2027年企业的AI投入规划怎么做？你还在给老板画大饼吗？ - 星空网页版

年终将至。

以往此时，CIO们最纠结的是明年IT预算如何分配。但今年情况有变，必须加上：2027年的AI投入策略如何制定。

老杨最近与多位企业CIO朋友交流，发现今年气氛与往年不同。老板们被各类发布会和自媒体持续轰炸一整年，对AI的期望已到顶点。业务部门也通过WorkBuddy等工具尝到了自助操作的甜头，需求日益增长。处在中间的信息部门，如果在2027年规划中仍写“我们要引入大模型、搭建中台、拥抱AI原生”，老杨敢断定，这份规划十有八九会被老板直接否决。

老杨认为，2027年企业AI落地已进入深水区，老板们更关注投入产出比，也就是预算更紧了。谁再用概念糊弄，估计谁就先被淘汰。因此规划必须从“技术导向”转为“商业导向”。

一、2027年规划策略：避免贪多，追求精准

在当前市场环境下，老杨认为2027年企业数字化预算需要精细化管理。预算应分为两大块，具体如下：

第一块，稳固基础

2027年的算力基础设施需要优化，数据治理再艰难也必须推进，安全合规这道防线要筑牢。按当前趋势，随着WorkBuddy这类AI智能体的深度应用，业务部门的影子IT失控是迟早的事，最终兜底的仍是信息部门。数据治理不是一两年能完成的任务。数据质量不达标，任何AI工具都无效。AI下的安全合规不是口号，而是必须写入规划的硬性条款，谁建设、谁审核、出事谁负责，要白纸黑字写清楚，并能执行。

第二块，创造价值

即产生可见收益。企业做AI项目最怕贪多求全，结果一无所获。因此，老杨建议2027年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。

特别是2027年的算力投入成本，也是预算重点。不要再热衷购买昂贵GPU搭建大模型。不要将AI资产做重，要改变策略，让算力像自来水，按需使用，重资产转为轻运营。当然，对于数据涉密、合规要求高的特殊行业，该建设还是要建设。

最需注意的一点是：尽量少做所谓的AI原生重构。 老系统无法打通、旧业务逻辑搬不动，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、激活现有老ERP和CRM。不要轻易重构，重构越大，失败风险越高。

二、AI考核方式：别数Token，要算产出

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

老杨认为，如果一个企业按Token调用量考核，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，可能把大模型当游乐场，天天让AI写废话，在测试环境中疯狂刷单。最终算力账单爆表，产出的全是毫无价值的数字垃圾。

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更顺畅地工作，而不是直接取代一个岗位。如果企业领导推广AI的目的是为了优化员工，那这个项目就永远无法成功。

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建设水厂，业务购买水，将Token消耗直接划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？研发用AI生成了多少被采纳的代码？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。例如AI排产上线后，库存周转率提升了几个点，能耗降低了多少。不要一开始就考核ROI，那样只会逼使用户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观察期，比逼出假数据要好。

用一句话总结：技术指标退到幕后，业务指标走上前台。

三、两块“隐形工程”不能省

除了技术和场景，老杨认为2027年有两块短板必须补齐。

一是：组织和AI素养

要知道企业AI落地最大的阻力是人。因此CIO在规划中必须明确：分层培训如何开展，绩效考核如何调整，才能让员工愿意将自身经验输入给AI。培训最容易流于形式。开全员大会讲两小时AI前景，不如让业务骨干跟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，市场招不到，得从内部慢慢培养，所以CIO在规划中需特别注明。

二是：治理和安全合规

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年规划中必须明确：企业级AI沙盒如何建设，敏感数据如何脱敏并加水印，一条从事前准入到事后审计的合规防线如何搭建。

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仍只是“买软件、做实施、修电脑”，估计2027年第一批被优化的可能就是IT。因为这些工作，业务部门用AI自己也能做，而且更便宜。

所以想不被优化，信息部门必须完成三个角色转变。

1.从建设者变为架构与治理者

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

2.从技术自嗨转向业务合伙

别再跟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、提了多少效。当你能用AI帮老板赚到钱，谁还敢动你？

3.把核心能力沉淀成企业大脑

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：转角色不是喊口号。如果2027年的规划中不写清楚每一步谁牵头、什么节奏、怎么验收，到了年底还是原地踏步。

最后总结：

2027年的AI规划，是一次大考。它考验的不只是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。