工程公司认为使用 AI 带来的生产力优势微乎其微

快速阅读: 据《ITProPortal》最新报道，尽管寄予厚望，多数工程企业未显著提升生产力。93%的领导者预期AI带来提升，但仅3%实现。SimScale报告指出，云原生平台使用组织更可能成功。数据孤岛和旧工具是主要障碍。

尽管寄予厚望，工程企业大多未能从人工智能中获得显著的生产率提升。虽然93%的工程领导者预计人工智能将带来生产率的提升——其中30%预期会有非常大的提升——但只有3%的人报告实现了这种程度的影响。

然而，根据SimScale发布的《2025年工程人工智能现状》报告，使用云原生仿真软件的组织在接下来12个月内实现AI目标的信心是其他组织的两倍。值得注意的是，这些公司拥有成熟AI计划的比例是其他公司的三倍，拥有干净、集中数据的比例是六倍。

“工程领导者看到了人工智能的潜力，但知道不等于做到，”SimScale首席执行官大卫·海尼表示。“挑战不再是对人工智能承诺的相信，而是克服那些真正阻碍团队成功扩展人工智能的系统性障碍。”

该研究发现，与大多数行业一样，最大的障碍是数据孤岛和遗留的桌面计算机辅助工程（CAE）工具。超过一半（55%）的人指出数据孤岛是主要障碍，42%的人指出遗留的桌面计算机辅助工程（CAE）工具是主要障碍。

与此同时，42%的首席技术官抱怨技术团队内部对人工智能的采纳存在阻力。然而，工程团队领导自己报告说，他们遇到的阻力仅为29%。

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SimScale指出，这表明技术团队比管理层想象的更开放、更有准备且更愿意采用人工智能。

人工智能被视为工程领域的增长引擎

就期望而言，人工智能被视为增长引擎，同时也是提高效率的工具。工程领导者预计人工智能将推动更大的设计创新（54%）、提升工程生产力（51%）以及加快产品上市速度（47%）。降低成本则被列在预期收益的最末位。

人工智能被视为工程领域的增长引擎

至于那幸运的3%，他们看到显著的生产率提升，SimScale表示，这全在于项目执行，这些公司具备四个共同的关键特征。

首先，他们已淘汰了基于传统桌面时代的工具链，转而采用云原生平台，他们的工程数据是集中化、可访问且结构化的，采用开放格式和API。

这些公司还集成了代理工作流程，将人工智能代理直接构建并集成到实时工作流中——不是作为附加组件，而是作为嵌入式决策者，在设置、评估和优化阶段发挥作用。

同样，成功的部署者会在低风险环境中进行测试，但会迅速转向现实世界中的闭环部署模式。该研究指出，这可在数周内带来价值，而非数年。

“具有前瞻性思维的团队证明了工程人工智能能够带来创新和性能的重大提升，”SimScale产品副总裁乔恩·怀尔德表示。

“其他公司的执行差距并非技术可行性问题，而是架构与组织准备度的问题。现在，关键是要帮助这些公司有信心地迈出这一步——在差距扩大到难以弥补之前。”

工程企业并不是唯一一个发现人工智能生产率提升不如预期的公司。

例如，今年早些时候，工作流管理平台Wrike的研究发现，不当的采用策略意味着许多英国企业仍然面临关键的效率问题和不断上升的工作量。

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