OpenAI首席运营官布拉德·莱特卡普近日在公开场合表示，人工智能尚未真正渗透到企业的业务流程中。
这一表态出自全球头部AI公司的高管，在行业普遍高歌猛进的氛围中显得相对冷静。
莱特卡普给出的解释是，企业是高度复杂的组织，涉及跨部门协作、历史遗留系统以及独特的业务场景。
他举例称，尽管外界普遍预期AI将取代传统软件，但OpenAI内部仍是Slack的重度用户。这一细节说明，即使在AI公司内部，大模型也尚未完全替代传统软件架构。
这一表态揭示了当前AI产业的真实阶段，即个人应用快速普及，但企业级渗透仍处于早期。
德勤《技术趋势2026》报告显示，64%的企业在增加AI投资，但仅有11%的企业将AI智能体投入实际生产。
大多数企业仍停留在外围场景，如文本辅助或代码生成，并未触及核心决策链和交易系统。
展开剩余56%造成这一断层的原因主要有两点。
其一，技术与企业资产的整合存在难度。
企业的ERP、CRM等核心系统沉淀了数十年业务流程，AI需要深度集成才能驱动这些复杂系统，而目前的AI在理解上下文和处理遗留系统方面能力有限。
其二，价值衡量标准尚未形成。
SaaS时代的按席位收费模式难以适用于AI，OpenAI尝试以业务成果作为定价依据，但如何定义和量化AI的贡献仍是难题。
尽管如此，行业布局并未停滞。
莱特卡普表态前后，OpenAI宣布与波士顿咨询、麦肯锡等咨询机构达成合作，其竞争对手Anthropic也推出了面向垂直领域的插件。
咨询公司的角色至关重要，它们深谙企业组织架构的痛点，能帮助AI厂商切入核心业务。
同时，随着AI从实验走向生产，企业发现单纯依赖公有云的成本过高，部分企业的月度云账单已达数千万美元级别。这促使领先企业开始向混合架构转型，为AI大规模渗透铺设基础设施。
总体而言，AI在企业端的渗透仍处于早期阶段。
消费级应用的爆发正在倒逼企业重新审视流程，但当前市场的重点已从概念炒作转向基础设施建设与系统集成。
企业的竞争力将不再取决于是否采购了最强大的模型，而在于能否将AI整合进复杂、独特的业务流程中。
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