机构：IBM 商业价值研究院
Solving the AI ROI puzzle: How Chief AI Officers cut through complexity to create new paths to value
原报告发布：2025-07 精读发布：
阅读原文↗一句话结论
光任命一个首席 AI 官不够，要见到回报，还得有一把手授权、集中的运营模式、不单打独斗的团队，以及挂在业务结果上的衡量标准。
关键数字
26%
受访组织中设有首席 AI 官的比例（2025 年第一季度）
+10%
有首席 AI 官的组织，AI 投资回报率更高
+36%
集中式或中心辐射式运营模式，比分散式的回报率更高
25%
2023 年以来达到预期回报的 AI 项目占比
68%
无法衡量效果也照样启动 AI 项目的首席 AI 官占比
IBM 商业价值研究院与牛津经济研究院、迪拜未来基金会合作，2025 年第一季度调研 22 个国家、21 个行业的 600 多位首席 AI 官。
试点很热闹，回报很少
60% 的组织还以投资试点为主，2023 年以来只有 25% 的 AI 项目达到预期回报。从试点走向全企业，需要有人把分散的项目拧成一股绳。
一个人做不成
57% 的首席 AI 官直接向 CEO 或董事会汇报，76% 被其他高管征询 AI 决策。但最难的几件事，包括衡量成效、伦理与治理、争取资金，在他们的优先级里反而排在最后。
集中才能规模化
已经跨职能规模化的企业里，分散式运营模式只占 10%。集中式或中心辐射式的组织，推进到生产环境的试点多一倍，回报率高 36%。
衡量要看业务结果
72% 认为不衡量 AI 影响就会落后，68% 却在无法衡量时照样启动项目。KPI 不能只看单个项目的回报率，要看收入、利润、客户满意度和员工效率。
明天就能做的一件事
列出公司正在跑的 AI 项目，给每个项目写一句“它改善的是哪个业务指标”。写不出来的项目，先停下来补这一句。
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