Microsoft 委托 IDC 研究：Frontier Firms 如何规模化 AI 价值而不失控

Microsoft：官方博客· Alysa Taylor·2026-11-13 00:00· 1 小时前AI 评分41

在不失控的前提下扩展 AI 价值：来自前沿企业的经验

AI 导读

Microsoft 委托 IDC 开展的第四年研究覆盖 28 个行业逾 5200 名高管，发现 AI 成熟度前 10% 的 Frontier Firms 平均获得 4 倍 AI 回报，慢速采用者仅 2.7 倍。

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成果已广泛普及，规模化价值却尚未实现，而这一差距正是今年 Microsoft 委托 IDC 开展的研究要解释的问题。

在我们委托 IDC 开展研究的第四年，来自 28 个行业的 5200 多名高级 IT 与业务领导者分享了在 AI 规模化过程中实现价值最大化的关键所在。最清晰的启示来自 Frontier Firms——去年的研究提出的群体：即 IDC AI 成熟度量表上排名前 10% 的组织。

研究发现

Frontier Firms 在回报上领先。它们报告的平均 AI 回报为 4 倍，而慢速采用者（IDC 量表上排名后 30% 的群体）为 2.7 倍；39% 的 Frontier Firms 回报达到 5 倍或以上，慢速采用者中这一比例仅为 4%。
衡量是下一道考验。仅 61% 的组织高度确信自己能够衡量 AI 的业务价值与 ROI，而 Frontier Firms 中这一比例为 93%。
治理已就位，但信心滞后。65% 的组织已建立治理智能体的流程，但仅 60% 对应对 AI 安全与治理风险高度自信。
员工准备度参差不齐。67% 表示其员工对 AI 高度信任，但仅 20% 拥有全面、覆盖全组织的技能提升战略。

IDC AI、数据与自动化软件研究总监 Kathy Lange 表示：“能够规模化 AI 价值的组织并非只是投入更多。它们将 AI 投资、模型、智能体、治理和技能作为一门统一的学科来管理，这正是将早期成果转化为可在整个业务中重复的价值的途径。”

AI 价值如今已远超成本节约

组织目前平均在 6.5 个业务领域使用 AI，以 IT 基础设施、网络安全和客户服务为首，行业特定用途增长最快。

员工体验、收入增长、客户体验、创新和风险降低如今在 AI 强化业务的位置上几乎并驾齐驱。成本是重要考量，但会与准确性、安全性、合规性和可扩展性一同评估。

规模化受阻之处

66% 的领导者表示 AI 已带来实质性或变革性成果，但仅 48% 正在将这一价值扩展到多个业务部门。智能体也呈现同样模式：36% 的组织仍在试点。

最大的差距在人：员工信心远远领先于支持它的计划。正在拉开差距的组织正通过设计来弥合这些差距。

走进 Frontier Firm

IDC 的成熟度量表权衡了支出纪律、使用广度、智能体采用、技能、管理 AI 风险的信心以及成果。具体到智能体，Frontier Firms 报告的回报为 3.8 倍，而慢速采用者为 3.0 倍。这些回报由领导者自报，研究显示的是关联而非因果关系。

它们的做法不同之处归结为五种行为：

它们超前于计划投资。90% 的 Frontier Firms 超出了其计划的 AI 支出。
他们广泛部署 AI，覆盖大部分业务，而不只是少数团队。
他们让智能体投入工作。96% 正在规模化推广智能体，53% 在工作流中编排它们。
他们先治理，才能规模化。87% 拥有治理和监督智能体的流程，而慢速采用者中这一比例为 51%。
他们在各处建设技能。80% 拥有全组织范围的 AI 技能战略，而慢速采用者中这一比例仅为 3%。

在 Bristol Myers Squibb，RABIT 智能体“将各场会议的信息串联起来，帮助团队做出更好的决策，同时减少行政跟进工作，”全球制造运营部投资组合治理与交付总监 Lakshman Yerramalla 表示。使用它的项目经理估计最多可节省 20% 的时间。

规模化 AI 价值的四项准则

前沿企业的经验教训，我相信每位领导者都能付诸行动：规模化 AI 价值意味着将模型、智能体、治理和衡量作为一个可问责的系统来管理。价值与控制并非取舍关系。

我在客户身上也看到同样的模式：扩张最快的组织将 AI 视为业务运行方式的变革，而非一次技术部署。“很多公司缺失的技能是业务技能，”KOHLER 首席数字官 Eric Tabor 表示。“我们还专注于如何剖析流程并将其转化为 AI 工作流。”

