自诞生以来，人工智能（AI）长期被定位为一种“洞察生成工具”：聊天机器人解答疑问、数据仪表盘呈现趋势、AI助手以远超人类的速度完成内容总结。这些工具确实创造了实际价值，但对多数企业而言，它们并未从根本上改变业务结果。经过多年的试点和概念验证，一个清晰的模式逐渐浮现：仅聚焦于“回答问题”的AI，往往无法解决团队日常面临的运营瓶颈。
这种现象并非个例。麦肯锡近期的AI现状调查显示，近九成企业已在至少一项业务中应用AI，但极少有企业能将这些应用转化为全企业层面的显著价值。2025年生成式AI部署分析也指出，95%的企业级AI实施未产生可衡量的财务影响，核心原因在于AI输出从未真正嵌入实际工作流程。企业当前的核心痛点，并非缺乏智能洞察，而是缺乏将洞察规模化落地执行的能力。
### 从“被动洞察”到“主动执行”：AI的角色跃迁
当前多数AI系统的局限在于，它们仅停留在“发现机会”的阶段，后续的决策与执行仍需人类在碎片化的系统中，在紧张的时间和人力限制下完成。在很多场景中，AI虽然提升了团队的信息获取效率，却并未真正提高业务处理的吞吐量。正因如此，AI adoption的下一阶段，正朝着“能执行”的方向演进。
所谓“能执行的AI”，核心是从被动的智能工具，转变为推动工作向前的主动系统。以代理式AI（Agentic AI）为代表，这类系统不再止步于提供建议，而是能在工作流中自动执行已获批的操作：比如分类处理请求、分配任务、起草跟进内容、提醒相关负责人、更新系统数据，仅在需要人类判断的特殊场景下才触发升级流程。
值得强调的是，聚焦执行的AI并非要取代人类判断，而是要减少“洞察”与“行动”之间的摩擦：人类负责定义目标、审批规则和升级路径，AI处理那些拖慢效率的重复性工作，同时通过审核、审计追踪和治理机制实现全程监督。这种“以人为本”的模式是建立信任的关键。皮尤研究中心关于AI信任的调查持续显示，透明度、问责制和滥用风险是企业AI adoption的主要障碍，而负责任的执行型AI通过让行动可见、可解释、可控制，恰好能缓解这些担忧。
### 三重驱动力：推动AI进入执行时代
多个因素正共同推动企业超越“仅提供答案”的AI阶段。首先，“用更少资源做更多事”已成为企业的长期常态。劳动力限制不再是临时问题，而是结构性挑战，同时各行业对速度和一致性的要求持续提升。其次，基础AI模型的可及性不断提高，企业的差异化优势不再取决于模型选择，而转向AI与日常工作流程的编排整合。正如《哈佛商业评论》指出的，AI的真正价值在于嵌入流程，而非叠加在流程之上。
最后，“不行动”的成本正在上升。当洞察被闲置，或后续跟进出现疏漏，其下游影响会不断放大。在很多业务场景中，执行延迟与执行错误的影响同样严重。在这样的背景下，仅提供信息的AI已无法满足需求，企业需要的是能安全、一致地执行常规工作，减少而非增加摩擦的系统。
### 高等教育：执行型AI的最佳试验场
高等教育领域清晰地展现了这种转型的必要性。如今，高等教育全生命周期的互动模式已发生根本改变：学生期望从咨询到毕业全程获得即时、一致的支持；校友希望获得持续价值，而非零散的联系；筹款团队需要在人员和预算收紧的情况下，规模化地创造更大价值、建立长期关系。
与此同时，各类互动信号持续产生：申请提交、里程碑达成、活动参与、捐赠完成等。但将这些信号转化为及时、协调的行动，仍高度依赖人工在互不连通的系统中完成。高校管理者日益将AI视为规模化提升互动和学生支持的关键，但同时对治理和数据准备保持谨慎。教育科技和招生趋势分析也显示，企业对AI驱动的全生命周期互动兴趣日益浓厚，但被碎片化系统拖慢执行效率的 frustration也在增加。
在这种环境下，仅提供建议的AI很快就会触及天花板：知道需要联系谁固然有用，但找到能产生最大影响的最佳联系时机则困难得多。执行型AI通过将信号转化为“次优行动”，并自动化全生命周期的常规跟进，恰好能弥合这一差距。工作人员可专注于共情、判断和复杂对话，而AI则确保互动持续、一致且及时。
高等教育领域的特殊性在于，其结果高度依赖信任和人际联系。如果AI能在这个涉及个人学生数据、需严格治理的复杂环境中负责任地执行任务，那么它将为其他面临类似压力的高风险行业提供可复制的蓝图。
### 治理先行：消除对执行型AI的顾虑
企业对执行型AI的犹豫是合理的。领导者担心数据质量、过度自动化和失去控制，尤其是在受监管或依赖信任的环境中。但这些顾虑不应成为长期停滞的理由，关键在于将治理视为赋能因素，而非约束条件。
近半数企业表示，不完善的治理和信任框架限制了其从AI中获取价值的能力，而投资于负责任AI实践的企业则更能规模化地实现价值。执行型AI的成功离不开清晰的护栏：从建议转向执行，需要明确回答AI可为谁行动、被授权采取哪些行动、何时需要人工审核，以及如何处理异常情况。
成功推进的企业会将治理纳入产品和流程设计的初始阶段，而非事后补充。具体而言，这意味着建立：AI独立行动与人工审批的明确路径、可追溯的审计机制、将不确定性路由给人类负责人的清晰升级规则，以及符合监管要求的隐私和数据控制。这种治理模式不会拖慢AI的步伐，反而能让企业更有信心地推进AI执行。
### 2026年的AI成熟度：以“执行能力”定义
到2026年，AI的成熟度将不再以“是否使用AI”来衡量，而是以“能否有效让AI执行”来定义。具备AI就绪能力的机构将具备以下特征：与招生、留存、互动或筹款提升等具体业务目标绑定的清晰指标；包含隐私控制、审批、审计追踪和升级机制的治理框架；能支持AI执行而非仅提供建议的统一数据和集成系统。
AI adoption的下一阶段，将由那些设计“负责任的执行型AI”的企业引领。这类AI将帮助企业提升产能、改善业务结果，在不失去最重要的人文关怀的前提下，支持团队用更少资源做更多事。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ai-de-xia-yi-jie-duan-cong-ti-gong-da-an-zhuan-xiang-luo-di
