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2026年CEO与CIO关于代理式AI的调研总结

核心内容概述

奥利弗·怀曼（Oliver Wyman）于2026年7月对来自欧洲和北美的70位CEO及执行委员会成员、130位CIO和CTO进行了调查，揭示了企业在代理式AI（AI with autonomy）应用方面的战略共识与执行分歧。尽管CEO与CIO在AI的潜在价值来源上达成一致，但在资金分配、自主权部署、治理机制和价值转化等方面存在显著差距。

主要观点与关键信息

1. 目标一致，但资金和实现价值滞后

• 目标一致：CEO和CIO都期望AI带来两位数的生产率提升，且认为收益主要来自流程再造和数据治理，而非工具本身。
• 资金分配不足：CEO对AI的预期资金投入高于实际分配，仅29%为自主AI设立资金隔离。CIO对资金分配的自我评估更为保守，48%认为仅获得1%-10%的资金支持。
• 价值实现差距：CEO报告的AI价值实现比例（33%）是CIO（17%）的两倍，显示在价值转化方面存在明显不足。

2. 流程再造与数据治理是主要收益来源

• 收益来源一致：CEO和CIO都认同AI的主要收益来自流程再造和数据治理。
• 数据治理优先：CIO在数据结构化上投入最多，远超代码生成能力。
• 瓶颈因素：数据准备不足（分散、质量差、难以访问）是CEO和CIO共同认为的首要障碍。

3. 自主权声明高于实际部署水平

• CEO乐观：83%的CEO愿意赋予代理中等或高度自主权，但CIO报告中仅1%的组织允许代理在无逐项审批的情况下运行。
• 人工审核主导：83%的CIO依赖人工审核代理输出，52%运行自动化行为检查，表明自主权的扩展受限于人工验证能力。
• 信心与证据脱节：CEO的“准备度”评分高，但缺乏实际证据支持，如完整的治理记录和审计追踪。

4. 价值转化机制薄弱

• 损益表价值转化不足：仅1%的CEO和CIO报告大部分收益已转化为损益表价值。
• 缺乏责任机制：仅21%的企业任命了AI治理负责人，且多数尚未到位。
• 预算与成本管理不成熟：仅27%的CIO纳入了隐性转型成本，54%的规模化组织报告AI预算超支。

5. 技能再培训是主要人才制约

• CIO视角：68%的CIO将“寻找并重新培训人才以利用AI”视为主要人才制约。
• 招聘趋势：58%的企业保持初级工程招聘稳定，仅23%有意减少招聘。

6. 董事会识别供应商风险，但反应滞后

• 供应商风险认知：46%的CEO将供应商和模型集中度列为董事会风险，但仅有10%的CIO有高管签署的可移植性声明。
• 模型切换困难：多数组织在切换基础模型时需要21-60个工程师天，表明缺乏实际能力。

7. 北美执行速度领先，欧洲在治理和风险偏好方面更强

• 价值实现：北美CEO在实质性价值转化方面领先（48% vs. 19%），CIO在价值转化（74% vs. 42%）和治理机制（如代理注册、审计追踪）方面更完善。
• 自主权意愿：欧洲CEO在自主权意愿（88%）和安全扩展准备度（90%）上高于北美（71%和71%）。
• 执行差距：北美在AI实施上更快速，而欧洲在治理和风险偏好上表现更积极。

8. 需要强化执行机制与治理基础设施

• 资金分配：需为AI平台、数据和变革管理设立专款，避免资金混用。
• 治理证据：董事会应要求代理注册信息、审计追踪记录及治理负责人信息。
• 流程优化：在IT领域，应先加强审查、测试和自动化评估能力，再放宽审批门槛。
• 明确责任：需指定单一负责人管理人力与代理员工队伍的再部署。
• 价值跟踪：需将泄漏率与便携性声明纳入定期报告，以验证AI带来的价值是否可持续。

建议行动方向

1. 设立专项资金：为AI平台、数据和变革管理分配独立预算。
2. 获取治理证据：在董事会更新中索取代理注册、审计追踪和治理负责人信息。
3. 优化IT交付流程：优先提升审查与测试能力，再逐步放宽审批。
4. 明确责任归属：指定单一负责人管理AI与人力的再部署。
5. 跟踪价值泄漏：将泄漏率与便携性声明纳入定期报告，确保AI价值可衡量。

结论

CEO与CIO在AI的潜在价值来源上达成共识，但在实际执行、资金分配和治理机制方面存在明显差距。北美在执行速度和价值转化上领先，而欧洲在治理和风险偏好方面更积极。组织需加强执行纪律，确保AI投入与成果之间的匹配，避免价值流失和治理风险。