ServiceNow：2026年企业人工智能成熟度指数报告（英文版）（43页）.pdf

核心结论速览： 企业AI成熟度指数回升至51分，AI支出同比增长110%：经历2025年技术发展快于组织适应能力的低谷期后，2026年企业AI成熟度较上年提升16个百分点，但AI就绪工作流仅得40分，为七大支柱中最低分，反映出“买了AI”与“为AI做好准备”之间存在巨大鸿沟。 仅21%的企业成为“领跑者”（Pacesetters）：领跑者平均成熟度74分，远高于其他企业的45分和全球平均51分。他们不是预算最多的企业，而是将AI视为战略基础设施而非孤立技术部署的企业。 领跑者平均AI投资回报率达4.7%，其他企业仅3.1%：领跑者在生产率（5.6倍）、规模化能力（2.7倍）和风险降低（2.6倍）方面全面领先，在新产品/服务/收入渠道方面比其他企业高6.5倍。 59%的企业已投入应用代理型AI，但仅9%实现自主多步骤工作流：代理型AI的采用曲线是报告三年历史上最快的之一，但大多数企业仍将其用作独立的“助手”而非连贯的运营层。零家受访企业已构建跨职能、自我优化的代理型操作系统。 数据孤岛和碎片化基础设施是AI规模化应用的核心障碍：仅16%的企业已用集成平台替代碎片化遗留系统。41%的员工将数据孤岛列为企业AI最大失误之一。50%以上企业缺乏数据清洗、标准化和标记流程。 员工对AI的接受度远高于领导层的认知：员工比高管更倾向于相信AI将提升工作满意度、赋能更高价值工作并加强协作。59%的企业缺乏支持未来工作的长期人力资源规划。 五大关键能力将领先者与追随者区分开来：设定共同愿景、掌控数据基础、从自动化迈向编排、建设与AI战略匹配的人才队伍、加速治理弥合混乱差距。领跑者在这五个维度的投入是其他企业的2.6至6.5倍。H2：研究背景——企业AI成熟度的真实状态。ServiceNow委托ThoughtLab对全球19个国家、12个行业的4,500名高管和2,000名员工进行调研，从七大维度衡量企业AI成熟度：愿景与领导力、管理与文化、数据现代化、AI治理、人才与技能、AI赋能工作流、从AI驱动价值。这是连续第三年的追踪研究。表面数据看，企业AI进展迅速。AI支出同比增长110%，高管信心已反弹，组织已做出坚定承诺。但深入观察发现，大规模执行AI所需的基础设施在很大程度上仍不完善。数据常存在于孤岛中，治理常被事后再考虑，投资仍然碎片化。点状解决方案在解决孤立问题，局部进展无法形成合力。“买了AI”和“为AI做好准备”不是一回事，两者之间的差距正是竞争优势的胜负手。领跑者（Pacesetters）仅占21%，他们不是预算最多的企业，而是选择了一个根本性的不同路径：在部署之前就建立了统一的数据、内置的治理和持续的员工培训体系。H2：七大维度全景分析。维度一：愿景、战略与领导力（最高分） 。企业在AI愿景和领导力方面最为成熟，78%的企业已培育鼓励AI创新的文化，77%已制定有效的AI战略和路线图。但领跑者在多个维度上远超其他企业：71%的领跑者将AI愿景广泛传达给组织（其他仅29%），70%制定了包含时间线和度量标准的实施计划（其他17%），72%建立了重新构想工作方式的AI思维（其他34%）。维度二：管理与文化。文化是推动AI落地的关键。73%的企业已利用云平台促进AI使用，69%已开发或获取AI人才和技能。但员工-雇主之间的脱节依然明显。员工比高管更倾向于相信AI将提升工作满意度、赋能更高价值工作、加强协作。59%的企业缺乏支持未来工作的长期人力资源规划。42%的员工表示未获得足够的AI培训，仅21%的企业已评估全组织的AI技能。维度三：数据现代化（领跑者优势最显著） 。数据质量是AI成功的“胜负手”。67%的领跑者已实施工具实时收集和跟踪数据（其他仅12%），71%已制定数据所有权和控制政策（其他22%），66%使用AI改善数据迁移、创建和管理（其他14%），64%已建立数据清洗、标记和标准化流程（其他13%）。领跑者将数据现代化视为战略前提，而非IT项目。相比之下，41%的企业将数据孤岛列为AI采用的主要挑战，仅16%的企业已用集成平台替代碎片化遗留系统。