AI 慳錢大計失靈，高管要點拆彈？

呢種表現唔達標嘅情況並唔係局限喺單一行業。調查範圍橫跨咗零售、科技、先進製造業同其他幾個行業，全部都顯示出類似嘅「成本縮減赤字」模式 。呢個問題之所以咁棘手，係因為有成72%嘅公司都係用「成本節省」作為追蹤自動化成效嘅關鍵指標，但當中好多公司仲未見到呢啲數字大規模咁實現到出嚟 。

令人唔安樂嘅結構性問題

份調查發現嘅核心結構性問題係，好多公司拎啲仲未到手嘅節省金額做依據，去為更進一步嘅AI投資提供資金。唔少高管之所以批出越嚟越大筆嘅AI使費，係建基於一個明確預期——自動化將會帶來抵銷性嘅成本縮減；但到頭嚟呢啲節省落空嗰陣，成個融資模式就開始顯得危危乎 。

呢種動態係貝恩喺佢哋嘅B2B增長議程（B2B Growth Agenda）研究入面觀察到嘅一個更大模式嘅其中一部分。雖然公司預期營收增長率會顯著提高——預計2026年會比對上一年高出20%——但好多公司其實仲未具備達到呢啲目標所需嘅AI能力同數據基礎。有60%受訪嘅領袖都承認，佢哋根本冇可以有效擴展AI規模嘅數據基礎設施或技術 。

啲數字亦都支持咗呢種憂慮。財務總監（CFO）正計劃大幅增加全公司嘅AI開支：83%嘅CFO預期喺未來兩年內將AI預算提高超過15%，而有42%更計劃喺同期內增加30%或更多 。但同時間，目前得大約23%嘅受訪高管能夠指出生成式AI有帶嚟可量化嘅收入或成本成果 。呢種唔對稱——即係進取嘅使費增長，對比上嚟嘅係微不足道嘅實際回報——正正就係貝恩所指嗰個「令人唔安樂嘅結構性現實」。

貝恩建議點樣收窄呢個差距

貝恩嘅研究同過往分析指出，解決方案並唔係要斬纜減少AI投資，而係要徹底改變公司追求AI節省成效嘅方法。間公司建議企業唔好再將AI當成一個獨立附加嘅工具，以為佢會自動送上成本縮減。喺另一份分析入面，貝恩論證咗一點：單靠提高生產力，係唔會為投資生成式AI嘅公司創造到投資回報（ROI）嘅，而「領先嘅公司正透過將『端到端』（end-to-end）嘅流程重新設計同生成式AI工具部署互相結合，有望實現高達25%嘅成本節省」。

實際操作上，呢個即係話要將AI嵌入去更廣泛嘅營運改革入面，而唔係就咁將佢疊加喺現有嘅工作流程上面。貝恩關於自動化嘅研究就印證咗呢一點：嗰啲最重本投資自動化嘅公司——定義係將至少20%嘅IT預算用喺呢方面——平均可以實現到22%嘅成本節省；相比起嚟，投資少過5%嘅公司就只得唔夠8% 。嗰啲見到最好成果嘅公司，並唔係單單部署更多AI；而係喺經過重新設計、能夠「消除工作」而唔係單單「加快現有步驟」嘅流程入面部署AI 。

貝恩仲強調，增長優勝者部署嘅用例（use cases）數量遠比落後者多——平均係4.5個對比只得3.3個——而且對任何單一用例，佢哋實現到嘅成本效益幾乎係落後者嘅兩倍 。間公司更廣泛嘅建議係，唔好再單憑「部署咗未」嚟衡量AI嘅成功，而係要將佢同清晰定義嘅流程同財務成果掛鉤，仲要有底層嘅數據同技術架構去支持——而家正正有60%嘅公司正係缺乏呢個基礎 。

對往後AI預算有咩啟示

呢份喺2026年6月1日發布嘅貝恩調查，正值企業AI支出加速增長、但對大多數公司嚟講投資回報（ROI）仍然遙遙無期嘅時刻。貝恩本身亦都另外計過一條數，要應付到2030年嘅AI需求，全球需要嘅運算能力建設，每年可能需要5000億美元（約3.9萬億港元）嘅資本投資，同埋每年2萬億美元（約15.6萬億港元）嘅新收入先去可以持續咁提供到資金——呢個數字就連最樂觀嘅節省預測都達唔到 。所以當下呢次慳錢大計失靈，並唔單止係戰術上嘅失望；佢更加係一個警號，提醒對好多公司嚟講，支持緊企業AI發展嗰套融資模型，係行緊一條難以持續嘅路。

呢份調查帶嚟最迫切嘅啟示係，公司冇能力再將AI投資當成一場「信仰之躍」，背後就靠一堆喺試算表上、但永遠唔會實現嘅節省數字嚟支撐。取而代之嘅係，佢哋要重建一道連接「雄心」同「營運現實」嘅橋樑，由流程重新設計開始，仲要清清楚楚咁去衡量，嗰啲承諾咗嘅成本縮減，到底係咪真係喺損益表（P&L）上面體現到出嚟。