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自 ChatGPT 引爆大模型時代以來，我們見證了科技史上最快的技術普及。今天，幾乎每家企業都將 AI 寫進了年度規劃。麥肯錫的報告也證實了這一點：高達 88% 的受訪企業表示，他們已經在至少一個業務職能中使用了 AI。
但，狂熱之下隱藏著一個殘酷的真相。
麥肯錫最新發佈的《2025年AI現狀報告：Agent、創新與轉型》指出，儘管 AI 的應用遍地開花，但只有 39% 的公司報告 AI 對其企業級息稅前利潤（EBIT）產生了實際影響。這意味著，近三分之二的公司在 AI 上的投入，尚未轉化為真實的財務價值。
這種“廣泛採用”與“價值兌現”之間的巨大落差，就是擺在所有企業面前的AI 價值鴻溝（EBIT Gap）。
我們必須承認：AI 免費的紅利期已經結束。現在，我們正從盲目“嘗鮮”階段，邁入艱難的“規模化兌現”階段。麥肯錫的報告，正是為我們揭示了如何跨越這道鴻溝的三大戰略方向。
為什麼人人都用，但大多數人賺不到錢？ 答案在於規模化的失敗。
報告的核心資料顯示，儘管 AI 滲透率極高，但近三分之二的公司仍處於 試驗（Piloting）或 部署（Deploying）的早期階段，尚未開始在整個企業範圍內推廣 AI。
許多企業滿足於在單個部門（如客服、IT）的小項目上看到成本節約，但缺乏將成功經驗跨部門、跨業務線複製的能力。這種“試點陷阱”導致 AI 的價值被碎片化，無法形成強大的網路效應，自然無法傳導至整體的 EBIT 層面。
許多公司對 AI 的期望止步於“降本”。它們只關注效率提高，卻忽視了 AI 在營收增長和創新突破上的潛力。麥肯錫報告反覆強調：只有當企業將 AI 嵌入到核心業務流程，甚至創造全新商業模式時，AI 對 EBIT 的貢獻才會顯現。這需要將 AI 視為戰略資產，而非僅是效率工具。
AI Agent（智能體）是 2025 年報告中的另一個關鍵焦點。它代表著 AI 應用的未來方向——自主執行多步驟任務，極大解放人力。
報告指出，高達 62% 的受訪企業已經至少開始試驗或擴展 AI Agent 系統。
儘管 Agent 潛力巨大，但只有 23% 的公司報告正在擴展 Agent 系統，這說明 Agent 的規模化落地比基礎 AI 更難：
麥肯錫將那些 AI 貢獻了超過 5% EBIT 的公司定義為 AI 高績效者（AI High Performers）。這些公司是跨越鴻溝的典範，他們的戰略選擇與普通公司截然不同。
高績效者成功的最大秘密在於組織變革的魄力。
儘管 32% 的公司擔心 AI 會導致裁員，但高績效公司正在加速招聘。他們明白，AI 驅動的轉型需要人類的智慧來引導。
要實現 5% 以上的 EBIT 提升，企業必須在組織層面進行系統性重建。麥肯錫報告指出了支撐 AI 規模化的三大基石：
AI 的價值源於資料。高績效者在資料治理上投入更多，確保資料質量、可訪問性和安全性。
• MLOps 成為標配： 他們將 MLOps（機器學習維運）視為標準實踐，確保模型從實驗到生產的平穩過渡，解決模型漂移、性能監控和版本控制等問題。
• 統一資料湖： 打破資料孤島，建立統一的雲原生資料湖或資料網格，為 Agent 和模型提供可靠的“燃料”。
這是最難也是最關鍵的一步。
• AI 優先的工作設計： 工作流不再圍繞人類能力設計，而是圍繞 AI 的能力和優勢來重新設計。例如，客服不再是接聽電話，而是成為AI 助手的訓練師和最終決策者。
• 人機協作模式： 明確 AI 和人類的角色邊界，將重複性、資料處理的工作交給 Agent，將創造性、情感交流、複雜決策的工作留給人類。
麥肯錫發現，高績效公司的高層領導對 AI 的所有權和承諾是其成功的關鍵。
• C 級推動力： 首席執行長（CEO）和首席技術官（CTO）需要親自擔任 AI 轉型項目的主席，並提供持續的資金和戰略支援，確保 AI 項目不會被短期業績壓力中斷。
麥肯錫的報告為我們描繪了一個清晰的未來：AI 的贏家將是那些把 AI 視為增長戰略核心，並有勇氣進行組織變革的公司。