释放模型选择空间

信任与安全、前沿技术和模型性能并列成为选择 AI 平台的首要标准（各占 44%）。为每项任务匹配正确的模型，在成本与保护知识产权和数据之间取得平衡。

围绕智能体重设计工作流

当工作围绕智能体重设计时，智能体创造的价值最大。更大的机会在于它们让人们有更多空间去做的事：领导者指出是创造力、创新和业务重塑（41%）、面向客户的工作与关系（39%）以及分析工作和数据解读（39%）。跨流程连接智能体，并在关键之处保留人工监督。

治理决策与行动

信任的建立快于信心。大多数领导者报告对其 AI 系统高度信任，但能高度自信地应对安全和治理风险的人较少。随着智能体承担更多工作，信任必须持续赢得，治理必须超越模型，确保人们掌控智能体的决策与行动。

Conagra Brands 将治理作为起点。“奠定恰当的治理、可观测性和负责任 AI 的基础，是我们让员工参与 AI 的第一步，”Conagra Brands 首席信息官 Tracy Schaefer 表示。“我们成立了指导委员会来审查风险因素、访问和身份管理。”

衡量并优化价值

将投资和绩效数据与业务成果关联，比较流程在 AI 应用前后的表现，并将支出投向最能创造价值之处。随着 71% 的组织预计未来 12 个月 AI 预算将增长 10% 或更多，这一准则将把领导者与其余企业区分开来。

这四项准则的底层是人。没有全组织范围的 AI 技能建设计划，一切都无法规模化。这正是前沿企业领先最多的地方，也是我敦促每位领导者起步的地方。

Black & Veatch通过有意识的变革管理，使 Microsoft 365 Copilot 的采用率达到 98%，其中包括由早期采用者组成的群体，他们发掘出了真实的业务用例。“我们的目标是成为一家 Frontier Firm。我们的意图并不止步于单纯的采用，”Black & Veatch 首席数字技术官 Mike Adams 表示。

在 Microsoft Ignite 深入了解

IDC 执行分析师 Shari Lava 将于 11 月 18 日在 Microsoft Ignite 主持三场会议，其中包括《AI 投资回报率的分野：为何一些组织实现规模化，而另一些却停滞不前》。

这对企业意味着什么

如今真正重要的差距，并不在于使用 AI 的公司与不使用 AI 的公司之间，而在于那些只在局部取得成果的公司与那些将 AI 转化为全业务可重复价值的公司之间。领导者可以通过三种关键方式迈入这种转型。

首先，将 AI 视为业务转型，而非技术部署。Frontier Firms 将 AI 与最重要的成果（从增长到客户体验）相连接，并将其作为一个可问责的系统来管理。这正是 Frontier Transformation 的核心，也是我们每天与客户携手推进的工作。

其次，从你自身的职能开始。在市场营销部门，我们正将同样的准则应用于自身工作：围绕智能体重构工作流程、设定明确的护栏，并衡量 AI 实际交付的成果。每个职能都可以成为整个业务的自身验证点。

第三，对人员的投入要与对技术的投入同等重视。技能是今年研究中最大的差距，也是我最关心的差距。脱颖而出的组织，将是那些让每个人、在每个层级都能获得支持，从而借助 AI 学习、试验和成长的组织。

AI 的下一阶段不会由谁在使用它来定义，而将由谁能规模化其价值并保持掌控来定义。这项研究为每位领导者提供了衡量当前所处位置的基准，以及下一步行动的清晰视图。

了解全貌

下载全球信息图《AI 的真实商业价值》，查看研究结果摘要，并在下一次 AI 投资评估之前，将你的组织与 Frontier Firms 进行对标。此外还提供针对欧洲、亚太地区和美洲的区域信息图。完整 InfoBrief 随后发布。

Alysa Taylor 是 Microsoft 商业云与 AI 首席营销官，领导团队为全球各种规模的组织赋能数字与 AI 转型。

注

IDC 信息图，由 Microsoft 赞助，《AI 的真实商业价值》，IDC #US54985026-IG，2026 年 11 月

IDC 资源地图文档，由 Microsoft 赞助，AI 商业机会研究，IDC 调查，2026 年 7 月，N=5204，文档编号 #US54951426，2026 年 11 月

文章《在不失控的前提下规模化 AI 价值：来自 Frontier Firms 的经验》首发于Microsoft 官方博客。

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