谷歌最新預測：2026，普通人工作方式將徹底改變

5大趨勢，影響每個人。

來源 | 筆記俠

你有沒有過這種體驗？

寫周報時，翻遍五六個系統扒數據；

跟客戶溝通時，反復解釋同一個問題；

處理工作流程時，卡在跨部門對接的環節動彈不得……

我們總說AI能提高效率，但以前的AI，更像個“問答機器”——

你問它才答，你不說它就躺平。

但Google Cloud剛出的《AI智能體趨勢2026》報告說，2026年這一切要變了。

AI會從“只會回答問題的工具”，變成能聽懂目標、拆任務、跨系統自己干活的“得力幫手”（AI智能體）。

01

核心轉變

從“人親自干活”，到“人管AI干活”

這波AI變革最核心的變化，不是“干活更快了”，而是“干活的方式變了”。

以前咱們談AI，總說“幫人把事做快”。

但2026年的AI智能體，厲害在“能自主搞定一整套事”：

你只要告訴它“要達成什么目標”，它會自己拆分成小任務，調用公司的各種系統，一步步推進，最后給你一個結果。

隨之而來的，是咱們的角色大變身：

從“親自執行的打工人”，變成“指揮AI的管理者”。

打個比方，以前做市場經理，得自己寫文案、找數據、盯競品、做報告，一天忙得腳不沾地。

2026年，你手下會有五個“AI專屬助理”：

數據助理：

扒遍公司內外的結構化數據，找出市場趨勢；

分析助理：

24小時盯競品動態、社交媒體口碑，每天給你發一頁核心洞察；

內容助理：

按公司的品牌語氣，寫好社交媒體文案和博客初稿；

創意助理：

給文案配圖片、剪視頻；

報告助理：

每周自動拉取campaign數據，生成分析總結。

你要做的，不是自己寫文案、找數據，而是：

告訴它們這周的核心目標，給點策略指引，最后檢查一下結果有沒有問題，拍板定奪就行。

說白了，AI把重復、繁瑣的執行活全包了，咱們只需要聚焦“定方向、做判斷、把關結果”。

而且這不是空想。

數據顯示，現在已經有52%的公司，把AI智能體用在了生產環境里：

客戶服務、市場運營、技術支持、產品創新，到處都有它們的身影。

比如全球最大的紙漿制造商Suzano，用AI智能體把員工的自然語言（比如“查一下某類物料的庫存”）變成系統能識別的查詢指令，5萬名員工查數據的時間直接減少95%；

