📊 **广泛采用与收益分化：** 调查显示，生成式AI已成为员工日常工作中的常用工具，近六成员工每天使用，表明了强烈的需求和日常化趋势。然而，生产力收益却呈现显著分化，仅约36%的员工报告生产力得到提升，而近半数（46%）未明确感受到效果，这揭示了从工具应用到实际价值实现的路径上存在延迟，并且方法论上仍需改进。

🚧 **落地核心障碍与驱动力转移：** 推动生成式AI落地的最大挑战在于缺乏清晰的业务用例（37%）以及难以量化AI带来的影响（8%）。在推动力量方面，IT部门仍是主导（55%），但业务部门的贡献正在显著增长（29%），这标志着组织内部的责任和期望正逐渐从纯粹的技术层面转向业务应用层面。

🔧 **基础设施与能力短板：** 在基础设施建设方面，虽然云和网络安全相对成熟，但数据管理和应用现代化方面存在滞后，超过20%的组织在这些关键能力上仍显不足，这直接制约了AI技术的广泛部署和可扩展性。同时，能力缺口主要体现在业务理解和领域专长（32%），而非纯粹的技术技能，这表明加强相关培训和培养跨职能人才比单纯的技术招聘更为紧迫。

📈 **监控合规薄弱与未来趋势：** 目前，大多数组织在AI的监控和合规方面能力有限，仅有基本的人工监控（46%），且约三分之一（32%）尚未建立正式的合规流程，这阻碍了AI的可持续和安全生产化应用。当前阶段呈现“高频使用、低序列化落地”的特征，要实现大规模商业回报，未来12-24个月内，组织需要并行推进明确业务用例、补齐基础设施以及构建以业务为中心的复合型人才路径，从而提高从试点到规模化的转化效率。

调查显示，生成式 AI 已成为员工日常工具：59% 的受访者表示在工作中每天使用 GenAI，这表明供需端的强烈采用意愿与日常化趋势同在。

尽管采用率高，生产力收益存在分歧：约 36% 报告生产力显著提升，但约 46% 仍未明确效果，反映出工具使用与价值实现之间存在明显时滞与方法论缺失。

落地的核心障碍集中在用例与衡量：37% 认为缺乏清晰业务用例是最大障碍，另有 8% 指出难以衡量 AI 影响，说明价值识别与量化依旧是首要挑战。

推动力量上，IT 仍是主导（55%），但业务部门占比 29% 正在成为重要驱动者，意味着组织内责任与期望正在从技术向业务侧转移。

基础设施与治理不均：云与网络安全展现相对成熟，但数据管理与应用现代化滞后；约 20% 以上组织在这些关键基础能力上仍处于欠建状态，制约 AI 的可扩展性。

能力缺口以业务理解和领域专长为主（32%），技术类能力如 AI 工程与数据科学分别约 17% 与 15%，提示培训与跨职能人才比纯技术招聘更紧迫。

监控与合规能力薄弱：46% 仅具备基本人工监控，31% 监控能力有限或不存在；32% 左右尚未建立正式合规流程，真正实现可持续、安全的生产级 AI 仍需强化监测与审计体系。

趋势洞察：当前阶段呈现“高频使用、低序列化落地”的特征——生成式 AI 已进入日常，但大规模商业回报依赖于三个并行推进：明确业务用例与量化指标、补齐数据与应用基础设施、以及构建以业务为中心的复合型人才路径。组织若在未来 12–24 个月内同时推进这三条主线，将显著提升从试点到规模化的转化率。