香港大学与德勤中国2026企业AI应用指数

随着企业AI应用从试点探索逐步深入至核心业务，如何将战略愿景转化为可衡量的商业价值，正成为转型过程中的关键挑战。继德勤中国与香港大学管理与组织人工智能研究中心成立“Deloitte-HKU 组织转型AI实验室”后，近期双方联合发布《香港大学与德勤中国2026企业AI应用指数》，该报告基于对逾100位高管的调研，以数据驱动的视角，剖析了AI在中国内地及香港地区企业实际应用中的影响。

研究结果揭示了理想与现实之间的明显落差：尽管企业对AI长期潜力的信心日益增高，但规模化落地成效却显著滞后。造成这一落差的根源已不再是技术本身，而在于组织如何领导、适应，以及如何将战略与执行保持一致，实现AI价值的有效释放。

研究主要发现：

企业AI应用成熟度分析
超过三分之一的企业仍处于AI应用的探索阶段，56%的企业处于有限实施阶段，仅能带来局部效益。仅有23%的受调研企业称实现了可衡量的财务影响，而实现转型目标的企业仅占4%。尽管企业对AI充满期待，但多数应用未能达预期，瓶颈并非技术本身，而是部门壁垒、文化阻力与数据质量等组织层面的挑战。

AI应用期望与现实的落差
AI项目的投资回报率（ROI）持续被高估，调查数据显示，9%的项目因隐性成本激增和业务运营中断，最终产生负收益。企业普遍面临高收益预期落空的困境，同时，近半数项目缺乏清晰的成功量化指标，这暴露出两大核心问题：企业治理体系不健全，以及缺乏有效的评估机制。

若非技术瓶颈，主要障碍何在？
AI落地的主要阻力并非源自技术本身，而是组织与执行层面的系统性挑战。我们的研究发现，最核心的障碍包括：跨部门协作壁垒与文化惯性、对AI能力的认知局限、短期成果交付压力、实施过程中的隐性复杂性，以及模糊的商业价值论证。

当前AI应用格局与未来战略重心
当前AI应用呈现显著的业务导向特征，客户服务（58%）、市场营销（54%）及信息技术（53%）成为三大核心领域。展望未来，AI企业应用的发展路径将总体上延续当前趋势，但战略重心正加速向创新驱动型场景迁移。

AI转型的推进路径

研究显示，员工对AI 的接受度主要受三大因素制约：对技术发展方向的不确定性、对岗位被替代的担忧，以及对自身能力适配性的疑虑。当企业仅将AI视为局部技术补充，而非需要同步优化工作流程节点 (Nodes)、跨部门协作机制 (Edges)和组织生态网络(Networks)的系统工程时，其落地效果往往大打折扣。

尽管面临多重挑战，参与调研的高管们对企业AI应用前景依然保持乐观。数据显示，超过六成的高管计划在未来三年内增加AI相关预算。对于希望将AI投资转化为切实可行、贯穿企业全价值链战略决策的管理者而言，精准把握其关键影响因素至关重要。

研究详情：香港大学与德勤中国2026企业AI应用指数