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2026 年，数据与人工智能领域正迎来关键转折。经过两年的狂热实验，行业从炒作回归理性，那些曾被忽视的基础能力成为决胜关键。调研显示，企业 AI 的成功不再取决于最新模型，而是由数据基础设施、治理框架和人才储备共同决定，人工智能正从概念验证全面迈向企业级规模化部署。
2025 年是 AI 实验之年，2026 年则是基础夯实之年。调研显示，当前为企业带来最高投资回报率的技术投资，是数据基础设施而非最新 AI 模型。构建高效的数据管道、建立清晰的公司级数据管理方法，让数据高度可用且接近实时，成为最具价值的举措。
去中心化数据平台成为投资热点，尤其是数据网格架构及云平台提供的现代技术堆栈。这些平台凭借快速、可访问、API 驱动的架构，解锁了数据敏捷性与民主化访问，为 GenAI 集成奠定基础。对比显示，三到五年前布局云计算平台的企业，如今获得的回报规模，是当前 AI 项目难以匹敌的。
数据治理更是重中之重。多个组织已部署Copilot 等工具，但因缺乏适当的访问权限和治理框架，导致敏感信息意外共享。强大的治理体系不是 AI 应用的附加项，而是必备前提，这一问题在各行业均普遍存在。
人工智能的商业价值正从模糊走向清晰，组织纷纷放弃漫无目的的广泛实验，转向具体、可衡量的高价值用例。调研显示，智能自动化是通往商业价值的最短路径，AI 代理在收入周期管理等领域的应用已取得明确成效。
在软件开发领域，Cursor 等生产力工具已成为标配，非结构化文档的提取、摘要与交叉检查正变得常规可靠。多个行业的实践证明，AI 在效率提升、客户支持、内容创作等领域的影响可量化，优先解决方案已成熟到足以实现商业成果。
不同行业的落地场景各具特色：零售业在需求预测、动态定价等领域快速获得回报；医疗保健行业中，FDA 批准的 AI 辅助肺活检导航工具将在 2026 年实现更广泛应用；航空公司则通过数据共享平台强化与第三方合作。现成 AI 解决方案比定制化产品更能提供一致价值，成为企业试水的优先选择。
2026 年，AI 采纳将完成从概念验证到生产就绪的关键跨越。越来越多领先企业告别通用工具，转向专业、代理化的 AI 应用，AI 从被动辅助升级为工作流的主动协调。在成熟治理的复杂环境中，企业级代理成为先行者的核心焦点。
从 2024 年的广泛实验，逐步过渡到 2026 年的生产代理部署与 AI 增强型运营主流化。届时，AI 将不再是单独的倡议，而是嵌入日常工作的必备工具，规划师、工程师、营销人员都会将 AI 助手作为工作组成部分，讨论焦点从构建模型转向治理、集成和价值衡量。
逆势增长的 AI PC 成为新亮点。尽管云端 AI 实施仍是主流，但面向工程等内部场景的 AI 功能个人电脑 adoption 持续增长。本地托管的开源模型不断成熟，有效解决了云端部署的合规性与数据安全问题，为特定场景提供了更优解。
调研显示，五大优先领域，为企业 2026 年 AI 转型指明方向。首要任务是全生命周期数据投资，涵盖数据获取、存储、治理、分析和访问，现代化且整合良好的数据栈是 AI 规模化的基础。
然后是遗留平台现代化，利用现代云和开源技术简化数据架构，强化数据互操作性，为 AI 应用扫清障碍。第三是人才培养，企业需将 AI 采纳视为组织变革，投资数据质量、跨职能技能和内部 AI 素养，帮助员工学会与 AI 协作。
制定真实可执行的 AI 计划同样关键，需明确用例、资源承诺和可衡量成果，借鉴航空公司的工作坊模式，聚焦部门痛点打造解决方案。最后是支持结构化实验，通过创新中心筛选高价值用例，避免资源浪费。
各行业的 AI 转型呈现差异化特征。航空公司因竞争激烈、监管严格，快速实验成为常态；零售业中，AI 将在定价、供应链等领域悄然主导日常决策，团队重心从执行转向判断与创造力。
媒体行业正尝试逆转消费孤立趋势，利用 AI 重现社交化体验；医疗保健领域，监管政策的完善将为 AI 创新扫清道路，个性化治疗成为大型医院标准；科技行业则出现工程师需求回归，AI 生成代码的能力并未取代技术人才，反而提升了工作效率。