维度四：AI治理。67%的企业已安装治理政策确保负责任的AI使用。但仅20%的企业已实施AI测试、审计和风险评估流程。领跑者的治理策略是“加速器”而非“刹车”：69%将信任和透明度嵌入AI流程（其他16%），64%定期与监管机构沟通（其他13%），61%已建立管理和跟踪治理与合规举措的系统（其他17%），61%已实施AI测试、审计和风险评估（其他10%）。当代理承担更多决策时，治理框架的缺失会放大部署风险。维度五：AI赋能工作流（最低分，仅40分） 。这是七大支柱中成熟度最低的，反映编排的挑战远大于自动化。59%的企业已投入应用代理型AI（去年仅33%在试点或运营），但仅9%取得了显著进展——使用代理型AI创建自主多步骤工作流。零家受访企业已构建跨职能、自我优化的代理型操作系统。大多数企业仍使用代理型AI作为一组互不连接的助手。领跑者中，61%已跨部门工作流广泛实施AI倡议（其他仅5%），58%已用AI跨业务职能简化和集成工作流（其他5%），36%使用代理型AI创建自主多步骤工作流（其他2%）和全新工作流（其他1%）。维度六：人才与技能（年度进步最大的维度） 。虽然多数企业在此维度取得了最大进步，但很少企业有定制化的、持续AI培训和长期人力资源规划。领跑者中68%制定了吸引、雇佣和保留AI人才的战略（其他10%），58%建立了支持AI战略的长期人力资源计划（其他5%），57%提供定制化的持续AI培训和技能提升计划（其他4%），54%已评估全组织AI技能（其他12%）。员工调查显示：42%的员工表示未获得足够的AI培训，59%的企业缺乏长期人力资源规划。但员工对AI的前景更为乐观——他们比高管更相信AI将改善工作满意度、赋能更高价值工作。维度七：从AI驱动价值（领跑者ROI优势显著） 。领跑者平均ROI达4.7%，其他企业仅3.1%。领跑者在多个业务成果上全面领先：客户参与和留存提升可能性高2.6倍、生产率高5.6倍、规模化能力强2.7倍、风险降低能力高2.6倍、新收入渠道和商业模式可能性高6.5倍。AI支出方面，2026年企业AI支出同比增长110%，预计到2027年AI将占IT预算的20.4%（2025年13.1%）。领跑者中43%广泛依赖SaaS解决方案（其他28%），66%发展合作伙伴生态系统支持AI战略（其他59%）。H2：全球差异——各地AI挑战的独特性。 美洲：加拿大关注AI导致的失业；美国领导层对AI战略承诺不足（57%员工认为领导团队跟不上快速变化的市场趋势）；墨西哥由于结构性、监管和投资约束更担心遗留系统。 欧洲和中东：法国客户抵制AI（仅42%高管表示客户对AI体验满意，美国为63%）；德国法律和知识产权风险更大；英国对失业的担忧更深；沙特员工抵制更高，归因于更僵化、更规避风险的工作场所；澳大利亚信任AI输出和问责制是核心张力；日本领导层挑战是更大拖累。 亚太：澳大利亚对AI输出的信任和问责是决定性张力；印度遗留基础设施是更大障碍；日本领导层挑战是更大拖累（60%员工认为领导团队不胜任任务）。H2：领跑者的五大核心能力。能力一：设定愿景，全员参与。领跑者不将AI战略自上而下传达，而是将其分布到整个组织。71%广泛传达AI愿景（其他29%），70%制定了含时间线和度量标准的实施计划（其他17%），72%建立重新构想工作方式的AI思维（其他34%），58%在最高管理层和员工层面定义AI职责（其他12%）。能力二：掌控数据，释放AI。领跑者将数据现代化视为战略前提。71%已制定数据所有权和控制政策（其他22%），67%已实施实时数据收集和跟踪工具（其他12%），66%使用AI改善数据迁移、创建和管理（其他14%），64%已建立数据清洗、标记和标准化流程（其他13%）。能力三：超越自动化，走向编排。领跑者拒绝“一次一个问题、一个工具、一个部门”的自动化模式。61%已跨部门工作流广泛实施AI倡议（其他5%），58%已用AI跨业务职能简化和集成工作流（其他5%），36%使用代理型AI创建自主多步骤工作流（其他2%）和全新工作流（其他1%）。能力四：建设AI战略要求的人才队伍。