IBM 商业价值研究院发布报告，基于对全球 1000 余名企业高管及 8500 名员工、消费者的调研指出，2026 年企业领导者将在 “波动性、乐观情绪与技术推进压力” 的复杂交织中前行。尽管仅约三分之一的高管对全球经济持乐观态度，但超八成高管对自身组织来年表现充满信心 —— 企业正计划加速决策效率、重构运营模式，员工对 AI 融入工作普遍积极，而消费者则将根据企业数据使用方式决定对品牌的态度，这三大主体的诉求共同指向智能体 AI、数据政策规范、量子计算等关键趋势，为 2026 年科技与商业融合划定核心方向。
趋势一：智能体 AI 成为战略资产，从实验走向规模化运营
智能体 AI（Agentic AI）已成为企业领导者眼中 2026 年的核心工具，多数高管反馈当前 AI 智能体已在决策辅助、流程优化等场景发挥实际价值，但要实现其全面落地，需突破三大关键前提。首先是数据架构的适配升级，传统周期性报告模式难以支撑智能体 AI 对 “近实时洞察” 的需求，企业需重构数据流转体系，确保智能体能实时获取 ERP（企业资源计划）、CRM（客户关系管理）、供应链平台等核心系统数据，例如在供应链场景中，智能体需同步采购、库存、物流实时数据，才能动态调整补货策略。其次，智能体的成功高度依赖与核心业务系统的深度对接，脱离实际业务数据的智能体仅能完成基础交互，而无法介入 “订单处理 – 生产调度 – 售后跟踪” 等全链路工作，某制造企业通过将智能体与生产执行系统（MES）打通，已实现设备故障预警响应时间缩短 40%。
更重要的是，智能体 AI 正从 “实验性工具” 转向 “正式运营资产”，企业需明确 “人机决策边界”：哪些决策可完全交由智能体（如常规订单审核）、哪些需人工复核（如大额合同审批）、哪些必须保留人类主导权（如战略方向制定）。这种边界划分不仅影响运营效率，更关系到风险管控，例如金融机构在信贷审批中，将智能体的初筛结果与人工尽调结合，既提升审批速度，又降低坏账风险。IBM 报告强调，2026 年企业的核心任务是将智能体 AI 嵌入日常运营流程，而非停留在 “技术演示” 层面，通过明确权责、优化数据支撑，让智能体成为提升全要素生产率的关键抓手。
趋势二：员工主动拥抱 AI，技能培训成人才留存关键
调研显示，员工对技术变革的接受度远超预期：多数员工认为当前岗位的技术迭代速度 “可承受”，且对掌握新工具充满信心；两倍于抵触者的员工表示 “愿意接纳更多 AI 应用”，视其为减少重复劳动（如数据录入、报表生成）、学习新技能的机会，这与毕马威（KPMG）同期研究结论一致 —— 在客服、行政等重复性工作占比高的岗位，员工对 AI 的欢迎度更高，某零售企业引入 AI 智能体处理订单录入后，员工得以转向客户关系维护等更具创造性的工作，岗位满意度提升 25%。
但这一趋势也倒逼企业加速技能重塑。高管普遍预测，到 2026 年底，至少半数员工需接受不同程度的再培训，以适配 AI 主导的新工作模式，其中问题解决、创造力、创新能力被列为最急需强化的技能。值得注意的是，“技能发展” 已直接影响员工留存 —— 超三成员工表示 “会为获取更好的培训机会更换雇主”，尤其在技术密集型行业，如 IT 服务、金融科技领域，企业若无法提供 AI 相关技能培训，将面临核心人才流失风险。IBM 建议，企业需将培训从 “一次性课程” 转为 “常态化体系”，例如某科技公司推出 “AI 技能认证计划”，员工可通过线上课程、项目实践获取智能体运营、AI 模型应用等认证，认证结果与晋升、薪资挂钩，既提升员工能力，也增强团队稳定性。
趋势三：消费者以数据政策问责品牌，透明化成核心竞争力
消费者对品牌的信任正越来越多地与 “AI 使用透明度” 绑定。调研显示，消费者可容忍 AI 偶尔的功能误差，但无法接受 “数据使用不透明”—— 他们希望明确知晓个人数据被如何用于 AI 训练、哪些交互环节涉及 AI 参与，且需要简单便捷的 “授权 / 取消授权” 通道，德勤（Deloitte）、毕马威等机构的研究也印证了这一点：在金融、医疗等敏感领域，70% 以上的消费者表示 “会优先选择数据政策清晰的品牌”。
