2025年，企业技术投入热情不减，如何释放价值依然成为考验

埃森哲

对于中国企业高管来说，适应人工智能等技术和创新的进步依然会是他们在2025年最为关心的领域。全球专业服务公司埃森哲的调研表明，有一半的受访中国企业高管正计划在2025年对人工智能技术开展重大投入，而促进收入增长、增强供应链弹性和加强网络安全等是驱动中国企业进行技术投资的主要力量。

尽管中国企业已经认识到技术应用和投资的必要性，并且他们认为生成式人工智能（Gen AI）对企业收入增长更为有利，只有少数企业具备了完善的数据战略和数字核心能力，能够有效利用生成式人工智能，释放技术和业务价值。

埃森哲在《构建数字核心，推进全面重塑》报告指出，企业每年应增加至少6%的IT预算用于诸如重新设计AI操作系统等创新项目，而拥有强大数字核心、积极投资战略创新并能平衡技术债务的企业，其收入增长和盈利能力将得到显著提高，进一步推动技术引领的战略转型。

研究显示，有41%的受访中国企业高管认为，企业将在未来6至12个月内实现生成式人工智能的规模化，而只有17%的高管表示，企业拥有了可以与生成式人工智能应用相匹配的数字核心能力。同时，研究表明，中国企业正计划借助生成式人工智能重塑各项职能，其中IT、供应链、制造、财务和可持续等是企业重点关注领域。

在谈及企业探索生成式人工智能等前沿技术对自身业务的影响时，埃森哲全球副总裁、大中华区技术服务事业部总裁、埃森哲阿里事业部总裁俞毅说道：“变革步伐不断加快，持续重塑已成为各大企业的必备战略。在行业领先的数字核心基础上从颠覆性技术中获取价值，不止是企业成功的关键要素，更关乎企业的生存。强大的数字核心对于实现重塑至关重要，也将帮助企业迅速抓住新增长机遇。”

埃森哲将“数字核心”定义为企业实现重塑目标所需的关键技术能力：使用正确的云基础设施和最佳实践来推进敏捷和创新；利用数据和人工智能打造差异化优势；通过应用程序和平台加速增长、创造新一代体验并优化运营，同时确保将安全性融入各个层面的设计中。

同时，研究指出，为保持拥有最新的信息技术系统、满足业务需要，企业已经负担了不小的“技术债”（Technology Debt），而加速应用人工智能又会添上新债。技术债务的产生可能有多种原因，如使用过时的编程语言、陈旧的技术和基础设施等。企业常为了优先顾及眼下发展速度而忽略了长期维护能力，从而导致技术债越积越多。有49%的受访中国企业高管将人工智能列为技术债的三大来源之一，其他两者为企业应用和平台（60%）以及企业架构（36%）。同时，人工智能也可用于管理技术债，保持IT系统的现代性。

埃森哲基于对全球10个国家和地区、19个行业的1500家企业的调查指出，强有力的数字核心是紧抓技术机遇、实现全面重塑的前提，企业如能有效构建行业领先的数字核心、增加创新投资并平衡技术债务，其收入增长率有望提升60%，盈利能力则将提升40%。

60:40效应：以两家收入为10亿美元的企业为例，拥有重塑就绪型数字核心的企业将比没有该核心的企业提前一年半实现60%的增长（达到13.8亿美元）。此外，企业盈利能力还将提高40%。

中国企业在数据、上云、安全等数字核心领域依然存在不足

埃森哲研究发现，拥有行业领先数字核心能力的企业，在未来三年内利用生成式AI可以将职能重塑数量提升一倍，预计将创造两倍的价值；此外，其收入增长率提高了20%，盈利能力提高了30%，并有望收获更多增益。

行业领先的数字核心意味着需要大胆尝试，从生成式AI挖掘更多价值。

在中国，高管们洞察到生成式AI技术带来的巨大机会，也看到了应用AI技术重塑业务的潜力，但数字核心的构建依然有待增强。从近两年数字化技术部署成果看，中国企业在打通业务和流程间的数据壁垒、上云以及采取充分的安全保护方面都存在不足，导致IT部门无法聚焦创新性投资以为重塑做好充足准备。

虽然数字核心内涵丰富、整个旅程看似复杂，但好在，其各个组成部分之间存在很强的相关性，只要精进其中的一种能力（例如数据），必然带动其他能力的提升。为此，企业应首先评估自身数字核心能力的现状，然后基于不同领域需求，优先采取投入举措。

创新投资怎么用？

企业期望利用信息技术（IT）来创造价值，但大部分IT支出都用于现有的运营和维护。根据埃森哲的研究，80%的全球企业和88%的中国企业可能会在2023年起将其创新预算增加到之前的两倍。埃森哲最新的中国数字化转型指数同样证明了这一点，大多数中国企业希望在变局中求突破，对创新和增长更加关注。

企业通过重新分配IT预算，减少日常运营维护开支，增加创新投入，从而提升整体绩效。

企业可以通过精选供应商、优化云成本和实施全面自动化来加速这一转变，从而节省资金，用于重新设计业务流程、推出新产品和服务，并拓展新市场。同时，企业需要以终为始地关注与业务成果相关的创新KPI（例如缩短药物研发周期），而不是IT KPI（例如检测或修复系统的平均时间）。

为了持续将预算转向创新，企业需要一个既适合人类也适合机器的数字核心。这意味着两者可以无缝交互，并通过意图驱动（而非指令驱动）的工作流程创造价值。虽然当今的设计方法论已经考虑到了人类部分，但更紧迫的焦点应该是重新设计系统，以适应AI。

加速AI应用或加重企业技术负债

技术债是指企业为维持其IT系统更新并满足业务需求所投入的成本和精力。传统的债务来源包括老旧和有缺陷的代码、过时的编程语言、缺乏文档以及过时的技术和基础设施。这些问题会降低系统效率。疫情期间，不少企业都优先顾及眼下发展速度而忽略长期维护能力，这导致债务雪球越滚越大，加剧了问题的严重性。

更加雪上加霜的是，埃森哲本轮研究发现，AI的加速采用又让企业旧债添新债。41%的全球高管将AI列为债务三大来源之一，与应用程序/平台并列。不过也有好消息：AI虽然是债务的根源，但同时也是一种解决方案，可用于管理技术债，保持IT系统的现代性。

AI和应用程序并列成为全球企业技术债的最主要来源，而在中国，应用程序是技术债的最主要来源。

由于AI引发的新债务增长迅速，企业必须积极管理技术债务以维护稳健的IT系统。埃森哲分析指出，企业须分配约15%的IT预算来解决技术债务，方可维护稳健的IT系统。这是一个平衡点，或高或低的比例都是差强人意的选择。但在中国，却有46%的企业将30%以上的IT预算用于偿还技术债，这有可能限制企业在创新技术方面的投入。

要维护稳健的IT系统，企业须毫不松懈地持续更新、升级和管理软硬件和服务。代码如发生更改，可通过系统化版本控制系统更新基础设施的配置设置。这种方法为企业赋予强大的自动化、灵活性和集成能力，有助于减少未来的技术债务。

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