到了 2026 年，如果還在糾結(jié)要不要上 AI，那已經(jīng)不是技術(shù)問題，而是生存問題。過去這幾年，IT 圈的邏輯全變了。以前我們做數(shù)字化，底色是“管理控制”，核心是把業(yè)務(wù)流程搬到線上，讓數(shù)據(jù)可查。現(xiàn)在的底色是“智能決策”，核心是把決策權(quán)從繁瑣的流程中解放出來，交給能自我進(jìn)化的模型。

今年很多 CIO 發(fā)現(xiàn)，老板給的總預(yù)算沒變，甚至還縮了點(diǎn)，但對(duì) AI 的胃口卻大得驚人。

錢從哪里來？

砍掉那些“按人頭計(jì)費(fèi)”的傳統(tǒng) SaaS。 以前我們習(xí)慣買一堆昂貴的許可，但很多復(fù)雜的審批流、花哨的 UI 界面，其實(shí)是效率的絆腳石。在 AI 時(shí)代，我們需要的不是一個(gè)“讓人去填表”的界面，而是一個(gè)能直接完成任務(wù)的 API。很多維護(hù)費(fèi)用高昂、活躍度低的舊系統(tǒng)，正在被批量停掉。削減重復(fù)的基礎(chǔ)建設(shè)。 以前每個(gè)部門可能都在搞自己的數(shù)據(jù)小倉(cāng)庫(kù)，現(xiàn)在這些正在被統(tǒng)一的向量數(shù)據(jù)庫(kù)取代。

錢往哪里去？

大頭都在往算力儲(chǔ)備、數(shù)據(jù)清洗和模型微調(diào)上面挪。尤其是推理算力的支出，隨著企業(yè)內(nèi)部 Agent 數(shù)量的爆發(fā)，這部分成本已經(jīng)成了 IT 支出的固定大頭。

2024 年大家還在給系統(tǒng)加一個(gè) AI 聊天窗口，到了 2026 年，這種做法被證明是低效的。現(xiàn)在的趨勢(shì)是 Agentic Workflow。

傳統(tǒng)的軟件架構(gòu)像一列火車，軌道（流程）是死的，車只能按規(guī)矩跑。如果業(yè)務(wù)變了，你就得重新鋪軌道（改代碼）。而 Agent 模式更像是一群無人機(jī)。你告訴它目的地（業(yè)務(wù)目標(biāo)），它自己規(guī)劃路線。AI 背后不再是一個(gè)個(gè)獨(dú)立的軟件，而是一堆能互相調(diào)用的 Agent。

過去： 業(yè)務(wù)人員操作軟件，系統(tǒng)負(fù)責(zé)記錄。

現(xiàn)在： 業(yè)務(wù)人員下達(dá)目標(biāo)，Agent 調(diào)用系統(tǒng)執(zhí)行，系統(tǒng)退化成“數(shù)據(jù)接口”。

這意味著，如果你的舊系統(tǒng)不支持 API 調(diào)用，沒有良好的數(shù)據(jù)解構(gòu)，它就會(huì)成為整個(gè)企業(yè)最薄弱的環(huán)節(jié)。

以國(guó)內(nèi)一家中型零售企業(yè)為例。他們?cè)?2025 年初做了一件挺冒險(xiǎn)的事：取消了供應(yīng)鏈環(huán)節(jié)大部分的人工審批，改用 Agent 接管。

真實(shí)的痛點(diǎn)是什么？以前是靠“老帶新”，靠店長(zhǎng)的經(jīng)驗(yàn)。但經(jīng)驗(yàn)這東西沒法規(guī)模化，而且人會(huì)疲勞、會(huì)帶情緒。

他們是怎么做的？

構(gòu)建 RAG架構(gòu)： 把過去三年的銷售數(shù)據(jù)、庫(kù)存記錄、甚至天氣預(yù)報(bào)和競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手的促銷信息，全部灌進(jìn)向量數(shù)據(jù)庫(kù)。

Agent 編排： 設(shè)計(jì)了一個(gè)“三方會(huì)審”的邏輯。一個(gè) Agent 負(fù)責(zé)預(yù)測(cè)需求，一個(gè) Agent 負(fù)責(zé)核算財(cái)務(wù)成本，還有一個(gè) Agent 負(fù)責(zé)模擬庫(kù)存風(fēng)險(xiǎn)。三個(gè) Agent 在系統(tǒng)后臺(tái)跑完邏輯，直接給采購(gòu)系統(tǒng)下指令。

人機(jī)協(xié)同： 只有當(dāng)預(yù)測(cè)值偏離基準(zhǔn)線 30% 以上時(shí)，才會(huì)觸發(fā)人工介入。

結(jié)果如何？

IT 運(yùn)維成本并沒有顯著下降（因?yàn)樗懔M(fèi)貴），但庫(kù)存周轉(zhuǎn)天數(shù)減少了 12 天。對(duì)于零售業(yè)來說，這 12 天就是實(shí)打?qū)嵉睦麧?rùn)。

談 AI 轉(zhuǎn)型不能光談好處，實(shí)際落地的坑非常多。

業(yè)務(wù)部門現(xiàn)在很精，他們等不及 IT 部門慢慢開發(fā)。很多銷售團(tuán)隊(duì)私下里用信用卡買海外的 API 服務(wù)，把客戶資料往外傳，只為了快點(diǎn)出一份分析報(bào)告。這會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的數(shù)據(jù)泄露風(fēng)險(xiǎn)。CIO 的策略不應(yīng)該是“封殺”，而是“收編”。你需要建立一個(gè)企業(yè)級(jí) AI Gateway，統(tǒng)一管理密鑰、監(jiān)控流量、審計(jì)內(nèi)容，讓業(yè)務(wù)部門在安全可控的前提下快速使用

軟件報(bào)錯(cuò)了可以修復(fù) Bug，但 AI 產(chǎn)生的“幻覺”是概率性的。當(dāng) AI Agent 算錯(cuò)了一個(gè)訂貨量，導(dǎo)致某個(gè)店缺貨了，這個(gè)責(zé)任算誰的？是寫算法的？還是審數(shù)據(jù)的？

2026 年的管理挑戰(zhàn)，本質(zhì)上是責(zé)任邊界的重定義。企業(yè)必須建立一套“熔斷機(jī)制”和“追責(zé)豁免清單”。如果沒有這種文化支持，AI 轉(zhuǎn)型只會(huì)停留在 PPT 上，沒人敢落地。

你現(xiàn)在不需要那么多只會(huì)寫簡(jiǎn)單網(wǎng)頁(yè)代碼的程序員了，但你極度缺懂業(yè)務(wù)的架構(gòu)師”。這種人得知道業(yè)務(wù)痛在哪里，同時(shí)知道當(dāng)前的開源模型能不能解這個(gè)問題，成本是多少。這種人才的搶奪，比搶算力更激烈。

一類企業(yè)還在修補(bǔ)那些龐大而笨重的舊系統(tǒng)，每年為了幾個(gè)功能更新折騰得精疲力竭；另一類企業(yè)已經(jīng)開始把系統(tǒng)“打碎”，重構(gòu)成由 Agent 驅(qū)動(dòng)的靈活組織。

這不是說要一夜之間推倒重建，而是要開始有意識(shí)地把資源從“流程”挪向“智能”。