根据MIT的报告《GenAI Divide: Stage of AI in Business 2025》，2025年商业人工智能领域存在明显的“生成式AI鸿沟”，主要体现在以下几个方面：投资回报率极低：尽管企业在生成式人工智能领域投入了300至400亿美元，但95%的组织回报率为零。只有5%的集成人工智能试点项目创造了数百万美元的价值，而绝大多数项目仍未对损益产生可衡量的影响。工具应用效果差异大：像ChatGPT和Copilot这样的工具被广泛采用，超过80%的组织已经对它们进行了探索或试点，近40%的组织表示已进行部署，但这些工具主要提高的是个人生产力，而非盈亏表现。企业级系统则遭到摒弃，60%的组织对这类工具进行了评估，但只有20%进入了试点阶段，仅有5%进入了实际应用阶段。行业变革有限：8个主要行业中只有科技和媒体这2个行业出现了显著的结构性变化，其他7个行业几乎没有结构性变化，尽管有大量的试点活动，但很少有行业出现深层次的结构性转变，如出现新的市场领导者、被颠覆的商业模式或客户行为的可衡量变化。企业试点与推广的矛盾：大公司在试点规模上领先，但在扩大规模方面滞后。企业的官方举措在生成式人工智能鸿沟的错误一侧停滞不前，但员工已经通过个人人工智能工具跨越了这一鸿沟，“影子人工智能”往往比正式举措带来更好的投资回报率。投资方向不合理：预算倾向于可见的、直接产生收益的职能部门，而非高投资回报率的后台部门。但实际上，真正的成本节约和效率提升恰恰发生在后台职能中，如财务管理、供应链管理、业务流程优化等方面。实施方式影响成功率：外部合作的成功率是内部构建的两倍。成功的采购商要求针对特定流程进行定制，并根据业务成果而非软件基准来评估工具，他们期望与现有流程集成并随时间推移不断改进的系统，满足这些期望的供应商能在几个月内获得数百万美元的部署项目。
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