企业数字化与AI投入预算制定：战略、挑战与未来路径

随着年末来临，企业预算规划再次成为核心议题。在数字化转型与人工智能技术迅猛发展的双重背景下，企业高层管理者与首席信息官共同面临一个关键难题：数字化与AI投入的合理规模应如何确定？这不仅涉及技术选型，更是一场围绕投资回报的战略性决策。

企业AI应用的现状：理想与现实的差距

关于2025年企业AI应用情况，可见市场热度与实际成效之间存在显著落差。

从行业视角看，AI的“普及度”呈现明显差异。制造业依然以传统自动化为主导，AI仅在质量检测自动化、设备故障预测等环节发挥辅助作用。自动化基础良好、数据积累充分的企业，AI落地相对顺畅；而多数企业却面临数据分散、甚至依赖手工记录的困境。在金融领域，由于门槛较高、对精确性要求严格，敢于全面部署AI的企业凤毛麟角，更多是将AI用作风险控制的补充工具。房地产、能源电力等行业的数字化基础更为薄弱，部分公司尚未建立完善的AI方案，数字化进程依然漫长。

企业对AI的态度高度一致——只聚焦于“投资回报率”这三个字。民营企业尤为务实，从不购买华而不实的功能，直接追问“这项技术能为我每年增加多少收益”。如果账目不清，对话往往就此终止。国有企业情况略有不同，AI的政治象征意义有时超越实际效用。领导层的支持虽提供动力，但常伴随需求不明、流程混乱、数据孤岛等遗留问题，这些弊端在AI时代被进一步放大。

当前AI应用场景主要集中于内部知识库检索、智能客服响应等领域。大多数企业希望先利用AI处理成本节约型任务——自动报告生成、数据分析、代码编写与测试，力求能省则省。然而，自建大模型的高昂成本令绝大多数企业望而却步。当AI生成的报告草案仍需人工核验时，当单个AI场景的年化费用足以聘用3-4名熟练员工时，投资回报率的计算就变得复杂起来。

AI落地过程中的挑战也不容忽视：部门协作不畅、战略方向模糊、AI人才短缺、数据质量低下、流程重组困难，以及AI幻觉、偏见和信息安全等新兴风险，都让企业在“增效迷雾”中艰难探索。

数字化预算的合理尺度：四个核心维度

面对数字化预算，企业常陷入两极分化：信息技术部门期望“投入无上限”，企业领导则倾向于“能省就省”。那么，数字化投入是否有标准可循？

答案是否定的。数字化投入虽无统一标准，但有其内在逻辑。合理的数字化预算应基于以下四个核心维度：

• 企业战略目标是首要考量因素。未来1-3年，公司是要维持生存、追求增长、还是实现行业颠覆？在生存阶段，投入应聚焦节约成本、提升效率的领域（如流程自动化），建议占营收1%-2%；高速增长期，需支持新市场、新产品、新客户体验（如CRM系统、数据分析平台），占比可提升至3%-5%；若目标是行业颠覆，则需前瞻性布局AI、物联网等技术，投入可超过5%，但必须设定阶段性里程碑。
• 行业特性决定投入基准。互联网、金融等技术驱动型行业，数字化本身就是核心竞争力，投入占比通常在5%以上；制造、零售等传统行业，更注重供应链与运营效率的数字化改造，投入一般控制在2%-4%。
• 数字化成熟度影响投入节奏。起步期应以基础能力建设为主，投入占比1%-2%，避免好高骛远；发展期需围绕业务场景深化应用，投入比例可提至3%-4%，重点用于数据整合与系统集成；成熟期投入可稳定在4%-5%，重点转向智能化升级与生态构建。
• 痛点与紧迫性提供切入方向。许多传统企业依据最突出的业务痛点决定投入，“哪里最痛就建哪里”。这种方式灵活性强，但缺乏系统规划，容易导致数据孤岛与重复建设。

人机协同的倍增效应：AI投资的未来走向

回顾企业AI应用现状，我们观察到一个矛盾图景：一方面是领先企业将AI运用得淋漓尽致，国有企业和中央企业频频展示AI“实力”；另一方面是现实中的各种瓶颈与挑战，让众多企业在“降本增效”的迷雾中摸索。

未来的赢家，大概率是那些能够发挥人机协同“倍增效应”，并将AI向善理念落到实处的企业。这意味着AI投资不应盲目追逐技术前沿，而应聚焦于人与机器优势的互补与融合。

预算博弈中的CIO新定位：从技术专家到商业伙伴

在预算审批过程中，CIO们常面临预算被反复压缩甚至核心功能被削减的困境。要改变这一局面，CIO需完成从技术专家到商业伙伴的角色转变。

数字化投入的本质是一种商业投资，其合理性完全取决于它创造的商业回报。CIO除了技术能力，更需要投资思维与业务洞察力，能够量化技术投入带来的效率提升、成本节约或收入增长，将技术语言转化为管理层理解的商业语言。

对于资金有限的企业，不必一开始就追求大而全的平台。选择最痛的业务点切入，通过小场景、快速迭代的方式验证价值，用成功案例和清晰的ROI数据，向管理层证明数字化的价值，从而争取更庞大、更长远的预算。

结语：明晰账目，稳健前行

2026年的企业预算制定，数字化与AI投入已成为不可回避的课题。在此过程中，企业需保持清醒：既不盲目跟风，也不保守滞后。每一分投入都应精准赋能业务增长，体现可衡量的价值。

数字化与AI之路能否持续？答案不在于技术本身，而在于企业能否算清这笔经济账，让技术投资与商业价值形成良性循环。这条路没有标准答案，但有规律可循——唯有将技术投入与业务价值紧密结合，才能在数字化浪潮中行稳致远。

参考文章：

2025年末企业AI应用那点事儿：该算的账还是得算

企业数字化预算投入多少才算合理？