電信公司TELUS更狠，5.7萬名員工日常用AI，平均每次交互能省40分鐘。

02

五大趨勢未來

AI智能體將滲透到工作的方方面面

如果說核心轉變是“道”，那這五大趨勢就是“術”。

那么這些AI幫手會出現在哪些場景，怎么改變工作和生活？

1.每個員工都有“專屬AI助理”：個人能力直接翻倍

以前的AI工具，要么是公司統一配的“大雜燴”，要么得自己找插件拼湊，用起來特別別扭。

未來，每個員工都會有“量身定制”的AI助理。

這個助理懂公司的業務語境：

能訪問內部知識庫、客戶數據、歷史工作成果，不會像通用AI那樣“說外行話”；

它還能跟你配合默契：

你把重復的活（比如整理會議紀要、跟進待辦事項、初步篩選郵件）交給它，自己專注于創新、談判、戰略思考這些“高價值活”。

這里要澄清一個誤區：

不是有了AI助理，你就沒主動權了。

它更像一個“超級執行者”，在你的指導和監督下干活——

比如寫合同，AI可以初稿，但最終的風險把控、條款談判，還是得你上。

就像媒體行業，AI能幫你整理海量素材，但講什么故事、怎么講得動人，還是得靠人的創造力。

2.公司流程變成“數字流水線”：從頭到尾自動跑

如果說每個員工的AI助理是“單兵作戰”，那公司核心流程的AI智能體系統，就是“團隊協作”。

以前公司的流程，比如采購、客戶支持、安全運營，都是“人對接系統、人對接人”，中間容易卡殼：

比如網絡出問題，得先讓技術部門檢測，再讓售后通知客戶，流程走下來大半天。

未來，AI智能體系統會把這些環節串起來：

發現網絡異常后，AI先自動嘗試修復；

修復不了，自動在現場服務系統創建工單；

同時同步給客戶聯絡中心，告知客戶情況——

整個過程跨系統、跨部門，不用人手動干預，人類只需要在關鍵節點監督、拍板。

要實現這種“流水線”，靠的是兩個關鍵技術：

A2A協議：相當于AI之間的“普通話”，不同開發者、不同框架的AI能互相溝通協作；

MCP協議：相當于AI和公司系統的“數據線”，能讓AI安全訪問實時數據（比如庫存、訂單、客戶信息），而不是靠“過時的知識庫”干活。

比如動物保健公司Elanco：

用AI智能體處理每個生產基地2500多份非結構化文件，自動分類、提取關鍵信息、排查沖突，避免了因為信息過期或沖突導致的生產力損失——

以前這種損失在大型基地可能高達130萬美元。

3.客戶服務從“被動響應”到“主動服務”：像有了“私人管家”

你有沒有吐槽過傳統客服？

重復說問題說三遍，轉人工要等半天，最后還沒解決。

這就是“規則型自動化”的局限，只能機械響應，不會靈活處理。

未來的客戶服務AI智能體，會變成你的“私人管家”。

它能記住你的歷史信息：

你上周買了件藍色毛衣，今天打電話，它一接就知道“你可能是要退換貨”；

它還能主動解決問題：

物流延誤了，不等你投訴，它已經查到是配送車壞了，自動安排明天最早配送，還給你充了10美元補償，發短信跟你確認時間。

數據顯示，現在已經有49%的公司把AI智能體用在客戶服務上，這是最成熟的落地場景之一。

比如家居建材品牌家得寶（Home Depot），做了個叫Magic Apron的AI智能體，24小時在線給客戶提供裝修指導：

怎么裝柜子、選哪種油漆、看產品口碑，就像身邊有個裝修老師傅，隨叫隨到。

而且這種“管家式服務”不局限于消費端。

比如工廠里，AI智能體能分析生產數據，發現某個班次效率低，會主動給出建議：

“可以調整設備參數，或者給員工做個專項培訓”，相當于給管理者配了個“生產顧問”。

4.安全防護：從“喊警報”到“自動滅火”

現在的公司安全部門，最頭疼的是“告警疲勞”：

每天收到成千上萬個安全告警，分析師根本看不過來，很可能漏掉真正的威脅。

就像家里裝了100個煙霧報警器，天天響，真著火了反而沒反應。

未來的安全AI智能體，會從“只喊警報”變成“主動滅火”。

它能自動分流告警（哪些是誤報，哪些是真威脅），調查分析（威脅來自哪里，影響多大），甚至在授權范圍內直接采取行動（比如攔截惡意攻擊、修復漏洞）。

比如cybersecurity公司Specular，用AI智能體自動化攻擊面管理和滲透測試，幫企業快速找到安全漏洞；

另一家公司Torq的AI安全分析師Socrates，能自動完成90%的一級分析任務，人工操作減少95%，響應速度快了10倍——

安全人員不用再埋頭處理重復告警，能專注于設計防御架構、獵捕高級威脅。

5.能不能規模化賺錢，看員工會不會“管AI”

最后這個趨勢，是所有變化的關鍵：AI智能體能不能給公司帶來持續價值，核心不是買了多少技術，而是員工會不會用。

現在專業技能的“半衰期”越來越短，技術領域可能只有2年。

也就是說，你現在學的技能，2年后可能就過時了。

而AI的普及，會讓“會不會管AI”變成職場的核心競爭力。

但現在有個落差：84%的員工希望公司多提供AI學習資源，但只有29%的員工覺得公司在積極推動AI應用。

而且“AI管家”“AI編排者”這種新角色，市場上根本招不到現成的人，只能靠公司內部培養。

怎么培養？

報告里給了一套實用方法，核心是五個支柱：

1.定目標：

比如“讓100%員工在工作中用AI”，而且要可衡量；

2.找支持：

組建“高管贊助人（給錢給資源）+推動者（鼓動員工參與）+技術專家（落地解決方案）”的團隊；

3.造氛圍：

搞游戲化交流、案例分享，獎勵創新用法；

4.融日常：

把AI融入工作流，比如辦內部黑客松、實踐挑戰，讓員工在干活中學習；

5.守規則：

明確哪些數據能給AI用，怎么識別AI相關的安全威脅。

03

AI時代，這五種人很難替代

既然AI能幫著干活、跑流程，那普通人怎么才能不被替代？

答案很簡單：AI越能干，就越需要有人“管著它、盯著它、落地它、擔著它”。

未來3-5年是AI緩沖期，咱們只要找準自己的位置，就能在變革中站穩腳。總結下來，有五種角色永遠稀缺：

1.決策者：給AI定方向的“指揮官”

