波士顿咨询公司（BCG）于2026年9月发布《Applied AI Index 2026》。报告显示，近半数受访企业已从AI应用中获得可衡量的价值，企业AI的关注点正从“能否做出试点”转向“能否持续创造经营价值”。但规模化应用也带来新的管理缺口：42%的企业预计在2030年前赋予AI智能体无需逐项人工审批的决策权，目前仅5%的企业具备相应管控。对管理层而言，扩大应用与建立授权边界，需要同步推进。
近半数企业创出价值，不等于价值已普遍释放
这项指数基于对全球20多个行业、1300多名首席级高管及资深管理者的调查。BCG在2026年9月30日发布的新闻稿中指出，一年前的研究显示，仅5%的企业通过AI获得显著价值；2026年的报告则发现，近半数企业已获得可衡量的价值。两次表述的价值门槛并不完全相同，不宜将两个百分比直接解读为同口径的增长幅度，但它们共同反映出企业AI正在越过单纯试验阶段。
理解“近半数”还需要区分两件事：产生价值是结果判断，处于扩大或先进阶段是成熟度判断。前者关注AI是否带来可衡量的业务收益；后者关注企业能否把应用推广到更多流程，并形成持续运营能力。单个项目节省了时间，不代表企业整体已经完成规模化转型；部署了多个智能体，也不等于它们都创造了净收益。
报告同时指出，AI价值中占比最大的部分仍集中在少数表现突出的企业。对营收增速、股东回报和EBITDA等经营指标，管理层应关注价值创出企业与后进企业之间的差异，但不能把观察到的表现差距全部归因于AI：行业、原有盈利能力和其他经营决策同样可能产生影响。更可靠的内部判断，是追踪具体场景的投入、收益与风险成本，再观察这些改进能否稳定反映到经营结果中。
智能体的授权速度，正在超过管控准备速度
与传统的问答或内容生成工具相比，AI智能体可能调用系统、处理业务信息，并在连续步骤中采取行动。BCG所说的42%，是企业对2030年前授权安排的预期，不是当前已有42%的企业让智能体自主决策；仅5%具备必要管控，则提示不少企业的部署意愿走在了治理能力前面。
这种落差在具体业务中更容易识别。例如，智能体可以为采购人员整理报价、提示异常，也可以被进一步授权调整订单或触发付款。前一类任务主要考验信息质量与建议准确性；后一类任务还涉及权限、金额阈值、责任归属和事后追溯。若仍以“有人最终会查看”为默认保障，却没有规定何时必须暂停并交由人处理，人工监督很难在关键时刻发挥作用。
企业下一步该补什么
管理层可以先按业务结果，而非AI工具数量，定位自身阶段：只有局部演示、尚未核算收益的，仍以试点验证为主；已有稳定收益、准备跨团队复制的，重点是流程和数据标准化；已经让智能体执行跨系统任务的，则必须把管控视为扩展条件，而不是上线后的附加工作。
相应的补课清单可从四处入手：
- 限定授权范围。按任务、系统、数据、金额和可逆性分级。将检索与建议、提交待审操作、直接执行操作区分开；涉及资金、客户权益或不可逆变更时，明确审批和停止条件。
- 管理决策上下文。规定智能体能读取哪些资料、采用哪个版本的业务规则、何时需要重新获取信息。对来源不明、过期或相互冲突的上下文，不应让智能体据此直接执行。
- 设置有效的人工监督。指定业务负责人和升级路径，让人接收足以判断的依据与操作记录，而不只是一个“同意”按钮；同时设计撤销、回滚或应急停用机制。
- 持续评估价值与风险。除完成率、耗时和成本外，记录错误操作、越权尝试、人工接管频率及业务损失。评估应覆盖真实流程中的异常情况，并在权限、模型或业务规则变化后重新进行。
《Applied AI Index 2026》传递的变化是：企业不再只需证明AI“可以使用”，还要证明它“值得扩大使用”。当智能体开始获得行动权，价值核算与管控设计必须使用同一套业务场景和责任边界；否则，试点越成功，未经约束的风险也可能扩散得越快。
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