过去两年AI讨论多聚焦于模型能力,但数据质量同样关键。贝莱德认为AI战略的基础是数据所有权和语义明确性。金融行业需将数据视为产品而非副产品,确保清晰的责任归属、血缘追溯和一致定义。公司采用联邦模式而非集中化,通过Snowflake标准化数据能力,并参与开放语义交换标准制定,确保AI系统可靠运行的数据基础。
FedEx首席数字与信息官Vishal Talwar在ServiceNow Knowledge 2026大会上阐述了公司与ServiceNow的战略合作。双方借助AI Control Tower平台推进FedEx数字化转型,并通过Otto AI助手整合企业工作流。Talwar强调,智能供应链建设需从基础着手,逐步消除碎片化。在安全方面,FedEx正全面重构技术架构;在人才方面,公司与埃森哲合作推出AI素养培训计划,帮助员工适应人机协作新模式。
据数据公司fifty-five发布的报告,香港超过40%的企业已通过数据仓库、客户数据平台等方式建立数据采集框架,较2024年多数企业仍处于规划阶段有显著进展。AI应用方面,26%的受访企业将其用于内容创作,内部场景应用占比最高(27%)。然而,三分之一企业尚未部署AI,数据质量与可用性仍是最大挑战(58%),成本与ROI顾虑也从30%升至35%。未来12个月,43%的企业将优先扩展AI应用场景。
云计算、边缘计算与AI正在重塑企业IT架构。对于新兴企业而言,构建云原生或AI原生架构相对容易,但传统企业的迁移之路则复杂得多。本期播客中,Anaconda现场CTO Steve Croce与Smartsheet首席信息安全官Ravi Soin分享了各自企业转型历程中的关键资源、面临的挑战,以及在云计算、边缘计算与AI融合背景下转型工作的积极意义。
第一资本金融公司历时五年转向"无服务器优先"IT运营模式,显著提升开发效率,降低运营成本。这一转型不仅是技术迁移,更是应用构建和治理方式的重新定义。公司采用AWS Lambda作为主要平台,工程团队节省约30%的基础设施维护时间,将重心转向客户价值交付。尽管无服务器计算在事件驱动场景表现出色,但公司采取"无服务器优先而非唯一"策略,承认并非所有工作负载都适用。
澳新地区主要金融机构分享自动化应用经验。西太平洋银行专注改善基础设施交互体验,澳洲国民银行克服员工对自动化的恐惧心理。新西兰意外赔偿公司采用基础设施即代码模式。专家认为需要先建立自动化基础,再逐步引入AIOps。在AI编码工具方面,虽有助于自动化开发,但仍需人工监督。建议组织制定清晰路线图,与团队协作,并对AI保持谨慎态度。
尽管企业在生成式AI项目上投入数十亿资金,但95%的公司未获得可衡量的回报。三位不同行业的CIO分享了成功扩展AI应用的五项关键实践:识别可行用例、小步稳进、选择合适供应商、跟踪成效和快速试错。同时需要避免三个误区:缺乏目的的盲目热情、忽视终端用户需求、延迟数据治理。成功的AI规模化需要在技术实施前建立治理框架,确保用户采用,并持续迭代改进。
企业在实现人工智能全部潜力方面表现不佳,除非采用组织级平台方法将模型直接应用于数据,否则面临员工生产力下降的风险。Cloudera技术总监建议企业从零散的AI实验转向赋能员工并专注能带来可衡量回报的用例。成功的AI转型需要业务领导者支持,建立支持变革的文化,并采用平台化方法确保从试点到生产的无缝过渡。
美国零售巨头Kroger本周新设首席数据与AI官职位,任命旗下数据科学子公司84.51°总裁Milen Mahadevan担任该职务。Mahadevan将专注开发智能购物助手功能,并与业务领导者合作将先进AI技术融入业务流程。Kroger计划在数字环境中扩展AI能力,包括增加智能购物助手服务,以提升客户体验和业务生产力。该公司2026年将加大技术和AI投资力度。
理光欧洲CIO尼克·皮尔森正领导公司从制造型企业向服务型组织的重大转型。他负责为欧洲1.7万员工提供技术服务,管理约200个应用程序。皮尔森的工作分为两部分:传统CIO职责和面向客户的技术销售。公司55%收入已来自服务业务,通过收购和新服务开发实现增长。他制定了双重IT策略,专注运营卓越和业务增长,并建立AI委员会探索新兴技术机会。
