EPAM 的研报指出，AI 采用的核心挑战在于组织层面，源于商业目标与实际成果之间的根本性不匹配。多数企业仍围绕 AI 助手构建商业案例，以节省时间衡量价值，而市场正迅速转向通过消除整个成本结构创造价值的自主代理。这种脱节导致可预测的失败：试点停滞、预算无法证明、投资回报率（ROI）无法体现。
研报提出了一个全面的 AI 价值捕获框架，包含三个关键组件：
- 价值之旅：一个四阶段战略流程，用于执行计划并随时间推移降低投资风险。
- 战略组合：一个平衡模型，将 AI 投资分为基础效率提升和颠覆性创新。
- 衡量引擎：一个分析工具包，用于量化成本、收益和 ROI，确保投资在财务和战略上合理。
三个关键错误导致 AI 价值无法充分捕获：
- 财务案例错误：ROI 模型过于关注软收益而忽略硬成本，如数据准备和模型维护，导致试点无法扩展。
- 范式错误：企业仍围绕 AI 助手构建商业案例，而市场领导者应采用自主代理范式，通过消除成本结构创造价值。
- 战略人才错误：企业投资于优化模型和提示工程的技能，而市场领导者应培养能够设计和协调多代理自主系统的工程师团队。
价值之旅四阶段：
- 价值发现与对齐：将 AI 计划与战略目标对齐，解决高影响力的业务问题。
- 价值假设与验证：通过有针对性的试点证明商业案例，提供可信赖的数据。
- 价值扩展与优化：将验证的解决方案扩展到整个企业。
- 价值持续与扩展：确保持续回报并释放新的增长机会。
战略组合三类别：
- 快速胜利：高 ROI、低复杂性的用例，如文本转换、编码辅助等。
- 战略升级：中等复杂性，将 AI 集成到现有企业系统中，如 CRM、ERP。
- 游戏改变者：高复杂性，创造全新能力或商业模式，如自主系统。
衡量引擎四项核心价值评估标准：
- 赞助与战略一致性。
- 业务准备情况。
- 技术可行性。
- 投资回报率。
研报强调，成功企业的关键在于纪律性，而非技术。通过建立严格的基线、保守的财务模型、跟踪实际绩效并使用 Quick Wins 的 ROI 为 Game Changers 赢得资金，企业可以确保 AI 投资的成功。最后，研报提出五个关键问题评估组织准备情况：
- 战略清晰度。
- 可证明的 ROI。
- 平衡的组合。
- 自主就绪情况。
- 执行能力。
若对超过两个问题回答“否”，则表明组织需要系统支持以释放 AI 的全部潜力。
