Valtech：2026智能体时代：当下企业团队对人工智能的真实诉求洞察报告（英文版）（32页）.pdf

核心结论速览： 88%的专业人士每周多次使用AI：AI已跨越采用门槛，不再是特定项目或团队的专属工具，而是跨组织日常工作流程的组成部分。 86%的人表示AI提升了至少10%的生产率：AI带来的生产力提升并非孤立案例，而是反映团队已从AI中获得可衡量的价值。 75%的组织尚未实现集成式或端到端的AI支持工作：AI仍以分散能力的集合形式存在，而非连接的工作系统。只有四分之一的人表示AI已跨工作流、工具和团队集成。 77%的员工希望AI在跨团队和跨系统连接工作中发挥更大作用：对更连接工作方式的需求已经明确，但大多数组织尚未达到该集成水平。 74%的人愿意让AI承担有边界的执行任务，但人类保留问责权：员工对AI在执行层面的作用持务实态度，目标是减少不需要独特人类判断的工作负担。 只有4.3%的人认为更多AI试点能释放最大价值：团队不想要更多概念验证，而是需要解决阻碍AI产生持续影响的条件——工具和数据集成（26.8%）、治理与护栏（18.1%）、更清晰的人-AI决策权（17.9%）。 79%的员工希望将AI释放的时间用于判断和更高价值的工作：AI的承诺不是以相同速度做相同工作，而是为最重要的工作创造更多空间。 89%的人认为更好的AI驱动工作流将扩展组织的能力：员工看到的机会远不止效率本身——更好的决策（40%）、更快适应变化（38%）、持续优化（36%）。H2：研究背景与全景图谱。Valtech《The Agentic Age》报告基于2026年5月对1,003名专业人士的结构化在线调查，覆盖美国、欧洲和亚太地区，受访者包括产品经理、工程师、设计师、策略师、数据专家和转型领导者。报告揭示了一个核心矛盾：AI的采用速度正在超越组织的就绪度。当AI从个人助手向智能体执行（Agentic Execution）演进时，团队已经在使用AI、看到价值并定义下一步需求，但大多数组织尚未重新设计工作流、治理模型或运营结构来支持这一新现实。报告提出了五个关键领导力要务：围绕摩擦而非工具重新设计工作、定义权威边界、将节省的时间转化为战略能力、构建连接执行的运营模型、以业务成果而非使用率衡量AI。H2：服务商生态分析——AI驱动的企业转型市场格局。随着AI从个人工具向组织级执行系统演进，企业AI服务商生态正在形成新的格局：咨询与战略服务：Valtech等体验创新机构正在帮助企业从“AI试点”转向“规模化执行”。核心服务包括工作流重新设计、治理模型构建、决策权定义和运营模型转型。AI平台与基础设施提供商：连接执行需要集成工具和数据、清晰的治理、定义的决策权、工作流重新设计、指标和所有权。AI平台提供商需要从“提供工具”转向“提供连接的工作系统”。行业垂直解决方案：不同行业对AI连接执行的需求各异。报告显示，软件和AI相关角色的生产率提升最高（21%+），表明技术密集型行业正率先受益于智能体执行。从服务商生态的“断层”来看，大多数现有服务聚焦于“AI工具部署”而非“AI连接执行”。组织面临的关键挑战不是引入新能力，而是连接现有能力——这构成了专业服务商的结构性机会。H2：典型场景深度解析。场景一：权威边界——人类问责 vs AI执行。74%的员工愿意让AI承担有边界的执行任务，但人类保留问责权。决策越重要，边界越清晰：最终审批/问责（41.8%）、人事决策（41.7%）、战略决策（39.4%）、伦理/风险敏感决策（38.0%）是员工最希望人类保持控制权的领域。不同级别对AI的接受度存在差异：管理者在最终审批（55%）和人事决策（53%）上最谨慎；C级高管在战略决策（44%）上最谨慎；创始人在伦理/风险决策（43%）上最谨慎。这表明AI的权威边界需要根据角色和决策类型差异化定义。场景二：连接执行——AI从“孤立工具”到“连接系统”。75%的组织尚未实现集成式或端到端的AI支持工作。AI在大多数组织中仍以分散能力的集合形式存在，而非连接的工作系统。77%的员工希望AI在跨团队和跨系统连接工作中发挥更大作用。领导层的可见性差距：总监和C级高管报告的AI集成水平远高于组织其他层级，表明连接的工作方式在企业内确实存在，但尚未成为跨组织的团队体验。场景三：试点的终结——从“实验”到“规模化执行”。只有4.3%的人认为更多AI试点能释放最大价值。团队不想要更多概念验证，而是需要解决阻碍AI产生持续影响的条件——工具和数据集成（26.8%）、治理与护栏（18.1%）、更清晰的人-AI决策权（17.9%）均显著高于更多试点。