OpenAI首席運營官布拉德·萊特卡普近日在公開場合表示，人工智慧尚未真正滲透到企業的業務流程中。
這一表態出自全球頭部AI公司的高管，在行業普遍高歌猛進的氛圍中顯得相對冷靜。
萊特卡普給出的解釋是，企業是高度複雜的組織，涉及跨部門協作、歷史遺留系統以及獨特的業務場景。
他舉例稱，儘管外界普遍預期AI將取代傳統軟體，但OpenAI內部仍是Slack的重度用戶。這一細節說明，即使在AI公司內部，大模型也尚未完全替代傳統軟體架構。
這一表態揭示了當前AI產業的真實階段，即個人應用快速普及，但企業級滲透仍處於早期。
德勤《技術趨勢2026》報告顯示，64%的企業在增加AI投資，但僅有11%的企業將AI智能體投入實際生產。
大多數企業仍停留在外圍場景，如文本輔助或代碼生成，並未觸及核心決策鏈和交易系統。
造成這一斷層的原因主要有兩點。
其一，技術與企業資產的整合存在難度。
企業的ERP、CRM等核心系統沉澱了數十年業務流程，AI需要深度集成才能驅動這些複雜系統，而目前的AI在理解上下文和處理遺留系統方面能力有限。
其二，價值衡量標準尚未形成。
SaaS時代的按席位收費模式難以適用於AI，OpenAI嘗試以業務成果作為定價依據，但如何定義和量化AI的貢獻仍是難題。
儘管如此，行業布局並未停滯。
萊特卡普表態前後，OpenAI宣布與波士頓諮詢、麥肯錫等諮詢機構達成合作，其競爭對手Anthropic也推出了面向垂直領域的插件。
諮詢公司的角色至關重要，它們深諳企業組織架構的痛點，能幫助AI廠商切入核心業務。
同時，隨著AI從實驗走向生產，企業發現單純依賴公有雲的成本過高，部分企業的月度雲賬單已達數千萬美元級別。這促使領先企業開始向混合架構轉型，為AI大規模滲透鋪設基礎設施。
總體而言，AI在企業端的滲透仍處於早期階段。
消費級應用的爆發正在倒逼企業重新審視流程，但當前市場的重點已從概念炒作轉向基礎設施建設與系統集成。
企業的競爭力將不再取決於是否採購了最強大的模型，而在於能否將AI整合進複雜、獨特的業務流程中。
