随着生成式人工智能（GenAI）的迅猛发展，越来越多的企业开始将其视为提升竞争力的重要工具。麻省理工学院（MIT）在2025年7月发布的《生成式AI鸿沟：2025年商业人工智能现状报告》揭示了一个令人担忧的现象——尽管企业在GenAI上投入了300至400亿美元，但95%的组织未从中获利，只有5%的AI试点项目成功创造了显著的经济价值。这一“鸿沟”现象不仅反映了当今企业在技术应用上的困惑，也提出了亟待解决的问题与前景。
1. GenAI鸿沟的深层原因
报告中指出，所谓的“GenAI鸿沟”主要体现在多个方面。在行业层面，只有科技和媒体行业经历了结构性的变革，其他七大行业虽积极开展AI试点，但大多数项目并未取得实质性突破。尽管83%的组织在探索通用AI工具如ChatGPT，但复杂的企业级定制工具中，高达60%的项目仍停留在评估阶段，实际落地的仅占5%。这一状况反映出企业在工具使用上的不平衡，尤其是在研发和部署方面的重大差异。
资金分配的不合理也是造成鸿沟的重要因素。根据报告分析，企业在销售和营销上的投资占据了约50%的预算，然而更具高回报潜力的后台自动化领域却未能得到足够的重视。这种投资策略使得企业在面对复杂的运营需求时，难以灵活应对。
报告还提到，外部合作的成功率（约67%）相较于内部开发（约33%）几乎是其两倍。由此企业在GenAI的应用上，需更多依靠外部专业力量，而非孤军奋战。
2. “学习鸿沟”成为核心障碍
报告分析表明，许多GenAI工具无法有效保留用户反馈，难以适应实际操作场景，并进行持续改进，从而形成了所谓的“学习鸿沟”。尽管80%的组织试用了通用工具以提升个体效率，然而这些效率提升并未转化为企业的整体利润增长。
这是因为大多数企业在运用定制工具时，面临流程僵化和缺乏情境学习等问题，导致工具的应用效果大打折扣。同时，不可忽视的是，90%的员工仍然倾向于使用个人AI工具进行办公，这种现象被称为“影子AI经济”，其灵活性反而超越了公司内部在AI项目上的探索。
3. 成功企业的共通策略
面对如此大的鸿沟，报告指出，成功跨越这一障碍的企业和供应商有一些共通的策略。供应商应当专注于细分市场中的高价值场景，深度融入企业的工作流，而非简单的功能扩展。这些企业通过持续学习和理解客户的实际需求，得以建立信任关系。例如，一些企业从较窄的场景切入，如通话、文档自动化等，逐步获得了客户的信任并实现了落地应用。
同样地，企业在选择合作时往往倾向于“购买而非自建”，他们赋予一线管理者更多的自主决策权，关注实际的业务成果而非仅仅依赖软件基准的评估工具。后台自动化作为高回报的领域，不仅帮助企业减少了外包支出、降低了代理费用，还避免了大规模裁员的风险，仅仅选择性地减少了外包岗位。
4. 未来趋势及建议
报告还指出，未来AI对劳动力的影响主要集中在外包功能上，而科技和媒体行业可能在未来24个月内缩减招聘。因此，AI素养将成为关键的招聘标准。随着“智能体网络”（Agentic Web）概念的兴起，企业将通过协议实现智能体之间的协作，重塑原有的业务流程。
当前，企业需要停止在静态工具上的投资，转而与提供定制化系统的供应商建立新的合作关系，重点关注工作流整合，以便跨越GenAI鸿沟。只有在2026年之前锁定真正有效的合作关系，才能在即将到来的竞争中占据优势，确保自身在日益技术化的市场环境中生存与发展。
麻省理工学院的这份报告为企业在生成式AI的应用上提供了关键性见解与建议，凸显了当前技术应用中的不平衡与挑战。企业需要深刻反思投资策略与应用方向，积极寻求高效的解决方案，以应对未来的技术潮流与市场需求。只有跨越“生成式AI鸿沟”，企业才能在数字化转型的浪潮中立于不败之地。