本报告由斯坦福数字经济实验室发布，基于对41个组织、51个成功AI部署案例的深度访谈与分析，时间跨度为2025年8月至2026年2月。研究旨在超越关于AI的抽象预测，聚焦于企业实际部署AI过程中创造价值的真实做法、挑战与模式。

【核心发现】（11条）

1.技术并非最难的部分：77%的挑战来自变革管理、数据质量和流程重新设计。
2.时间线差异源于组织，而非技术：类似用例在周与年之间差异巨大，取决于高管支持、流程与用户意愿。
3.升级型模式效果更佳：AI自主处理80%以上（升级型）带来71%中位生产力提升，审批型仅为30%。
4.高管支持的关键在于行动：有效的支持者清除障碍、连接业务与技术、将AI与OKR挂钩。
5.职能支持部门是最常见阻力源：法务、人力资源、合规等占35%，超过最终用户的23%。
6.裁员常见但非必然：45%的部署导致裁员，55%采取了避免招聘、重新部署或不裁员策略。
7.AI带来的收入是真实的，但仍属少数：三种模式----个性化转化、速度赢得交易、内部工具产品化。
8.代理型AI有效，但尚未普及：仅占20%的案例，但生产力提升中位数为71%，远高于高自动化（40%）。
9.脏数据并非障碍：LLM可处理非结构化、分散的数据，关键在于存储与访问。
10.安全措施最终成为赋能者：严格的安全要求使项目能处理敏感数据，并非项目杀手。
11.模型选择在许多用例中是商品化的：42%的案例中模型可互换，竞争优势在于编排层。