AI的下一阶段不是引入新能力，而是连接现有能力。组织需要将孤立的AI成功转化为可扩展的、智能体的工作方式。场景四：解放的时间——从“做”到“塑造”。79%的员工希望将AI释放的时间用于判断和更高价值的工作。策略和方向设定、质量改进、决策制定、实验和客户理解是最受青睐的时间使用方式。AI的长期价值不仅在于更高效地完成现有工作，还在于帮助组织变得更适应、更响应、更能将洞察转化为行动。89%的人认为更好的AI驱动工作流将扩展组织的能力。H2：技术演进方向。方向一：从个人助手到智能体执行（2026-2028）。AI正在从“辅助个人完成任务”演进到“跨团队、跨系统连接执行”。智能体执行需要工作流重新设计、工具集成、数据互联和决策权清晰定义。方向二：连接执行成为AI价值的关键瓶颈（2026-2027）。AI采用率已高（88%每周使用），但75%的组织尚未实现连接执行。技术本身不是障碍——受访者指出信任、手动监督、培训差距、工具与数据集成不足、治理不清晰是主要障碍。方向三：从“使用率”到“业务成果”的度量转型（2026-2028）。AI成熟度的下一阶段不能仅通过试点数量、许可证激活或提示提交量来衡量。组织需要衡量AI是否改善了质量、速度、决策、交付能力、适应性、客户相关性和业务目标达成。H2：商业模式创新。“连接执行即服务”模式：组织需要的不只是AI工具，而是连接的工作系统。服务商提供“工作流重新设计+工具集成+治理模型+决策权定义”的一体化解决方案。“基于成果的AI服务”模式：从“部署AI工具”转向“交付AI驱动的业务成果”。衡量标准从使用率转向质量、速度、决策、适应性和业务目标达成。“人-AI协作框架”模式：定义权威边界——AI可以协助什么、可以执行什么、必须升级什么、人类保留什么决策权。治理成为价值推动者而非约束。H2：未来3-5年机会洞察。机会赛道一：AI驱动的企业工作流重新设计（确定性最强） 。团队想要的是更少的摩擦，而非更多的AI工具。手动交接、重复检查、断开连接的系统、缓慢审批、重复劳动——这些是AI价值最大的机会点。机会赛道二：AI治理与决策权框架（政策驱动、需求明确） 。74%的员工愿意让AI承担有边界的执行但人类保留问责权。需要清晰的规则：AI可以协助什么、可以执行什么、必须升级什么、人类保留什么决策权。机会赛道三：AI生产力向战略能力转化（需求明确） 。79%的员工希望将AI释放的时间用于判断和更高价值的工作。组织需要有意识地将释放的能力重新导向差异化、适应性和增长。机会赛道四：跨工具、跨系统、跨团队的AI集成（新兴赛道、增长快） 。77%的员工希望AI在连接工作中发挥更大作用。工具和数据集成、跨平台AI编排、统一治理的需求明确。多角色行动建议： 企业领导者：从“AI试点”转向“规模化执行”；围绕摩擦重新设计工作流；清晰定义权威边界；以业务成果衡量AI。 转型负责人：评估当前AI集成水平（领先vs滞后）；识别工作流瓶颈和摩擦点；构建治理框架和决策权矩阵。 技术团队：关注工具集成和数据互联，而非孤立部署；连接AI能力形成统一工作系统。 员工：AI已跨越采用门槛，主动识别可自动化的工作；将释放的时间用于判断、创新和客户理解。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方法论，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ。Q1：AI在企业中的采用现状如何？A：88%的专业人士每周多次使用AI，86%的人表示AI提升了至少10%的生产率。AI已跨越采用门槛，成为日常工作的组成部分。Q2：员工对AI承担更大执行角色的态度是什么？A：74%的人愿意让AI承担有边界的执行任务，但人类保留问责权。最终审批（41.8%）、人事决策（41.7%）、战略决策（39.4%）是员工最希望人类保持控制权的领域。Q3：组织在AI采用中面临的最大挑战是什么？A：75%的组织尚未实现集成式或端到端的AI支持工作。AI仍以分散能力的集合存在。77%的员工希望AI在连接工作中发挥更大作用。Q4：AI的下一阶段应该关注什么？A：从“试点”转向“规模化执行”。只有4.3%的人认为更多试点能释放最大价值。优先事项是工具和数据集成（26.8%）、治理与护栏（18.1%）、更清晰的人-AI决策权（17.9%）。数据来源说明。本文数据来源于Valtech《The Agentic Age》报告，基于2026年5月对1,003名专业人士的结构化在线调查，覆盖美国、欧洲和亚太地区。