原文摘要

A little while back we did a great deep dive with Marc Benioff, Salesforce’s CEO.  While I had him I did a deep dive on a question all of us need to understand better: just where are these massive AI budgets for software really coming from?  Salesforce CEO Marc Benioff’s learning: if you have a...
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进一步信息揣测

• AI预算的隐藏陷阱：设立独立的“AI预算”往往是错误的信号，表明企业将AI视为孤立项目而非业务赋能工具，这会导致缺乏实际业务成果（通常只有内部高管或咨询顾问才清楚这一反直觉的真相）。
• 企业AI转型的失败率：尽管AI被炒作多年，但绝大多数公司的AI项目实际并未产生可量化的ROI，董事会汇报时常用“战略价值”等模糊说辞掩盖失败（这一数据通常不会公开披露，需通过行业内部交流获取）。
• 成功AI项目的关键特征：如Salesforce的AgentForce，必须直接切入具体业务流程（如客服或销售），而非停留在实验室阶段——这类实战经验通常需付费案例研究或与实施团队交流才能获取。
• 预算迁移的潜规则：真正有效的AI预算应来自业务部门（如销售、客服）的现有资金，而非中央创新基金，因为业务部门对结果负责（这一机制通常不被公开讨论，属于企业财务策略内幕）。
• 银行AI转型的教训：RBS的案例揭示，即使拥有顶尖AI团队（如博士研究员），若无法与业务目标（如财富管理转化率）绑定，多年投入也会沦为“纸上科研”（此类失败细节通常被企业保密，需通过离职员工或顾问渠道泄露）。
• 高管心理博弈：连Salesforce这样的AI先驱也需要一个“震撼性”业务案例（如AgentForce）来证明AI价值，说明行业普遍存在“概念验证疲劳”（这一高层心态通常不会在公开报告中提及）。
• 业务部门考核黑箱：服务团队需对AI驱动的效率提升负责、销售团队需证明AI增强的产能——这种KPI设计细节通常隐藏在企业内部考核文件中，外部难以获取。