走出狂热期，进入务实落地阶段
2023-2024 年是企业 AI 的概念验证（PoC）热潮，各家团队纷纷搭建演示 Demo；而 2025 年的关键词是坚定的生产力落地与严谨的 ROI 考核。
热潮与落地之间的鸿沟，本质上评价口径变了：PoC 阶段看"能不能做出来"，落地阶段看"稳定、合规、算得过账"。这决定了 CIO 的提问方式从功能演示转向指标取证，也解释了下面五个指标为什么相互牵制——数据主权是准入门槛，防锁定是议价筹码，吞吐量与防退化门禁是产出质量的正反两面，人才转型则是所有指标的可持续前提。
决策层关注的 5 大核心指标
- 实际业务交付吞吐量（Throughput）：功能从需求到上线交付周期是否缩短至少 30% 以上；
- 数据资产主权（Data Sovereignty）：企业核心业务逻辑与客户数据坚决杜绝进入公共模型训练池；
- 供应商防锁定（No Vendor Lock-in）：全面推行像 MCP 这样跨模型的开放协议，随时具备在不同云厂商之间自由切换的能力；
- 研发工程防退化门禁；
- 组织人才能力模型的平稳转型。
指标度量口径参考
| 指标 | 可采证的信号 | 常见的失真做法 |
|---|---|---|
| 交付吞吐量 | 真实迭代周期的前后对比数据 | 只统计演示项目、剔除返工时间 |
| 数据资产主权 | 出口流量审计与网关侧脱敏日志 | 仅凭供应商一纸承诺、不做验证 |
| 供应商防锁定 | 一次真实的跨供应商切换演练 | 协议上开放、集成层却满是私有调用 |
| 防退化门禁 | 门禁实际拦截回归案例的记录 | 只设规则不做抽样复核 |
| 人才能力转型 | 规则维护、评审 AI 产出等新职责的分配表 | 用培训人次替代能力证据 |
向董事会汇报前的自查四问
- 吞吐量的基线数据来自生产环境的交付流水，还是精心准备的试点场景？
- 数据主权是否有独立可查的审计证据，例如统一网关的调用与脱敏日志（架构思路可参考 企业级 AI Gateway 架构设计：统一路由、Token 计费管控与 MCP 工具防火墙）；
- 防锁定能力是否演练过：换一个模型供应商，工具层配置要改多少？
- 防退化门禁上线至今，抓到过几次真实退化？从未触发过报警的门禁需要先怀疑其覆盖面。
常见问题速查
| 现象/疑问 | 原因/背景 | 处理/建议 |
|---|---|---|
| Demo 惊艳但推广后无感 | PoC 挑选了最顺路径的场景 | 以真实工单与缺陷分布选取试点 |
| 各团队 ROI 口径打架 | 缺少统一的吞吐量基线 | 先统一定义再横向比较 |
| 供应商切换报价畸高 | 集成层深度绑定私有接口 | 用开放协议隔离模型与工具层 |
| 一线抵触指标考核 | 指标与个人绩效简单挂钩 | 团队级度量优先，配合转型培训 |
小结
检验一项 AI 采纳是否真落地，看两条硬标准：其一，任意抽一个已上线的 AI 功能，能否给出从需求到上线的周期对比数据；其二，切断当前主力供应商的某项私有服务，业务是否在预案内可平滑切换。两条都答不上来，说明还停留在 PoC 惯性里。务实阶段的标志不是预算增加，而是每个数字都能被独立验证。