2025 年我们获得人工智能的5点教训及2026年5点展望

2025年，市场终于不再纠结于人工智能是否"真实存在"。问题转变为更为实际的问题：能否可靠地交付成果？不再有那些永远无法完成的试点 项目，也不再有那些华而不实、却无法提升业务的演示。董事会和首席执行官们开始要求切实的收益——更低的成本、更快的周期、更稳定的 收入、更明智的决策——所有这些都必须在不引入新风险的前提下实现。在我们今年观察的数十个人工智能、数据和传统系统现代化项目中， 一个共同的模式尤为突出：最终的赢家并非那些拥有最炫酷算法的企业，而是那些将人工智能视为一项真正的业务能力，并建立在严谨的运营 管理之上的企业。 这意味着要有强大的数据基础、明智的平台选择、有效的治理以及周全的变革管理。换句话说，执行力胜于实验。 下面，我们总结了团队在 2025 年学到的最重要的经验教训，并预测 2026 年将会取得哪些成果。 第一点："人工智能税"真实存在——数据准备程度仍然决定最终结果 2025年初的一个重大误解是，人工智能的成功主要取决于选择正确的模型。但实际上，人工智能的成功更多地是一个数据和工作流程整合问 题，而不是一个模型选择问题。 各行各业的团队都重新意识到，人工智能的"税"——额外的投资和精力——是不 ...