各企业正在加速进行生成式人工智能（AI）实验，但接连未能将其转化为实际业务成果。美国软件企业Appian诊断认为，原因并不在于AI本身，而在于未能将AI妥善融入“确定性”业务流程之中。
Appian首席业务价值工程师格蕾塔·彼得曼（Greta Peterman）在最近的“Appian World 2026”活动上表示：“AI本身就像只有引擎而没有汽车，”并指出，“必须将AI嵌入工作流流程，才能使其可预测且有效地运行。” 她接着解释说：“否则，它只会停留在目标不明确的机遇层面。”
她强调的核心是，不应混淆“个人生产力”与“企业创新”。这意味着，仅靠员工提升文档摘要或草拟速度，很难说企业层面发生了结构性变化。她认为，特别是在发票核对或销售订单管理等需要监管合规与审计追踪的业务中，相比于概率性给出答案的AI，能够明确验证结果的体系更为重要。
“演示用AI与实际应用AI不同”
彼得曼指出，企业现场所需的AI并非输出“看似合理答案”的系统，而是能够产生让财务负责人或监管机构信服结果的系统。她以发票核对业务为例说道：“此类流程不应通过概率方式处理，必须得到绝对且可审计的结果。”
这与近期企业在引入生成式AI过程中面临的最大局限相吻合。因为即便在演示中能展示出令人印象深刻的结果，在实际业务中，由于存在出错可能性、责任归属及监管问题，应用范围往往受到限制。归根结底，像粘贴独立工具一样使用AI的方式难以创造实际的AI商业价值，必须将其融入到现有的业务流程与管控体系之中。
ROI达到441%……比时间节省更重要的是“后续效应”
彼得曼还提到了由市场调研机构IDC受Appian委托进行的一项调查。该调查显示，使用Appian平台的企业在三年内实现了投资回报率（ROI）达441%，上市时间缩短了59%。
不过，她强调这些数字的本质并非单纯的时间节省。她解释说，取得高绩效的企业不仅关注工作时间减少了多少，还会追踪流程变化在后续阶段产生了何种财务影响。
实际上，Appian透露，在与一家全球医疗技术企业合作时，他们量化了由AI辅助的一个销售订单工作流如何能够捕获价值数百万美元的后续缺陷。这意味着，一个表面上看似异常处理的小流程，可能决定整个后续影响的80%。
彼得曼表示：“看上去是异常流程的那20%，在后续阶段可能产生80%的影响。如果只专注于做‘很酷的事情’，就无法解决导致客户摩擦或相较竞争对手处于劣势的实际问题。”
AI成败取决于“内化”而非独立工具
此番发言表明，企业的AI战略正从“是否引入”转向“如何内化”。随着生成式AI的迅速普及，试点项目虽然增多，但能向董事会或管理层证明达到令人信服水平的成果案例仍然有限。
最终可以解读为，可衡量的AI商业价值，更多地取决于能在多大程度上证明可控的工作流、可审计性、合规响应能力，以及后续成本削减效果，而非华丽的演示。企业AI竞争如今也正步入一个由实际流程创新深度而非实验数量决定胜负的阶段。
TP AI注意事项
本文使用基于TokenPost.ai的语言模型进行了摘要总结。正文主要信息可能被遗漏或与事实存在差异。