领跑者吸引、培养和保留AI人才不是一次性举措，而是持续的组织纪律。68%制定了吸引、雇佣和保留AI人才的战略（其他10%），58%建立了支持AI战略的长期人力资源计划（其他5%），57%提供定制化的持续AI培训和技能提升计划（其他4%），54%已评估全组织AI技能（其他12%）。能力五：加速治理，弥合混乱差距。领跑者将AI治理视为竞争优势而非合规负担。69%将信任和透明度嵌入AI流程（其他16%），64%定期与监管机构沟通（其他13%），61%已建立管理和跟踪治理与合规的系统（其他17%），61%已实施AI测试、审计和风险评估（其他10%）。H2：未来3—5年机会洞察。| 赛道 | 成熟度 | 市场空间 | 关键驱动因素 | 推荐优先级 |||||||| 端到端工作流编排 | 低 | 大（仅9%实现自主多步骤） | 领跑者示范 | ★★★★★ || AI就绪数据基础设施 | 中 | 极大（仅16%集成平台） | 数据孤岛痛点 | ★★★★★ || AI治理与风险管理 | 中 | 大（仅20%实施审计） | 监管压力 | ★★★★★ || 代理型AI自主工作流 | 中低 | 大（59%使用但仅9%规模化） | 技术成熟 | ★★★★ || AI人才与技能培训 | 中高 | 大（42%员工未获足够培训） | 人才缺口 | ★★★★ || 跨职能AI集成 | 低 | 大（16%已跨职能集成） | 碎片化痛点 | ★★★★ |多角色行动建议： CEO/高管层：将AI战略置于业务战略核心，制定企业AI路线图与增长目标直接挂钩；将AI纳入每个战略决策和预算讨论。 CTO/CIO：在扩展AI之前大力投资云、数据和集成；关注清洁、可访问的数据和模块化技术栈；建立业务与技术团队的紧密对齐。 首席合规/风险官：建立正式的AI治理框架、可接受使用政策和风险控制；将AI治理视为“加速器”而非“刹车”，在部署前建立而非事后补救。 CHRO/人力资源负责人：评估全组织AI技能，制定长期人力资源规划支持人机协作；提供定制化、持续AI培训而非一次性培训。延伸阅读：以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部案例，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ区块。Q1：什么是“企业AI成熟度指数”？A：ServiceNow连续第三年发布的全球基准研究，基于对19个国家、12个行业的4,500名高管和2,000名员工的调查，从七个维度衡量企业AI成熟度。2026年全球平均分51分（满分100），领跑者（前21%）平均74分。Q2：领跑者的核心优势是什么？A：领跑者平均ROI达4.7%（其他3.1%），生产率高5.6倍，规模化能力强2.7倍，新收入渠道可能性高6.5倍。他们的优势来自五大能力：设定共同愿景、掌控数据基础、从自动化走向编排、建设AI人才队伍、加速治理。Q3：AI支出增长情况如何？A：2026年AI支出同比增长110%，预计到2027年AI将占IT预算的20.4%（2025年为13.1%）。政府部门的AI支出同比增长140%，制造业增长126%。Q4：为什么AI赋能工作流得分最低（仅40分）？A：59%的企业已投入应用代理型AI，但仅9%取得了自主多步骤工作流的显著进展。大多数企业仍将代理型AI用作独立“助手”而非连贯的运营层。零家企业已构建跨职能、自我优化的代理型操作系统。编排的挑战远大于自动化。Q5：企业AI转型的最大障碍是什么？A：数据质量是首要挑战——仅16%的企业已用集成平台替代碎片化遗留系统，41%的企业将数据孤岛列为AI采用的主要挑战。其他障碍包括治理缺失、人才缺口和监管不确定性。领跑者的经验表明：先解决数据基础设施，再谈AI规模化。数据来源说明。本报告数据来源于ServiceNow《Enterprise AI Maturity Index 2026》，由ServiceNow委托ThoughtLab对4,500名高管和2,000名员工进行调研，覆盖19个国家、12个行业。