引言部分指出，传统的运营模式已成为企业释放AI价值的主要障碍，并提出“互联企业”的概念，即围绕跨职能领域智能体工作流构建的运营模式。该模式中，AI代理负责运营执行，专家则专注于关键思考、专业判断与战略监督。报告指出，82%的最高管理层高管认为，职能壁垒正在阻碍价值实现，而55%的组织正在积极开发或部署智能体AI运营模式。

范式转变部分分析了传统企业交付结构的局限性，以及AI技术成熟带来的挑战。报告指出，割裂的工作流导致AI系统仅能实现孤立任务的自动化，无法驱动端到端业务成果。同时，报告也强调了打破职能边界、打造统一数字文化的重要性。

互联企业三大支柱部分详细阐述了支撑智能体AI运营模式安全规模化发展的三大支柱：工作流架构、数据互操作性和企业级编排。其中，工作流架构强调以工作流为基本单元，而非部门或职能；数据互操作性强调跨领域可访问、可互操作的数据；企业级编排则强调以数字孪生驱动的编排层，为企业提供持续可见性和实时管控。

释放潜能部分指出，互联企业并非遥不可及的愿景，领先企业已经建立了AI为先运营模式，并将在未来几年内拉开差距。报告将这类领先企业定义为“自主运营者”，并指出其具备五大成熟度特征：清晰的AI政策和流程、完善的风险、伦理与合规框架、涵盖新角色与技能路径的员工队伍战略、战略性利用外部合作伙伴、贯穿AI生命周期的安全保障。

行动指南部分提出了五个行动方案，包括构建高价值工作流、重塑员工队伍、打破职能边界、掌控全局、聚焦变革管理。

研究方法部分介绍了IBM商业价值研究院的调研方法，包括对1000位高级管理人员和决策者开展的调研，以及采用因子建模方法和聚类分析方法对数据进行分析。

核心观点：

• 传统运营模式已成为企业释放AI价值的主要障碍。
• “互联企业”模式通过围绕跨职能领域智能体工作流构建运营模式，释放AI价值。
• 职能壁垒是阻碍自主性本应释放的价值的主要制约因素。
• 数据互操作性和企业级编排是支撑智能体AI运营模式安全规模化发展的关键。
• 领先企业已建立了AI为先运营模式，并将在未来几年内拉开差距。
• 构建高价值工作流、重塑员工队伍、打破职能边界、掌控全局、聚焦变革管理是推动自主性规模化落地的关键行动。

关键数据：

• 82%的最高管理层高管认为，职能壁垒正在阻碍价值实现。
• 55%的组织正在积极开发或部署智能体AI运营模式。
• 75%的业务领导者表示，到2026年底，AI将显著重塑其全球服务交付模式。
• 59%的高管认为，到2026年底，智能体AI将打通组织孤岛。
• 61%的企业正积极打破职能边界，以打造更加统一的数字文化。
• 77%的高管正在加大对数据质量与治理的投入。
• 72%的高管计划，将实时仿真与情景分析能力部署于企业运营服务交付与管理的核心环节。
• 六大核心要素合力，自主工作流的采用概率提升5.4倍。

研究结论：

• 互联企业模式是企业释放AI价值的关键。
• 打破职能边界、实现数据互操作性、搭建企业级编排是企业实现互联企业模式的关键。
• 领先企业已建立了AI为先运营模式，并将在未来几年内拉开差距。
• 企业应采取行动，构建高价值工作流、重塑员工队伍、打破职能边界、掌控全局、聚焦变革管理，以推动自主性规模化落地。

Proactive alerts
Fitbit is nowGoogle Health
Get notified whensomething changes –and ask questions tolearn more‡
3 months ofGoogle HealthPremiumincluded◊
For sleep, fitness,and recovery‡
7 daybattery⧖Get a full day ofpower in just 5minutesⅧ
Fresh colorways⩍
Built for focus, sleep,and all-day comfortScreenless design
IRN, HRV, SpO2⁂ ○ Ⅵ

该研报探讨了XXX主题，主要关注YYY方面。通过分析ZZZ数据，研究发现...

核心观点：

• ...
• ...

关键数据：

• ...
• ...

研究结论：

• ...

由于篇幅限制，无法完整呈现研报的详细内容，建议您查阅原文获取完整信息。

企业AI进入流程重构窗口期

企业AI的价值竞争正在从员工个人效率转向组织流程能力。个人工具的普及让企业看见AI价值，但组织绩效的改善需要更深层的流程再设计。2026年，AI项目的关键问题开始转向流程、责任、数据和治理。AI从试点走向生产化的检验标准、总结和分析的使用门槛成为关键分水岭。

个人提效难以自动变成组织成效

AI最先改善的是个人任务效率，但企业真正关心的是跨岗位、跨部门、跨系统的业务结果。员工使用AI完成效率提升，但企业AI回报来自流程资产的积累。个人效率提升容易被感知，但难以沉淀为组织资产；流程重构能够把AI使用变成可复盘、可优化、可复制的企业能力。

企业AI的主战场正在转向真实工作流

工作流是企业业务运行的真实载体。AI进入工作流后，会改变任务、系统、知识和人员之间的关系。真实工作流由任务链、数据链、系统链和责任链构成。AI进入工作流后，需要嵌入这四条链路，而非只停留在对话框中。

高价值场景集中在可复盘的业务节点

第一批AI工作流改造场景，通常出现在高频、规则清晰、数据可得、结果可衡量的业务节点。高频AI工作流改造不适合平均用力，场景选择决定项目的验证速度和复制空间。客服、营销和销售场景更容易成为第一批AI工作流试点，因为它们任务频次高、数据记录多、结果指标相对清晰。

生产化落地取决于数据、权限和责任机制

AI工作流进入生产环境后，关键条件从模型能力转向企业级治理基础。试点阶段可以依赖少数人推动，生产化阶段需要稳定的数据、权限、复核和审计机制。上下文质量决定AI输出稳定性，权限边界不清会放大流程风险，高风险流程需要分级复核。

人机协同工作舱成为新一代组织入口

AI工作流要被员工持续使用，需要进入企业日常协同入口，而不是分散在多个孤立工具中。AI工作舱的价值，是把知识、任务、系统和AI能力聚合到统一入口。统一入口降低AI使用摩擦，AI工作舱不是简单叠加一个聊天入口，它需要稳定、可信、可更新的组织知识库作为基础。

中国企业更依赖协同平台、私有化和本土生态

中国企业推进AI工作流重构，往往要同时处理协同入口、数据安全私有化部署、信创环境和本土服务生态。中国企业的AI工作流路径，与海外SaaS拼接式生态不完全相同。中国企业AI工作流生态图包括协同平台、知识库、审批、IM、文档和组织权限，往往在同一入口中聚合。

AI工作流竞争进入组织复制阶段

企业AI的下一轮差距，将体现在能否把试点经验转化为可复盘、可治理、可复制的组织能力。试点成功只是第一步，组织复制需要流程模板、知识更新、指标复盘和治理机制。企业需要建立AI工作流资产库，业务负责人要成为AI工作流的第一责任人。

未来12个月应完成三类基础动作

企业不需要一次性重构全部流程，未来12个月更现实的目标是完成蓝图绘制、样板验证和资产沉淀三类基础动作。用BUILD模型统一管理场景落地，避免不同部门各自试错。