文章探讨了人工智能（AI）在不同行业中的应用效果差异，提出了“领域AI就绪度”的概念，用于衡量特定行业领域与AI技术的整合程度。研究基于中国上市公司2016年至2022年的面板数据，发现公司AI能力与领域AI就绪度之间存在显著的互补关系：当公司在AI就绪度较高的领域部署AI能力时，其生产力和创新产出显著提升；而在AI就绪度较低或技术过时的领域，AI投资的收益有限。研究还表明，这种互补性主要由外部领域与AI技术的整合进展驱动，而非公司自身的战略调整。
近年来，人工智能（AI）技术快速发展，成为推动企业创新和生产力的重要工具。然而，许多公司在AI领域的投资并未带来预期的回报，这一现象被称为“AI生产力悖论”。文章通过分析中国上市公司的数据，探讨了AI应用效果差异的原因，并提出“领域AI就绪度”作为关键解释因素。
领域AI就绪度用于衡量特定行业领域与AI技术的整合程度。研究通过分析专利数据中AI相关IPC4代码与非AI代码的共现频率，构建了这一指标。高共现频率表明该领域的技术与AI深度融合，具备较高的AI就绪度。
研究显示，公司AI能力与领域AI就绪度之间存在显著的互补关系。当公司在AI就绪度较高的领域部署AI能力时，其生产力和创新产出显著提升；而在AI就绪度较低的领域，AI投资的收益有限。
进一步分析表明，这种互补性主要由外部领域与AI技术的整合进展驱动，而非公司自身的战略调整。这意味着，公司需要关注所在领域的技术成熟度，以最大化AI投资的回报。
文章的研究结果为企业和政策制定者提供了重要启示。企业应评估所在领域的AI就绪度，制定差异化的AI战略；而政策制定者则需推动特定领域的技术整合，以促进AI的广泛应用和价值实现。