在贸易摩擦加剧、数字技术飞速发展的当下，企业经营环境复杂多变。受经济形势及业务发展受阻影响，关注成本削减成为全球企业共同聚焦的话题。IT部门与CIO也在积极思考应对策略，力求在降本增效中发挥关键作用，助力企业突破困境。
国内某IT员工超过2000人的大型制造企业，借助数字技术大力推进业务模式、业务流程、运用模式等方面的变革。
这些举措虽在短期内取得成效，但在人工智能浪潮下，企业又面临新的挑战与机遇：上述制造企业员工担心丢掉饭碗，对创新技术的使用意愿不高。
生成式人工智能：生产力提升与成本困境
生成式人工智能（生成式AI）自问世以来便被寄予厚望，众多企业期望借助它提高生产力，降低运营成本。
对于多数企业而言，员工使用生成式AI等数字化工具虽能节省时间，但实际效果有限。调研显示，成熟使用人工智能的企业白领员工可节省约25%的时间，但由于时间碎片化，常被浪费在喝咖啡、闲聊上，即便安排更多任务，任务切换也会导致额外时间损耗，这些因素构成“生产力泄漏”，导致最终节省时间仅5%-20%，将节省时间用于创造价值时，又会有30%-70%的损耗，生产力提升最终仅剩1%-14%。
IT员工使用微软Copilot就是一个典型的案例：虽能节省了3%的时间，但实际效果可能仅有0%-1.5%。
这表明，使用生成式AI使得企业的生产力提升有限，企业决不能将注意力仅仅关注此方面。
生成式AI在应用中还存在这样一个共性问题：由于模型训练、数据维护、技术人员配备等方面的高额投入，成本不仅没有降低，反而有所增加。这与生成式AI技术需要大量的计算资源、优质的数据以及专业的技术人才来支撑密切相关。
Gartner在2024年就预测，今年底至少有30%的生成式AI项目将在概念验证后被放弃，原因包括数据质量差、风险控制不足、成本上升、业务价值不明确等，公司在这些项目上前期投资巨大，却“难以证明和实现价值”；75%的企业在运用生成式AI提升生产力进而降本的计划可能失败
生成式AI在如火如荼的今天，确实在一定程度上提高了生产力，但却没有达到降低成本的预期。相反，成本还有可能在不断攀升。
Gartner高级顾问总监李彬
分析那些获得了成功的企业，Gartner高级顾问总监李彬认为其关键在于精准定位应用场景，与自身业务深度融合，通过有效变革管理、业务流程重塑及员工培训，确保技术落地与价值实现。而大多数企业不成功的主要原因则是准备不足。
战略性替代选项：聚焦现金流与损耗环节
面对生成式AI在成本控制上的困境，Gartner给出了独特的思路——李彬指出，与其将精力集中在生产力提升、时间利用的转换上，不如直接审视资金的流向和现金流的运转，从中挖掘可能存在损耗的环节，并针对这些环节采取措施。
在实际操作中，企业可以从多个方面入手。比如，对采购流程进行深度审查。通过分析采购数据，企业可能发现某些原材料的采购价格过高，或者采购周期不合理导致库存积压成本增加。
国内某手机芯片制造商通过优化合同管理，减少“营收泄漏”，相当于削减15%-16%的IT预算。这提示企业应关注资金高效使用，而非仅追求生产力提升，以实现更显著的降本增效。
此外，企业的运营流程中也可能存在诸多浪费环节。如审批流程繁琐，一项决策可能需要经过多个层级、多个部门的长时间审批，这不仅耗费了大量的时间成本，还可能导致商机延误。通过简化审批流程，明确各部门职责，企业能够提高运营效率，降低隐形成本。
六大降本策略：精准发力，成效显著
Gartner提出了利用生成式AI降低成本的六大策略，既面向IT内部，也放眼企业全局。
面向IT内部的策略有三：削减外包、削减第三方可变支出和重新签订外包和托管服务合同。
“IT外包支出占全球IT支出13%，企业可与供应商洽谈削减5%-20%。“李彬表示，利用生成式AI降低外包需求，使得可削减的内容覆盖IT服务台、电子设备管理、软件采购维护等领域。
另外，企业法务、市场、IT等部门常与供应商签框架合同，有大量“第三方可变支出”，如法务让供应商写律师函、市场让供应商做宣传，这些多为重复性简单劳动，是削减重点。英国一服务机构用生成式AI制作律师函，成本仅0.5英镑，东芝也构建AI智能体辅助部门工作，先让需求在智能体跑一遍，再看是否联系供应商，借此降低外包成本。
重新签订外包和托管服务合同，是IT内部降低成本的又一策略。生成式AI的知识压缩和经验压缩能力，能帮助新供应商快速掌握企业特定领域知识，降低对原有供应商的依赖，打破“供应商锁定”局面，使企业能够更灵活地选择更具性价比的服务提供商，磨合期也得以缩短了。
面向企业支出的策略也有三个，分别是削减运营资金、削减循环债务和采用更强硬的合同。
运营资金是企业平衡应收应付与实收实付时间差的现金储备。2019年以来全球运营资金总量增加20%、达1.56万亿欧元。李彬认为，生成式AI可提高销售与回款预测准确性，缩小时间差，减少现金储备需求。他举例说，某制造企业用AI分析报表与外部数据，回测偏差仅1%，有效优化运营资金。
在削减循环债务方面，借助生成式AI可优化资金管理，减少循环债务需求，降低利息支出，相当于削减IT人员的效益。3M公司2022年利息支出达4.62亿美元，借助生成式AI，IT支出降低至整个营收的1.3%，低于全行业3.8%的平均水平相当于减少了25%的IT员工。但如果短时间内裁员25%，意味着组织管理能力的重创和崩盘，对一家全球性企业而言简直不可想象。
由于营收泄漏带来不同程度的应收款，也使企业面临大量资金损失，这个数字占营收5%，超过了IT投资。李彬建议，借助生成式AI，采取更强硬的合同和合同管理，可提升合同管理效能，减少泄漏。某手机芯片制造商通过优化合同管理，约束客户出货量与单价，挽回大量营收损失。
借力Gartner，实现价值飞跃
在生成式AI浪潮中，企业需要突破传统思维模式，关注现金流与成本损耗环节，实现更显著的降本增效。Gartner的建议与策略为IT部门及CIO提供了新视角与实用路径。
作为职能和业务部门的支撑，IT部门从幕后走向前台，成为企业降本增效的主力军。Gartner相信，通过精准削减外包与第三方支出、优化合同管理等措施，IT部门将直接创造价值，提升在企业中的战略地位。同时，企业范围内资金管理优化，提高运营效率与财务健康度，增强市场竞争力，实现可持续发展。
Gartner高级顾问总监李彬
李彬表示：“GenAI等新兴技术具备可能性，在营收和成本两方面为企业带来价值。本次话题聚焦于成本，是因为我们在过去三年中看到全球大部分企业的科技高管都面临成本的压力，因此希望籍此与他们一起探索，如果在这方面能尽快作出一些成果——也即是显性、可量化的价值。”
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