對于中國企業高管來說，適應人工智能等技術和創新的進步依然會是他們在2025年最為關心的領域。全球專業服務公司埃森哲的調研表明，有一半的受訪中國企業高管正計劃在2025年對人工智能技術開展重大投入，而促進收入增長、增強供應鏈彈性和加強網絡安全等是驅動中國企業進行技術投資的主要力量。

盡管中國企業已經認識到技術應用和投資的必要性，并且他們認為生成式人工智能（Gen AI）對企業收入增長更為有利，只有少數企業具備了完善的數據戰略和數字核心能力，能夠有效利用生成式人工智能，釋放技術和業務價值。

埃森哲在《構建數字核心，推進全面重塑》報告指出，企業每年應增加至少6%的IT預算用于諸如重新設計AI操作系統等創新項目，而擁有強大數字核心、積極投資戰略創新并能平衡技術債務的企業，其收入增長和盈利能力將得到顯著提高，進一步推動技術引領的戰略轉型。

研究顯示，有41%的受訪中國企業高管認為，企業將在未來6至12個月內實現生成式人工智能的規模化，而只有17%的高管表示，企業擁有了可以與生成式人工智能應用相匹配的數字核心能力。同時，研究表明，中國企業正計劃借助生成式人工智能重塑各項職能，其中IT、供應鏈、制造、財務和可持續等是企業重點關注領域。

在談及企業探索生成式人工智能等前沿技術對自身業務的影響時，埃森哲全球副總裁、大中華區技術服務事業部總裁、埃森哲阿里事業部總裁俞毅說道：“變革步伐不斷加快，持續重塑已成為各大企業的必備戰略。在行業領先的數字核心基礎上從顛覆性技術中獲取價值，不止是企業成功的關鍵要素，更關乎企業的生存。強大的數字核心對于實現重塑至關重要，也將幫助企業迅速抓住新增長機遇。”

埃森哲將“數字核心”定義為企業實現重塑目標所需的關鍵技術能力：使用正確的云基礎設施和最佳實踐來推進敏捷和創新；利用數據和人工智能打造差異化優勢；通過應用程序和平臺加速增長、創造新一代體驗并優化運營，同時確保將安全性融入各個層面的設計中。

同時，研究指出，為保持擁有最新的信息技術系統、滿足業務需要，企業已經負擔了不小的“技術債”（Technology Debt），而加速應用人工智能又會添上新債。技術債務的產生可能有多種原因，如使用過時的編程語言、陳舊的技術和基礎設施等。企業常為了優先顧及眼下發展速度而忽略了長期維護能力，從而導致技術債越積越多。有49%的受訪中國企業高管將人工智能列為技術債的三大來源之一，其他兩者為企業應用和平臺（60%）以及企業架構（36%）。同時，人工智能也可用于管理技術債，保持IT系統的現代性。

埃森哲基于對全球10個國家和地區、19個行業的1500家企業的調查指出，強有力的數字核心是緊抓技術機遇、實現全面重塑的前提，企業如能有效構建行業領先的數字核心、增加創新投資并平衡技術債務，其收入增長率有望提升60%，盈利能力則將提升40%。

60:40效應：以兩家收入為10億美元的企業為例，擁有重塑就緒型數字核心的企業將比沒有該核心的企業提前一年半實現60%的增長（達到13.8億美元）。此外，企業盈利能力還將提高40%。

中國企業在數據、上云、安全等數字核心領域依然存在不足

埃森哲研究發現，擁有行業領先數字核心能力的企業，在未來三年內利用生成式AI可以將職能重塑數量提升一倍，預計將創造兩倍的價值；此外，其收入增長率提高了20%，盈利能力提高了30%，并有望收獲更多增益。

行業領先的數字核心意味著需要大膽嘗試，從生成式AI挖掘更多價值。

在中國，高管們洞察到生成式AI技術帶來的巨大機會，也看到了應用AI技術重塑業務的潛力，但數字核心的構建依然有待增強。從近兩年數字化技術部署成果看，中國企業在打通業務和流程間的數據壁壘、上云以及采取充分的安全保護方面都存在不足，導致IT部門無法聚焦創新性投資以為重塑做好充足準備。

雖然數字核心內涵豐富、整個旅程看似復雜，但好在，其各個組成部分之間存在很強的相關性，只要精進其中的一種能力（例如數據），必然帶動其他能力的提升。為此，企業應首先評估自身數字核心能力的現狀，然后基于不同領域需求，優先采取投入舉措。

創新投資怎么用？

企業期望利用信息技術（IT）來創造價值，但大部分IT支出都用于現有的運營和維護。根據埃森哲的研究，80%的全球企業和88%的中國企業可能會在2023年起將其創新預算增加到之前的兩倍。埃森哲最新的中國數字化轉型指數同樣證明了這一點，大多數中國企業希望在變局中求突破，對創新和增長更加關注。

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企業通過重新分配IT預算，減少日常運營維護開支，增加創新投入，從而提升整體績效。

企業可以通過精選供應商、優化云成本和實施全面自動化來加速這一轉變，從而節省資金，用于重新設計業務流程、推出新產品和服務，并拓展新市場。同時，企業需要以終為始地關注與業務成果相關的創新KPI（例如縮短藥物研發周期），而不是IT KPI（例如檢測或修復系統的平均時間）。

為了持續將預算轉向創新，企業需要一個既適合人類也適合機器的數字核心。這意味著兩者可以無縫交互，并通過意圖驅動（而非指令驅動）的工作流程創造價值。雖然當今的設計方法論已經考慮到了人類部分，但更緊迫的焦點應該是重新設計系統，以適應AI。

加速AI應用或加重企業技術負債

技術債是指企業為維持其IT系統更新并滿足業務需求所投入的成本和精力。傳統的債務來源包括老舊和有缺陷的代碼、過時的編程語言、缺乏文檔以及過時的技術和基礎設施。這些問題會降低系統效率。疫情期間，不少企業都優先顧及眼下發展速度而忽略長期維護能力，這導致債務雪球越滾越大，加劇了問題的嚴重性。

更加雪上加霜的是，埃森哲本輪研究發現，AI的加速采用又讓企業舊債添新債。41%的全球高管將AI列為債務三大來源之一，與應用程序/平臺并列。不過也有好消息：AI雖然是債務的根源，但同時也是一種解決方案，可用于管理技術債，保持IT系統的現代性。

AI和應用程序并列成為全球企業技術債的最主要來源，而在中國，應用程序是技術債的最主要來源。

由于AI引發的新債務增長迅速，企業必須積極管理技術債務以維護穩健的IT系統。埃森哲分析指出，企業須分配約15%的IT預算來解決技術債務，方可維護穩健的IT系統。這是一個平衡點，或高或低的比例都是差強人意的選擇。但在中國，卻有46%的企業將30%以上的IT預算用于償還技術債，這有可能限制企業在創新技術方面的投入。

要維護穩健的IT系統，企業須毫不松懈地持續更新、升級和管理軟硬件和服務。代碼如發生更改，可通過系統化版本控制系統更新基礎設施的配置設置。這種方法為企業賦予強大的自動化、靈活性和集成能力，有助于減少未來的技術債務。