无人提及的AI部署漏斗：60%评估，20%试点，5%上线。MIT追踪了300个真实AI实施的盈利指标。

2025年底，MIT研究人员衡量了行业一直回避直接面对的问题——不是预测或试点数字，而是300个真实企业AI部署的可记录成果，并对照盈利指标进行追踪。部署漏斗如下：60%的公司评估了AI工具，其中20%进行了试点，而这些试点中仅有5%达到了服务线的全面生产部署。95%的AI投资在产生可衡量成果之前就消散了。那些成功进入生产阶段的公司有明显模式：它们不要求AI替代判断，而是识别出边界明确的任务——特定输入、定义输出、可控的故障模式。它们在部署前而非部署后衡量成功标准。例如内容起草、代码审查、大规模数据摘要。而那95%未能成功的公司则存在：仓促行事、未定义成功指标、以及假设工具上线后效率提升会自然显现。研究中有一句话值得深思：'我们用AI取代了X名员工'并不是效率指标，而是人员数量指标——两者不是一回事。Klarna已经进入反转阶段，在AI效率数字未能在大规模下维持后重新招聘人类员工。在你还能及时调整方向之前，你发现的最清晰的信号是什么，来判断一个部署是否真正奏效？