2026年AI趋势：需平衡创新与治理，构建端到端企业智能体系统，统一数据上下文以实现持续增长和业务转型。这将是重塑工作方式而非仅自动化旧方式的关键。
译自：3 Ways Enterprises Can Scale AI Gains in 2026
作者：Michelle Gill
大多数组织在2025年结束时都取得了切实的AI胜利。开发者发版代码更快，成本降低，领导层对所有人都在拥抱AI感到兴奋。
恭喜。你即将面临一系列全新的问题。2026年你在扩展、治理和战略整合方面做出的决策，将对你的组织未来几年的表现产生至关重要的影响。
做对了，过去一年取得的成果将呈指数级增长。做错了，你的增长将停滞不前，甚至更糟。
让我们来看看2026年使组织能够利用AI实现持续增长和业务转型的三个趋势：AI治理、端到端智能体系统和数据上下文。
影子AI难题
在未来一年中的某个时候，你的首席财务官可能会问为什么云成本飙升，你会发现有三个不同的团队为解决同一个问题构建了相互竞争的智能体AI解决方案。
矛盾之处在于，正是这种实验精神推动了AI的普及和成功解决方案的发现。但是，随着团队从开发工具、云平台和无数其他来源临时搭建解决方案，缺乏集中监督成为一个你无法忽视的问题。所有这些智能体都将增加云和计算成本。
组织需要改进衡量投资回报率（ROI）的方式，以了解其AI投资的实际表现。他们将需要实施能够跟踪哪些智能体正在运行、它们消耗的资源、它们提供的商业价值以及它们如何相互作用和与关键系统交互的治理平台。
治理始终是一种权衡。开发者仍然需要能力来试验新的AI工具。但最成功的组织将在AI创新和治理之间找到正确的平衡点。
向企业智能体的转变
赢得AI竞赛下一阶段的组织将是那些在未来一年中构建AI智能体来处理复杂、多步骤流程的组织，而不仅仅是解决临时性机会的组织。
例如，许多公司发现AI辅助编码使他们的开发者生产力提高了10倍。如果这是你，恭喜！但同时，环顾四周：你的安全和合规团队可能正在处理所有这些代码的巨大审查积压。你的销售和财务团队可能仍然需要等待数周才能对合同进行法律审查，而一个智能体AI系统可能在第一天就标出了问题。
2026年，组织应开始实施管理端到端流程的智能体系统，例如监督B2B销售周期或协调从仓库到客户手中的产品交付。
至关重要的是，这些智能体应充当团队之间的连接组织，处理行政工作并简化可能造成瓶颈的审查周期。
数据上下文是万物之本
你的AI的智能程度取决于它能访问的数据。目前，关键上下文分散在不相互通信的不同系统中。AI也许能写出完美无瑕的Python代码，但如果它无法访问维基中记录的设计决策、埋藏在Slack线程中的合规要求以及仅存在于公司客户关系管理（CRM）解决方案中的客户数据模型，那么这段代码可能在技术上是正确的，但在战略上却是无用的。
挑战在于业务数据通常分散在无数不相连的系统中，使其在很大程度上无法访问。这种碎片化的数据格局是阻碍公司释放AI全部潜力的主要障碍。为了解决这个问题，公司将需要构建能够支持其现有AI投资的数据架构。
如果你优先构建统一的数据和上下文框架，你将受益于AI和智能体系统更快的部署以及降低的安全风险。而这种上下文将赋予你跨越整个技术栈利用组织知识的能力。
重塑？还是仅仅自动化？
2026年AI领导者和追随者之间的差距归结为这个问题：你是在重新构想工作方式，还是仅仅在寻找自动化旧有方式的方法？
AI领域的战略优势来自于系统地将智能体能力整合到核心业务运营中，而不是允许不同的团队随意解决零散的问题。
未来一年中脱颖而出的组织将是那些打下坚实基础的组织。实施能够促进实验的治理。构建连接团队的智能体，而不仅仅是自动化任务。统一你的数据架构。完成这三件事，你将把2025年的成果转化为持久的竞争优势。
