2026年企業將進入人工智能和云融合大時代

展望2026年，人工智能和云的融合將成為企業技術領域的大事件之一。雖然當下熱門話題主要圍繞生成模型展開，但當智能體直接嵌入云工作負載時，真正的企業影響將會到來。企業將不再詢問人工智能是否可以為他們工作，而是開始使用它來完成工作，自動化工作流程，增強現有應用程序，并比以往更快地部署新的工作負載。在這個十字路口，人工智能將從一項有前景的技術堅定地轉變為商業結構中不可或缺的一部分。

雖然人工智能應用涉及廣泛，但這一轉變標志著企業技術的下一個重大演變。它是人工智能和云平臺的融合，成為數字化轉型的唯一智能基礎。2026年，人工智能將繼續從POC（概念驗證）和實驗過渡到提供有形價值的超臨界工作負載。其結果將是更快的創新、可衡量的投資回報率和更高的企業效率。

炒作周期的終結

這種轉變的跡象已經顯現。最近的Gartner人工智能成熟周期將生成式人工智能置于“幻滅的低谷”，標志著過高期望的結束。與此同時，Gartner將智能體（AI Agent）確定為最夸張但最關鍵的創新之一。這包括能夠感知、推理和行動的自主或半自主系統。

這種對比很好地說明了當今企業人工智能的現狀，以及從炒作到成熟價值的日益轉變。人們一直對人工智能模型和生成能力著迷，但現在正受到非常實際的考慮的影響。企業正在詢問如何最大限度地提高其人工智能投資的運營效益。

麻省理工學院的一項研究也出現了同樣的模式，該研究顯示，大公司95%的生成式人工智能助理未能提供可衡量的投資回報率。公司正在試驗人工智能，但他們并沒有兌現人工智能的承諾。太多的舉措都始于對人工智能戰略的渴望，而不是解決既定的業務問題。這使得概念驗證項目永遠不會離開實驗室。

2026年將是一個轉折點。我們將看到企業通過在其云運營中實施自主智能體（Agentic AI）來突破，在最重要的工作負載級別推動自動化智能。

為什么人工智能和云融合很重要

人們普遍存在一種誤解，即人工智能和云融合只是在云服務器上托管機器模型的問題。事實上，這是通過將推理、自動化和自適應行為嵌入為企業系統提供動力的同一基礎設施中，使智能成為云本身的固有部分。

人工智能和云的融合帶來了三個主要好處。首先，人工智能開始運作，而不是作為一個獨立的建議。它成為現有工作流程的一部分，優化物流，增強分析能力，或自動解決IT事件。

第二個好處是人工智能加速IT計劃的能力。有了專門從事代碼生成、SDLC自動化和自主測試的智能體，熟練的員工可以變得更具戰略性。由于日常運營任務的支持負擔較低，技術團隊可以專注于高價值的項目和任務。

最后，投資回報率變得可見，因為人工智能在云工作負載中運行，其影響直接與成本節約、正常運行時間、效率和吞吐量等可衡量的關鍵績效指標相一致。人工智能從承諾走向現實，并開始量化地證明其價值。

從試點到生產

麻省理工學院的研究結果表明，僅靠技術并不能保證成功。企業一直在努力實施人工智能，因為他們往往從工具而不是預期的結果開始，或者在效益有限的業務領域優先考慮人工智能投資。

將人工智能擴展到試點階段之外的最常見障礙包括未確定的目標、技能和組織孤島、治理猶豫不決和高昂的基礎設施成本。在沒有明確業務成果的情況下啟動的項目，例如改進特定的KPI，很少擴展到實驗室之外。人工智能開發需要跨數據、云和治理團隊的協作，但大多數組織仍然是分散的。這使得風險和合規團隊更有可能默認為“否”，從而減緩了實驗。鑒于基礎設施和模型成本迅速上升，組織不太可能致力于長期部署等待。

克服這些挑戰的關鍵是將舉措與成果掛鉤，將人工智能嵌入運營系統，并在實驗與治理和合規要求之間取得平衡。

2026年自主智能體興起

Gartner對智能體的關注很重要，因為它強調了人工智能如何在實際業務中擴展。這些基于智能體的系統可以自己思考、做出決策和采取行動，使公司能夠自動化復雜的流程，增強員工的能力。

2026年，這些系統將成為數據、應用程序和決策之間的連接組織。在云環境中，代理AI將管理基礎設施配置，監控系統異常并自動觸發修復。它將通過總結數據、生成見解和執行后續行動來增強現有的云應用程序，這些行動曾經是手動和耗時的。隨著這些代理從結果和反饋循環中學習，它們將不斷改進性能，隨著時間的推移提高準確性和速度。

對于超大規模企業來說，自主智能體的云原生特性將使云基礎設施服務能夠發展新的功能。一旦它們集成到云環境中，智能體就可以在不同的地理位置、部門和工作負載之間進行復制或重新部署。這將支持將云基礎設施從被動環境過渡到具有自主功能的主動系統。對于企業來說，這是大規模的自動化和適應，人工智能是業務運營的直接組成部分。

如何在2026年實現人工智能和云

對于準備實現這一飛躍的組織來說，以下是需要考慮的五個指導原則：

從可衡量的業務成果開始——在構建任何東西之前，定義你想要改進的具體指標，無論是減少客戶響應時間還是提高系統效率。人工智能投資往往首先轉向市場團隊，而不是考慮具有更高潛在投資回報率的后臺自動化。

在工作發生的地方集成智能——在云工作流程中部署智能體，并允許它們與實時數據、API和基礎設施進行交互，而不是靜態數據集或離線沙盒

從一開始就建立治理和可見性——跟蹤代理的行為，記錄他們做出的決策，并對他們可以訪問的內容設置明確的限制。治理不應減緩進展，而應提供使采用安全和可持續的結構。

擴展經過驗證的用例——將早期的勝利作為更廣泛推廣的藍圖。文檔摘要、支持自動化或資源優化等。

培養“有護欄”的文化——遠離經常阻礙創新的被動“否”。相反，通過明確的框架和監督來培養負責任的實驗

2026年將重新定義成為人工智能驅動型企業的意義。隨著智能體嵌入云平臺，公司將不再將人工智能視為一個副項目或專項計劃。它將處于運營的核心，悄悄地為決策提供動力，自動化流程，并從每一個結果中學習?，F在采取行動的組織將進入2026年，準備以與云基礎設施發展相同的速度擴展創新。而那些等待的人將冒著在競爭對手領先的情況下執行昨天戰略的風險。

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