德勤《2026年AI現狀報告》：欲速則不達

德勤最新《2026AI現狀報告》顯示，AI的采用速度持續快速提升，然而數據基礎設施、治理和人才重構方面卻顯著滯后。雖然企業在戰略層面保持信心，但在運營層面尚未做好實現AI目標的準備。這種不斷擴大的執行差距是本年度報告的核心主題。

德勤分享的數據顯示，AI工具獲取渠道大幅擴展——同比增長50%。目前60%的員工可以使用這些工具，但這部分人中不到60%會定期使用。部署情況呈現類似趨勢。僅有25%的組織將40%或更多的試點項目轉化為生產系統。盡管超過一半的組織相信他們將在幾個月內跨越這一門檻。如果這種加速得以實現，將以前所未有的方式考驗數據基礎設施、集成層和治理框架，這是孤立的試點項目從未經歷過的。

僅靠規�；湍鼙ＷC轉型嗎？德勤認為并非如此。報告結果顯示，即使AI部署增加，各組織內部變革的深度也存在顯著差異。約25%的受訪領導者現在將AI描述為對其組織具有變革性影響——這一數字是去年的兩倍多。盡管投資水平持續上升，高管信心不斷增強，但僅有34%的公司正在圍繞AI重新構想產品、服務或商業模式。另有三分之一正在重新設計關鍵流程，而不改變更廣泛的業務結構。剩余的三分之一則是在現有系統之上疊加AI，結構性變革有限。這表明效率提升正變得普遍，但重構仍然具有選擇性。

當企業邁向自主智能體（agentic AI）時，變革的速度變得更為重要。德勤報告顯示，近四分之三的組織計劃在未來幾年內部署自主智能體，但僅有21%報告稱已為這些系統建立了適當的治理機制。與早期的AI模型不同——后者提供建議并扮演更多輔助角色——AI智能體被設計為直接執行決策。我們知道這種能力有助于擴展運營范圍并提高效率，但也增加了風險敞口。

受訪者表示，他們最擔心的是安全性（73%）和數據隱私（73%）。其次是缺乏治理監督（50%）以及模型是否可靠（50%）。數據隱私和安全仍是首要關注點，各占73%這一點并不令人驚訝。近一半的受訪者還擔心治理監督以及模型是否可靠且可解釋。

執行差距的問題通過調查的準備度指標得到了進一步強化。僅約40%的受訪者表示他們的AI戰略準備充分。治理方面的準備度為30%。技術基礎設施準備度達到43%，數據管理為40%，人才準備度則降至僅20%。與去年的報告相比，這些數字均有所下降，表明組織對2026年AI目標的準備程度降低。這也可能意味著他們設定的目標過于雄心勃勃，在此背景下準備不足。

這一差距影響不僅限于基礎設施和治理，還延伸到勞動力本身。報告強調，僅有20%的組織表示他們的人才高度具備AI就緒度。與此同時，約三分之一的受訪者期望在一年內實現有意義的自動化。然而，大多數公司專注于培訓而非重構工作流程。這意味著員工正在接受如何使用工具的教育，而實際上并沒有重新思考如何使用這些工具來完成工作。

報告的另一個關鍵發現是，許多組織期望從AI中獲得收入增長，但很少有企業能夠規�；貙崿F這一目標。這表明該行業仍處于價值轉型階段，效率提升比營收擴張更為切實可見。

總體而言，本年度報告顯示，AI采用已不再是主要挑戰。大多數企業正在投資并計劃擴大規模——但現在的壓力在于運營層面。數據系統、治理模式和員工結構被要求支持比其最初設計更多的自動化和自主性。在許多情況下，這些基礎仍在追趕之中。

企業AI的下一階段將不再聚焦公司部署工具的速度，而更多地取決于他們整合工具的效果。效率提升顯而易見，但持續的收入增長和結構性變革需要更長時間。隨著AI在日常運營中變得根深蒂固，那些愿意放慢腳步以加強基礎設施并重新思考工作完成方式的企業，最終可能會走得更遠。