2026智能体运营蓝图：如何打造互联企业研究报告

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。