AI再厲害，也得有人告訴它“要做什么、為什么做”。

就像前面說的市場經理，AI助理團隊再能打，也得靠你定核心目標——

是推廣新產品還是維護老客戶，是突出性價比還是強調品牌感。

以前咱們做執行，滿足于“按流程干完”就行；

現在得主動思考“為什么要做這件事”“要達成什么結果”。

比如用AI寫方案，不能只說“幫我寫個推廣方案”，而要明確“針對25-30歲職場人，推廣一款通勤背包，核心賣點是輕便防水，預算5萬，要包含社交媒體和線下快閃活動”——

這樣AI才能精準發力。

說白了，決策者的核心價值是“定戰略、掌方向”，這是AI學不會的。

它能執行，但沒法判斷“這件事該不該做”“這么做對公司長期有沒有好處”。

2.提問者：能問對問題的“掌舵人”

如果暫時做不到決策者的高度，那從“會提問”開始也完全可以。提問的水平，直接決定了AI的輸出質量。

很多人用AI之所以沒效果，就是提問太隨意。

提問的關鍵，是先想清楚自己的目標，再把目標拆成具體的問題。

職場里常說“會提問的人，思考一定不差”，AI時代更是如此——

你能問出精準的問題，就意味著你已經想透了事情的關鍵。

3.看門人：給AI把關的“質檢員”

現階段的AI還有個小毛病：偶爾會“胡說八道”。

這時候就需要“看門人”——

用自己的專業經驗，判斷AI的輸出是不是靠譜。

比如Elanco用AI處理生產文件，AI能自動分類、提取信息，但最終還是需要熟悉生產流程的員工把關：

“這個條款是不是和最新政策沖突？這個數據是不是準確？”；

再比如用AI寫合同，AI能搭框架，但涉及法律風險、核心權益的條款，還得靠法務人員審核。

看門人不用學新技能，只要你在自己的領域里夠專業、夠細心，就能勝任。

畢竟AI談論你不熟悉的領域時，你可能覺得它無所不知，但一碰到你的專業，它有沒有胡說，你一眼就能看出來。

4.執行者：連接虛擬與現實的“實干家”

你可能會想：“執行的活不都被AI搶了嗎？”

其實不然，AI能在電腦里跑流程、做分析，但最終還是要有人把事情落到現實里。

比如物流智能體能安排好配送路線，但包裹還是得靠快遞員送到你手上；

AI能給出工廠設備的調整建議，但最終還是得靠技術人員去操作；

AI能生成裝修方案，但敲墻、刷漆、裝柜子，還是得靠工人師傅來干。

虛擬世界的決策，永遠需要現實世界的人來落地。

而且現在很多公司看似人多，但真正腳踏實地干活的執行者并不多，只要你靠譜、敏捷，能把AI的計劃變成實實在在的結果，就永遠有你的位置。

5.責任人：為結果兜底的“擔當者”

AI是工具，沒有辦法承擔責任。

比如AI推薦的營銷方案出了問題，損失誰來擔？

AI處理客戶數據時泄露了隱私，責任誰來負？

這時候就需要“責任人”——

對最終結果負責，出了問題敢擔當、能解決。

未來，“誰來擔責”會成為AI時代的核心議題。

比如合規智能體自動更新了工作流，但如果不符合監管要求，還是得有人站出來調整、承擔后果；

客戶服務AI出了錯，還是得有人主動聯系客戶道歉、彌補。

無論你是決策者、提問者，還是看門人、執行者，最終都得是責任人。

畢竟AI可以幫你干活，但沒法替你擔責——

而“敢擔當、能扛事”，永遠是職場最稀缺的品質。

· END ·

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