2027年企业的AI投入规划怎么做？你还在给老板画大饼吗？ - 比赛回放

转眼间又到了年底。

以往这个时段，首席信息官们最纠结的是如何拟定明年的IT预算。但今年情况有变，必须额外思考：2027年的人工智能投入该如何布局。

老杨最近与几位企业CIO朋友交谈，发现今年氛围与往年相比有些微妙。老板们被各种发布会和自媒体信息轰炸了一整年，对AI的期望值早已达到顶点。业务部门也通过WorkBuddy这类工具尝到了自主操作的甜头，胃口越来越大。夹在中间的信息部门，若在2027年规划中仍写着“我们要引入大模型、搭建中台、拥抱AI原生”，老杨敢断言，这份规划十有八九会被老板直接退回。

在老杨看来，2027年企业AI落地已进入深水区，老板们更关注投入产出比，也就是说，老板的钱袋子收紧了。谁再用概念糊弄，很可能先被淘汰。因此，规划必须从“技术驱动”转向“商业驱动”。

一、2027年规划如何制定：避免贪大求全，追求精准

在当前市场环境下，老杨认为2027年的企业数字化预算需要精打细算。预算可划分为两大块，具体如下：

第一块，稳固基础

2027年的算力基础设施该优化的要优化，数据治理再难也必须推进，安全合规这道防线得筑牢。按当前趋势发展，随着WorkBuddy这类AI智能体的深入应用，业务部门的影子IT失控只是时间问题，最终兜底的还是信息部门。数据治理也不是一两年能完成的任务。数据质量不达标，任何AI工具都是空谈。AI环境下的安全合规不是口号，必须是写入规划的硬性条款，谁建设、谁审核、出问题谁负责，白纸黑字写清楚，并且要能执行下去。

第二块，创造价值

也就是产生可见的效益。企业做AI项目最怕的是贪大求全，什么都想要，结果什么都得不到。因此，2027年老杨建议AI落地场景只聚焦1到3个，能带来明确业务增长或大幅降本的核心场景。例如制造业的智能质检和排产，金融业的信贷智能审核。

尤其是2027年的算力投入成本，也是预算的重点。不要再热衷于购买昂贵的GPU来建设大模型。不要把AI资产做得过重，要改变策略，让算力像自来水一样，按需购买，重资产转变为轻运营。当然，对于数据涉密、合规要求极高的特殊行业，该建设还是要建设。

最需注意的一点是：最好少做所谓的AI原生重构。 旧系统无法打通、旧业务逻辑难以迁移，这是物理现实。因此，CIO要在规划中写明，依靠MCP协议、AI适配层等手段，让大模型外挂、激活现有的老ERP和CRM。不要动不动就重构，重构规模越大，失败风险越高。

二、AI如何考核：别数Token，要算产出

2027年企业AI落地如何考核？这是当前大多数企业最头疼，也最容易引发争议的问题。

在老杨看来，如果一个企业按Token调用量来考核，这是极其愚蠢的管理懒政行为。AI不是水电煤，不是用得越多越好。如果真按Token使用量考核，业务部门为了达标，会把大模型当成游乐场，天天让AI生成废话，在测试环境里疯狂刷单。最终算力账单爆表，产出的全是一文不值的数字垃圾。

问题是，如果只考核产出效果，早期又极难量化。因为AI在许多场景中的价值，是帮助人们把工作做得更顺畅，而不是直接替代一个岗位。如果一个企业领导推广AI的目的就是为了优化员工，那这个项目永远无法成功。

那么2027年AI落地应用该如何考核？

老杨建议如下：

底层， 算力成本透明化。IT部门建设水厂，业务部门买水，将Token消耗直接计入业务部门的运营成本。不考核数量，用财务杠杆倒逼他们自己心疼钱。

中层， 过程指标。看AI渗透率和业务采纳率：客服有多少比例的问题由AI预处理？研发有多少AI生成的代码被采纳？财务用AI缩短了多少对账时间？

顶层， 业务ROI，只针对核心项目考核。比如AI排产上线后，库存周转率提升了几个百分点，能耗降低了多少。不要一开始就考核ROI，那样只会逼着使用部门搞显性的花架子。要知道真正的核心业务流，如智能供应链排产、研发仿真，周期长风险高，前两年根本算不清。因此，老杨认为给它们留出观察期，比逼出假数据要好。

用一句话总结：技术指标退居幕后，业务指标走上前台。

三、两块“隐形工程”不可省略

除了技术和场景，老杨认为2027年有两块短板必须补齐。

一是：组织与AI素养

要知道，企业AI落地最大的阻力是人。因此，CIO在规划中必须写明：分层培训如何开展，绩效考核如何调整，才能让员工愿意把自身的经验传授给AI。培训最容易流于形式。召开全员大会讲两小时AI前景，不如让业务骨干跟随一个真实项目做两周。同时，2027年企业还要从外部引进，或内部培养懂业务的“翻译官”，即前沿部署工程师（FDE）。这类人才现在比稀缺算力还珍贵，市场难以招聘，得从内部慢慢培养，所以CIO在规划中需要特别注明。

二是：治理与安全合规

从当前趋势看，业务部门搞影子IT已是大势所趋。因此，CIO在2027年的规划中必须明确：企业级AI沙盒如何构建，敏感数据如何脱敏加水印，一条从事前准入到事后审计的合规防线如何建立。

四、信息部门如何保住饭碗

在降本增效的大环境下，如果一个企业信息部门的规划还只是“买软件、做实施、修电脑”，估计2027年第一批被优化的很可能就是IT部门。因为这些工作，业务部门用AI自己也能干，还更便宜。

因此，想不被优化，信息部门必须完成三个角色转变。

1. 从建设者转变为架构与治理者

业务部门自己搭建Agent？可以，IT部门不阻拦，但必须运行在IT部门提供的安全底座上。IT部门掌握着公司的核心数据源、API接口和身份权限，只要卡住数据出口和合规底线，就是那个绕不开的守门人。但守门人不是堵门人。IT部门把底座和规则确立好，业务部门在里面怎么折腾都行，但超出边界的必须拦截。这叫有底线的放权，不是一刀切的拒绝。老板需要的是可控的创新，不是无人敢动的死水。

2. 从技术自嗨转向业务合作

别再向老板汇报你用了多少亿参数的大模型，而要汇报你为业务省了多少钱、提升了多少效率。当你能用AI帮老板赚到钱，谁还敢动你。

3. 将核心能力沉淀为企业大脑

别再做接需求、写CRUD的流水线工人。把公司的核心业务逻辑，封装成AI能调用的标准化接口。等业务部门要做新应用时，发现底层调用的全是你封装好的东西，你就成了企业智能化的中枢。

值得注意的是：转变角色不是喊口号。如果2027年的规划中不写明每一步谁牵头、什么节奏、如何验收，到了年底还是原地踏步。

最后总结：

2027年的AI规划，是一次重大考验。它考验的不仅是CIO对技术趋势的判断，更是对企业管理本质的洞察。

抛弃那些华而不实的概念，回归商业常识。能用AI赚到钱、省下钱，还能在混乱中守住安全底线的IT团队，才会在这一轮浪潮中，不仅不被优化，反而成为推动企业前进的核心引擎。

本文来自微信公众号“湘江数评”（ID：benpaoshuzi），作者：老杨，36氪经授权发布。