欧洲消费业AI困局：高投入难见实效

原文链接

https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/the-ai-paradox-in-europes-consumer-industries-more-spending-elusive-impact#/

或点击底部“阅读原文”官网阅读英文原文

2026年5月4日

欧洲企业高管在人工智能领域的投资覆盖面史无前例——却难以将资金投入转化为可量化的成果。

今年，欧洲消费品行业的每位高管或许都经历过相似的对话：董事会询问人工智能资金的流向；首席财务官渴望看到可衡量的回报；战略团队在营销、客户体验、供应链及技术开发等方面提出了更多人工智能计划。然而，当被问及人工智能对利润的实际贡献时，企业的回答如出一辙：现在下结论为时尚早。

这便是当前欧洲消费行业面临的悖论。企业在人工智能上的投入创下新高，并将该技术广泛融入各业务板块——但可量化的财务影响依然微弱。雄心壮志的增速远超执行能力，而这一落差可能是未来一年消费行业领导者所面临的关键挑战。

2025年12月至2026年1月期间，麦肯锡向欧洲消费行业（包含零售、快速消费品、服装时尚及相关消费服务领域）的27位首席X官发放了深度问卷，旨在了解其人工智能战略、投资重点、人才储备、数据基础及技术准备情况，以及规模化应用人工智能的进展。超过半数的受访者为首席信息官或首席技术官，约25%为首席数据官或首席数据分析官。受访者多来自大型企业（16家员工数超2万）。尽管样本量有限且未必代表全行业，但这些核心决策者对人工智能进展及痛点的见解，提供了行业发展的风向标。

雄心高涨，但执行落差也在拉大

这项非正式调查揭示了一个鲜明对比：23位高管表示，其企业去年增加了人工智能项目，无一缩减。然而，仅6位受访者指出，人工智能项目带来了1%或更高的息税前利润（EBIT），超过半数受访者认为，现阶段确定财务影响仍言之过早。

这种雄心与执行之间的鸿沟，或许是当今欧洲消费行业人工智能之旅的最显著特征。公司在全价值链上广泛尝试，但大多数尚未构建出将试点转化为可规模化业务影响的能力。

愿景宏大，预算持续攀升

问卷或许存在其他局限，但绝不缺乏雄心。受访高管日益将人工智能视为未来竞争力的核心。超过一半的受访者将其未来三年的人工智能愿景描述为“重大”或“革命性”的变革。投资预期也折射出这份雄心。22位受访者计划在未来一年继续增加人工智能支出。多数预计增幅在10%至30%之间；5位预计支出增长将超过30%。当前的投资水平已相当可观：超过半数受访者表示，数字预算中至少5%被分配给人工智能项目，超过三分之一的受访者分配比例高达10%至30%。

人工智能已渗透至消费价值链的各环节（见图1）。市场营销与增长部门是最受关注的领域，有19位受访者提及。软件开发与科技运营紧随其后（分别为18位和17位），反映了人工智能在工程生产力与自动化方面应用的日益普及。需求预测、客户体验、定价促销、供应链运营以及产品开发，也频繁出现在人工智能项目组合中。

简而言之，各企业并非对人工智能进行单一或简单的押注，而是将其广泛部署于企业的多个部门。

尽管覆盖范围在扩大，战略的协同性仍显不足。当被问及人工智能战略的成熟度时，10位受访者描述为“发展中”，意味着部分部门已有战略，但尚未在全企业范围内整合。10位受访者表示其战略仍处于“新兴”阶段，仅有初步讨论或初期计划。仅有少数受访者称拥有既定的战略，价值目标明确，路线图清晰有序。

这表明企业扩展人工智能的速度快于其构建连贯的企业级指导战略的速度，这或许解释了为何财务影响迟迟未现。

基础尚不稳固

仅有雄心无法带来成果；执行能力决定了人工智能投资能否转化为实际影响。问卷反馈显示，许多消费品公司在人才、素养、数据和技术等基础层面面临着重大的能力缺口。

人才是最显著的制约因素。仅9位受访者表示企业拥有合适的人员来有效开发和扩展人工智能。这与我们服务客户的经验一致：对许多企业而言，挑战不在于替代员工，而在于协调数据科学家、机器学习工程师、产品经理和领域专家，让大家协同工作以交付业务成果。

企业范围内广泛的人工智能素养也未能跟上投资的步伐。近三分之二的受访者表示其公司的人工智能素养处于“发展中”，表明已有结构化培训项目，但各职能部门分布不均。仅两位称企业日常广泛使用人工智能。这一差距突显出一个重要的不对称性：尽管所有公司都在扩展人工智能应用，仅少数公司能广泛应用并重塑工作方式。

数据基础设施和技术平台仍是另一大主要制约因素。75%的受访者将其数据基础设施评级为低于既定成熟度水平。各公司技术基础设施也呈现类似形态，仅一位受访者表示其系统足够强大，能支持企业级人工智能部署。

业务和技术团队之间的协作释放出令人鼓舞的信号：近一半的受访者称这两个团队合作无间，尽管仍有25%表示存在严重问题。鉴于人工智能应用涵盖从营销到供应链的多个领域，这种跨职能协作对于将人工智能投资转化为业务成果至关重要。能最快弥合团队间协调差距的企业将更快看到成果。

领域宽广，部署尚浅

尽管雄心日增，部署仍不均衡，许多企业陷入了所谓的“试点陷阱”。许多高管称已建立了相当规模的人工智能项目。8位表示自己管理着10到20个项目；6位超过50个。但平均来说，只有约10%的受访者表示达到了人工智能的规模化部署。许多企业仍处于概念验证或开发阶段，超过三分之一甚至尚未启动。部署领域宽广但浅表，试验多数尚未转化为企业级影响。

财务表现也反映了这一现象。超过一半的受访者表示，现在判断人工智能是否对息税前利润产生了可衡量的影响还为时过早。在回复产生影响的9位受访者中，只有2位提到了显著的财务收益（5%到10%的息税前利润提升）。在已显现价值的领域（图2），最常见的是运营效率：成本降低最常被提及，其次是客户满意度和创新的提升。

在欧洲消费行业，现阶段人工智能价值