2026-01-08 鹈鹕全面客户体验管理 | 译者：马振江
人工智能（AI）不再是一个面向未来的概念。它已经嵌入在塑造业务的系统、决策和战略中。 然而，许多领导人仍然低估了这些转变的发展速度和微妙之处。Gartner 分析师在 Gartner IT 研讨会/XPO 期间展示了 2026 年及未来的核心战略预测。预测涵盖三大领域：人工智能时代的劳动力、主权与隐匿式人工智能。
这些不仅仅是潮流——它们是转折点。关键在于意识到这些趋势正在发生，然后判断哪些值得顺应，哪些需要防范。为了为未来做好充分的准备，CIO 和高管领导者应将行为变革与技术变革并列为首要任务。
未来两年内，预计将有众多企业在招聘流程中引入实用的 AI 能力评估体系。这些标准化框架和针对性测评，能够帮助企业洞察候选人的专业水平，并弥补员工队伍中的 AI 技能缺口。对于以信息采集、存储和整合为核心职责的岗位，这一趋势将尤为显著。
随着生成式 AI 技能与薪资水平的关联度日益增强，积极进取的求职者将更加重视掌握 AI 技能，并需要运用这些能力解决问题、提升生产力及做出明智决策的能力。
随着自动化进程加速，独立思考和创造性思维将变得愈发稀缺——也愈发珍贵。到 2026 年，由于生成式 AI 的使用，导致批判性思维能力萎缩，全球 50% 的企业将要求实施“无 AI”技能评估。
未来将分化成两类群体：独立思考者，以及过度依赖机器生成的工作者。招聘实践将开始对这两种候选人进行鲜明区分。能够解决问题、评估证据和独立判断的能力，且无需 AI 辅助，将成为招聘日益强调的重点优势。
这一转变将延长招聘流程，并加剧对具备成熟认知能力人才的争夺。在金融、医疗和法律等高风险行业，此类人才的稀缺性将推高获取成本，迫使企业制定新的招聘与评估策略。
专门用于分离人类推理能力的测试方法和平台有望涌现，从而催生出无 AI 评估工具与服务的二级市场。成功将无 AI 评估纳入整体人才战略的企业，将守护决策质量与适应性中的“人类优势”，并在生成式 AI 重塑竞争格局的过程中，这一优势将进一步增强。
AI 主权不再是一个概念——它是一个竞争杠杆。政府和供应商之间的界限正在模糊，其影响远远超出了技术范围。到 2027 年，35% 的国家将锁定在采用专有场景数据的区域性 AI 平台上。
技术与地缘政治因素迫使组织采用本地化解决方案，以应对严格监管、语言多样性及文化适配性，AI 格局将趋于碎片化。随着区域差异扩大，通用 AI 解决方案将逐渐式微。
跨国企业在面向全球市场部署统一 AI 时将面临复杂挑战，需同时管理多个平台合作伙伴，而各平台均有独特的合规与数据治理要求。采购方将优先选择兼具卓越性能与本地合规性的区域平台，供应商则需要与主权云服务商及开源模型建立联盟，以保持竞争力。
全球模型供应商必须证明其区域和场景方面的价值，否则将面临市场份额流失风险，尤其在受监管或文化敏感领域。
到 2028 年，一部分企业会把 80% 的面向客户的业务流程交由多智能体 AI 处理，这类企业将占据主导地位。
混合 AI 模式将成为行业标准：客户关系管理（CRM）AI 处理常规事务，人类专注于复杂的情感化互动。此外，客户仍可在两种模式间选择——通过 AI 辅助实现全自助服务（如完成交易或了解产品详情），或选择由 AI 辅助的人工服务（如解决复杂情况或账单纠纷）。
未能在 CRM 组织流程中采用多智能体 AI 的企业，将面临丧失竞争优势的风险——因为客户对低成本、快速服务的期待正成为常态。更重要的是，获得低成本体验的客户，往往因体验更好而持续选择该供应商/品牌。
采购正在被重新编程，推动者并非政策，而是无形的智能体。传统搜索引擎优化（SEO）和按点击付费（PPC）将让位于智能体引擎优化。产品需具备机器可读性，采购将转向高效的自主机器间交易。到 2028 年，90% 的 B2B 采购将由 AI 智能体中介完成，推动超过 15 万亿美元的 B2B 支出通过 AI 智能体交易所流转。
