在电信领域，人工智能(AI)不再是个未来议题。从赋能客服到网络安全，大多数企业已开始将AI融入其运营之中。然而，从开始应用到真正的转型，道路远非一帆风顺。

对许多电信运营商而言，AI仍局限于孤立的试点项目——技术层面上成功，却与更广泛的商业战略缺乏关联。当下的问题不再是是否应追求AI，而是如何将之嵌入运营体系中，以持续提供价值。

规模化仍是难题

最近举行的一场AI相关圆桌会议揭示了一个大家都很熟悉的问题：虽然大多数AI项目正在取得进展，但真正成功规模化的却寥寥无几。

这一发现与近期的研究相符：88%的电信企业表示，预期从AI项目中获得更好的回报。然而，仅12%正在构建工程化的AI产品。大部分投资仍集中在嵌入式工具或团队赋能上——诸如自动化任务、汇总通话内容和分析情绪。

这些成效的确是真实的，但它们并不具备变革性。如果没有规模化战略，电信运营商就可能仅仅停留在效率提升层面，而无法驱动增长。

试点项目缘何停滞？

电信企业在AI规模化方面面临两大核心障碍：所有权分散和战略协同缺失。

研究发现，50%的AI职责仍由首席信息官承担，只有少数公司建立了跨职能的治理机制。这种孤岛式的所有权模式使得AI项目难以与更广泛的商业目标保持一致。

与此同时，AI项目往往与企业层面真正重要的关键绩效指标(KPI)脱节。当自动化仅带来成本节约，却无法清晰呈现客户影响或收入成果时，其商业案例会随着时间的推移而减弱。

“我们正在边缘环节实现自动化。”一位高管在圆桌会议上表示，“但并未变革核心部分。”

成熟度差距

电信领域中，企业自我评估的AI成熟度差异巨大。虽然36%的电信业领导者认为其组织已是“专家”，但仍有22%将自己定位在“初学者”水平——两倍于各行业平均水平。

这种差距反映了更深层次的运营挑战：在一些公司，AI已完全融入工作流程;而在另一些公司，不同团队或职能部门间的应用情况仍参差不齐。此外，15%的电信业领导者对AI的影响力表示怀疑，通常归因于培训有限、跨团队协作不佳或对岗位替代的担忧。

这些并非技术问题，而是文化和结构性问题。

哪些做法有效与未来方向

如今，最有效的电信AI用例并不花哨，而是聚焦于：通过自动化手段提高计费准确性、实时转录与通话摘要生成、基于情绪分析触发相应的主动工作流等。

这些努力之所以成功，是因为它们的目标明确、易于衡量，且与实际的运营挑战紧密相连。然而，大多数努力仍局限于特定部门。

下一步是将这些能力在整个组织内进行规模化推广。这需要：具有跨职能问责制的集中式AI所有权、将AI成果与商业价值挂钩的共享KPI、为普及提供一致性并增强信心的培训计划。

前进之路

电信运营商显然正朝着正确的方向迈进。领导者们正在投资、实验和学习。但只有当AI不再仅仅被视作一套工具，而是一种真正的能力来加以重视，并被有意识地融入到商业模式中时，转型才会真正发生。

早期成功与规模化影响之间的鸿沟正在缩小。那些更快地统一战略、所有权和成果的电信运营商，将引领行业创新的下一阶段。