一项针对600名首席数据官的调查显示,收入超过5亿美元的企业中,69%已在运营中使用生成式AI,较2025年的48%大幅增长。尽管AI采用率上升,但数据和AI素养仍是关注焦点。75%的CDO认为员工需要提升数据素养,74%认为需要提升AI素养。报告发现,47%的企业已采用AI智能体,86%的CDO计划在2026-2027年增加数据管理投资。
Target宣布追加20亿美元投资用于技术升级,其中2026年资本支出将达50亿美元,另有10亿美元用于运营费用。公司通过部署AI和自动化技术应对销售下滑,已推出AI聊天机器人Store Companion辅助员工培训,并在ChatGPT中上线购物应用。新任CEO预期技术投资将提升运营效率和客户留存率。
MetTel首席技术官Ed Fox在访谈中强调,在有缺陷的流程上添加AI只会让错误发生得更快。Fox指出该公司的AI应用主要集中在自动化方面,并通过双周AI生产力会议和季度评估来提升组织的AI应用能力。他分享了在人才投资、流程优化和影子AI管理方面的实践经验。
德勤今日推出企业AI导航器,这是一套咨询和工程软件包,旨在帮助组织将人工智能投资转化为可衡量的成果。该工具解决了企业AI项目碎片化问题,通过四个核心模块识别适合AI代理的任务、量化财务影响、重新设计工作流程并生成AI代理库。平台基于德勤Ascend项目管理平台构建,提供定制化转型路线图,帮助企业从孤立用例转向全企业级变革,克服试点疲劳并实现规模化部署。
智能体AI承诺彻底变革企业运营,已能编写代码、解决故障单并协调跨系统工作流。但CIO在部署时发现,将AI工具整合为多智能体框架比单纯削减成本更具挑战性。Gartner预测,到2026年底40%企业应用将配备任务型AI智能体,但到2027年40%智能体AI项目将被叫停。专家指出,传统的人力削减、时间节省等衡量指标无法捕捉AI智能体工作流的独特成本价值动态,CIO需要从效率指标转向业务价值评估。
2025年是企业智能体AI的试验年,2026年将成为智能体在企业运营中永久立足的一年。在伦敦AI大数据博览会上,Salesforce和DeepL等公司展示了用例快速扩展的数据。智能体在智能化和可观测性方面的改进正推动企业部署,生产力提升成为主要吸引力。希思罗机场使用Salesforce设计的"Hallie"智能体处理70%的客户咨询,实现24/7服务。
Salesforce研究显示,英国企业在部署AI智能体时出现编排和治理缺口。调查发现89%的英国和爱尔兰企业已部署AI智能体,平均每家拥有12个智能体,预计未来两年将增长67%。然而一半智能体处于孤立状态,仅54%的企业建立了集中治理框架。报告指出97%的企业在AI数据应用方面存在障碍,35%认为过时的IT架构是主要阻碍。
Salesforce、MuleSoft和德勤数字的报告显示,企业平均管理957个应用,但仅27%实现互联。71%的受访者表示系统过度依赖,82%认为数据集成是AI采用的主要障碍。目前企业平均使用12个AI智能体,预计两年内增长67%至20个。89%的团队已采用AI智能体,IT预算19%将投入相关项目。
最新调查显示,随着企业加快AI技术应用,超过三分之二的员工担心AI将带来负面影响,包括工作岗位被取代。尽管高管层对AI部署准备更加充分,但员工对雇主公平部署AI的能力缺乏信心。数据显示,AI导致的裁员担忧在2025年几乎翻倍,去年已有近5.5万个工作岗位因AI被削减。专家建议企业放慢AI部署速度,加强沟通和变革管理。
SENEN Group首席执行官Ronnie Sheth指出,企业在启动AI项目前必须首先解决数据质量问题。Gartner研究显示,数据质量差每年给企业造成平均1290万美元损失。Sheth强调,许多企业急于采用AI却缺乏准备,没有数据基础和实施路线图。2024年企业开始意识到这一问题,优先寻求数据治理帮助而非直接部署AI。她认为现在是企业AI实用化的关键时刻,应专注于创造实际价值而非试验创新。