这一需求对企业提出明确要求：需将 “数据透明” 视为产品与服务的核心特征，而非附加条款。例如，某电商平台在使用 AI 推荐系统时，会向用户展示 “推荐依据（如浏览历史、相似用户偏好）”，并提供 “关闭个性化推荐” 的一键操作；某医疗 APP 在利用 AI 分析用户健康数据前，会以图文形式说明 “数据用途、存储周期、保护措施”，用户确认后才启动分析。同时，企业需选择支持 “可解释性” 的 AI 模型，避免因模型 “黑箱特性” 导致用户质疑，例如在信贷审批中，AI 需向用户解释 “拒绝贷款的具体原因（如收入稳定性不足、征信记录异常）”，而非仅给出结果。IBM 指出，2026 年 “数据透明” 将成为品牌差异化竞争的关键，忽视这一点的企业可能面临用户流失与口碑危机。
趋势四：AI 与云需本地化部署，主权 AI 成韧性核心
“AI 主权”—— 即企业对自身 AI 系统、数据、基础设施的控制与治理能力 —— 已成为 2026 年企业韧性规划的核心。几乎所有受访高管表示，将在来年战略中纳入 AI 主权考量，核心动因是 “数据 residency（数据驻留）” 与 “云管辖权” 的合规压力。欧洲、英国等地的 IT 领导者尤为担忧对 “美国云服务” 的过度依赖，担心地缘政治变化导致数据无法跨境流动，或面临不符合当地监管（如欧盟《通用数据保护条例》）的风险。
为应对这一挑战，企业正重新规划 “模型运行位置” 与 “数据存储地点”：一方面推动 AI 平台 “可移植性”，确保模型能在不同云服务商（如 AWS、Azure、本地私有云）间灵活迁移，避免锁定风险；另一方面强化数据合规监测，实时追踪数据流转路径，确保敏感数据（如用户隐私信息、企业核心算法）存储在符合监管要求的区域。埃森哲（Accenture）也建议企业制定 “主权 AI 战略”，以 “控制、透明、选择” 为核心，例如某跨国企业在欧洲市场部署本地化 AI 模型，用户数据仅存储在欧盟境内服务器，模型训练与推理均在本地完成，既满足合规要求，也降低数据传输风险。IBM 强调，AI 韧性的本质是 “连续性与透明性”，即便全球技术与地缘环境变化，企业也需确保 AI 系统可稳定运行、数据使用可追溯。
趋势五：量子计算聚焦高价值场景，生态合作降低创新成本
2026 年量子计算将从 “理论探索” 转向 “定向实验”，IBM 基于自身量子服务商业化经验指出，“早期量子优势” 有望在优化、材料科学等特定领域率先实现。例如在物流优化中，量子计算可快速求解 “多仓库 – 多配送点” 的路径规划问题，比传统算法效率提升数倍；在材料科学领域，量子计算能模拟分子结构，加速新能源电池、高效催化剂的研发进程。
报告建议企业采取 “小而精” 的量子应用策略：优先识别少量高 impact 场景，而非盲目布局全领域；尽早加入量子生态合作，通过 “资源共享” 分摊成本。例如，某化工企业与量子计算公司、科研机构组建联盟，共同开发 “量子辅助催化剂设计” 方案，企业提供行业数据与应用场景，合作方提供技术支持，既降低研发投入，又加快成果落地。IBM 在报告中明确提出：“需锁定量子技术的关键应用赌注，并通过创新合作分担成本”，例如其推出的 Qiskit 开源平台已聚集超 500 万开发者，企业可借助平台资源快速开展量子实验，无需从零构建技术体系。
总体而言，IBM 报告勾勒的 2026 年趋势，本质是 “技术创新与商业务实的平衡”：智能体 AI 需嵌入业务核心而非停留在表面，数据政策需兼顾合规与用户信任，量子计算需聚焦价值而非追求技术噱头。对企业而言，抓住这些趋势的关键在于 “主动重构”—— 重构数据架构以支撑智能体，重构培训体系以适配 AI 时代，重构技术布局以确保主权与韧性，唯有如此，才能在 2026 年的技术变革中实现从 “应对变化” 到 “引领变革” 的跨越。
原创文章，作者：王 浩然，如若转载，请注明出处：https://www.dian8dian.com/ibm-yu-ce-2026-nian-san-da-guan-jian-qu-shi-zhi-neng-ti-ai
