数据丰富度、监管压力、客户服务需求密切相关。

? 制胜之道：四大策略支柱

面对上述挑战，报告提出了成功实作GenAI的四大要素：

**第一，完善治理，建立信任。**组织需要建立可稽核、可追踪的数据管理机制，采用数据最小化、匿名化和加密等保护措施。在制定完善的GenAI策略之前，必须确保主要决策者具备AI的相关知识，必要时聘请外部专家协助。

**第二，策略性部署，识别高价值用例。**成功部署GenAI的第一步是识别该技术具有高影响力的用例，借此尽快缔造可衡量的投资回报率。86%的受访者在销售部门部署或计划部署GenAI，85%在市场营销，81%在IT，75%在金融。但关键是要将憧憬与现实区分，厘清企业实作时所面临的复杂性。

**第三，技术整合，打破孤岛。**确保GenAI软件供应商可以与现有的工作流程和决策平台整合。使用决策工作流程系统将GenAI整合至现有的业务流程，促进可衡量的成果。GenAI是超自动化的理想生力军，可促进组织内所有可行任务的自动化。

**第四，专家指导，补齐人才短板。**组织应参考管理和合规政策，以建立基本架构来套用合适的数据管理工具。同时，通过培训、招聘、合作等方式补齐人才缺口，避免过度依赖外部供应商。

? 总结与展望：从尝鲜到常态

回顾这份报告，我们看到的不仅仅是一组组冰冷的数据，而是全球企业在面对技术范式转移时的真实状态：兴奋与焦虑并存，投入与迷茫同在。

生成式AI无疑是一场生产力革命，89%的员工满意度提升和82%的成本节省已经证明了其价值。但这场革命不是简单的技术采购，而是涉及治理架构、战略规划、系统集成、人才培养的系统性工程。那些只关注"用什么模型"，而忽视"如何管理"、"如何整合"、"谁来运营"的企业，很可能会陷入"试点陷阱"——永远在做POC（概念验证），永远无法规模化。

展望未来，随着技术的成熟和人才的积累，GenAI将从"创新项目"变成"基础设施"，从"IT部门主导"变成"业务部门日常"。对于中国企业而言，虽然使用率高达83%，但需要警惕"重应用轻治理"的倾向，在数据安全、合规管理、深度整合方面加大投入。毕竟，在这场马拉松中，起跑快不如跑得稳。

技术只是工具，价值在于应用。希望每一位读者都能从这份报告中获得启发，在GenAI的浪潮中找到属于自己的航道。

报告原文

《生成式AI全球研究报告：创造竞争优势的策略》扫码即可获取（ 2.5 MB | 38 页）