应用现代化让AI投资回报率提升三倍

对于许多企业来说，AI辩论已经从是否采用这项技术转向了一个更难的问题：为什么效果参差不齐？新工具已经到位，试点项目正在运行，预算也在增加，但明确的AI回报仍然难以实现。根据Cloudflare发布的《2026年应用创新报告》，差异往往与AI本身关系不大，而更多地与其底层应用程序的状态有关。

该报告基于对亚太地区、欧洲、中东和非洲以及美洲超过2300名高级领导者的调查，指出应用现代化是那些看到真正AI价值的组织与仍在苦苦挣扎的组织之间最明显的分水岭。在应用程序现代化方面领先于计划的公司，报告其AI投资获得明确回报的可能性几乎是其他公司的三倍。在亚太地区，这种联系更加明显：92%的领导者表示，更新软件是提高AI能力最重要的单一因素。

基础问题而非工具问题

这一发现将AI成功重新定义为基础问题而非工具问题。AI系统依赖于对数据的快速访问、灵活的架构和可靠的集成点。传统应用程序、碎片化基础设施和脆弱的工作流程使AI项目更难超越孤立的用例。相比之下，现代化应用程序为组织提供了实验、扩展和适应的空间，无需持续返工。

报告将这种关系描述为一个强化循环。组织现代化应用程序以支持AI，然后使用AI结果来证明更深层次现代化的合理性。这一群体中的领导者对其基础设施能够支持AI开发的信心要高得多，而这种信心转化为行动。在亚太地区，90%的领先组织已经将AI集成到现有应用程序中，而那些落后的组织的集成水平要低得多。约80%的组织计划在明年进一步增加这种集成。

从试点转向集成

这种转变标志着思维方式的变化，因为早期的AI采用浪潮专注于测试和试点。现在，重点是集成。AI不再被视为独立项目，而是日常系统的一部分，从内部工作流程到面向客户的应用程序。报告显示，领先组织正在使用AI改善内部流程、构建内容驱动的应用程序并支持创收工作，而落后组织在方法上仍然更加谨慎和分散。

落后的代价也越来越明显。在现代化方面落后的组织往往被动地进行现代化，通常是在安全事件或运营故障之后。在亚太地区，这些组织对其基础设施和团队支持AI能力的信心都较低。这种信心不足会减缓决策制定，并限制AI项目的发展程度。团队不是扩展用例，而是花时间管理风险、填补缺口和处理技术债务。

安全与应用团队的协调

安全在这种动态中发挥着核心作用。报告显示，安全团队与应用团队之间协调良好的组织更有可能成功扩展AI。当这种协调较弱时，安全问题会消耗时间和注意力，将现代化和AI工作推向优先级列表的更下方。许多落后组织报告在跟踪应用程序和API中的风险方面存在困难，这使得在不增加风险暴露的情况下快速行动变得更加困难。

对于领导者来说，安全被视为应用程序设计的一部分，而不是附加组件。这种方法减少了事件发生后所需的被动工作量，并释放团队专注于构建和改进系统。随着时间的推移，这也降低了可能阻碍AI努力的运营阻力。

亚太地区数据突出显示的另一个压力点是工具蔓延。几乎所有组织都报告在管理大型复杂技术堆栈方面面临挑战，但领导者的应对更加积极。约86%的亚太地区领导者表示，他们正在积极削减冗余工具并解决影子IT问题。目标不仅是成本控制，更是清晰度。更少的平台和集成使现代化应用程序、应用一致的安全控制以及无障碍集成AI变得更容易。

综合来看，调查结果表明AI成功与其说是急于部署新模型，不如说是消除拖累其他一切的障碍。应用现代化为AI创造了提供价值的条件，而分散的系统和被动的实践限制了AI能够实现的目标。没有这样的基础，组织发现更难将AI投资转化为可衡量的AI回报。

Q&A

Q1：应用现代化为什么对AI投资回报如此重要？

A：AI系统需要快速访问数据、灵活的架构和可靠的集成点。传统应用程序和碎片化基础设施使AI项目难以超越孤立用例，而现代化应用程序为组织提供了实验、扩展和适应的空间，无需持续返工，从而大大提高AI投资的成功率。

Q2：安全团队与应用团队协调对AI项目有什么影响？

A：报告显示，安全团队与应用团队协调良好的组织更有可能成功扩展AI。当协调较弱时，安全问题会消耗大量时间和注意力，将现代化和AI工作推向较低优先级，影响AI项目的推进速度和成功率。

Q3：工具蔓延问题如何影响AI项目的实施？

A：几乎所有组织都面临管理复杂技术堆栈的挑战。领先组织积极削减冗余工具和解决影子IT问题，因为更少的平台和集成使现代化应用程序、应用一致安全控制以及无障碍集成AI变得更容易，提高项目实施效率。