在这个新生态系统中，可验证的运营数据成为一种货币，驱动着数据流经济的发展——数字信任框架和可验证性是参与该经济体系的先决条件。采用可组合微服务、API 优先、云原生、无头架构设计的产品将建立显著的竞争护城河。新型商业模式将应运而生，其特征是依托 AI 智能体实现高频无摩擦销售，能大幅压缩各类商业与技术采购的销售周期。
黑箱系统——即决策过程不透明或难以解读的 AI 模型——可能出现失误，尤其在医疗、金融和公共安全等高风险领域。可解释性、伦理设计和数据清洁将成为不可妥协的要求。AI 风险防护措施不足和相关安全故障引发的非正常死亡事件（即“AI 致死”）不断增加，监管审查与管控将趋严，产品召回频发，执法机构介入增多，诉讼成本攀升。到 2026 年底，“AI 致死”法律索赔将超过 2000 起。
随着监管审查加剧，企业不仅面临履行最低法律义务的压力，更需通过部署 AI 防护机制，在业务系统中优先保障安全与透明度。颇具悖论的是，企业很可能通过展示 AI 应用或刻意回避 AI 应用来差异化竞争，从而降低潜在诉讼风险。
由于法律监管体系差异，AI 及决策治理失效的影响将呈现地域差异，使企业面临不同程度的风险与责任。
到 2030 年，20% 的货币交易将具备可编程特性，可嵌入使用条款与条件，从而使 AI 智能体具备经济行为能力。
可编程货币通过支持机器间谈判、自动化商业、市场发现及数据资产货币化，正催生新型商业模式，并从根本上重塑供应链管理与金融服务等行业。实时可编程交易能够减少摩擦、提升流动性及降低运营成本，实现流动性与效率的双重提升，从而推动自主商业运营的兴起。
具备经济行为主体资格的 AI 智能体等机器客户的崛起，将增加对可编程金融基础设施的需求，催生新兴市场，促进自主融资，并催生能自动适应需求变化的产品。由此，稳定币、存款代币及代币化现实资产正逐步演变为企业应用的主流金融工具。
然而，可编程货币平台与区块链基础设施间的标准碎片化及互操作性缺失，将抑制市场增长，阻碍 AI 智能体与机器客户成为真正的经济主体。可编程货币存储、访问控制及交易完整性存在的安全漏洞将侵蚀信任，促使监管框架革新，以规范其应用。
到 2027 年，基于流程的服务合同成本与价值差距，将因 AI 智能体的革新而缩减至少 50%。
AI 智能体将进化至能发掘隐性知识，与之交互的过程本身即成为价值创造环节。这些智能体所运用的隐性知识将催生新型价值资产。持续创新的定价模式将摆脱人力限制，标准化工作流程正被场景驱动的协同机制所取代。
AI 转型正建立在治理体系之上。去年全球提出逾千项 AI 法案，却没有对 AI 的定义达成一致。到 2027 年，分散式 AI 监管将覆盖全球 50% 的经济体，推动 50 亿美元合规投资。
AI 治理既可成为推动力，也可能形成阻碍。虽然技术有帮助，但 AI 素养释放了力量。为保障安全，技术领袖需构建永续更新的“法规体系”思维导图。
配备专职人员与专业软件的 AI 治理项目将成为常态，在独立于安全体系之外管理新兴且动态变化的 AI 风险。这些风险既源于监管要求，也受商业需求驱动。
到 2027 年，生成式 AI 与智能助手的应用将对主流生产力工具构成 35 年来首次真正挑战，引发价值 580 亿美元的市场格局重塑。新兴供应商将崛起，新型服务模式将确立，价值重心将转向智能体验。未来的工作不再依赖键盘输入——而是通过智能提示实现。
生成式 AI 的变革，将使企业能够优先满足加速工作效率的创新需求。传统软件与工具格式与兼容性的重要性将逐渐降低，从而降低市场准入门槛，并引发来自众多供应商的新一轮竞争。
原文地址：
https://www.gartner.com/en/articles/strategic-predictions-for-2026
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