2026智能体运营蓝图：如何打造互联企业研究报告

如何打造互联企业 目录 引言 您的运营模式已成为负担...................................2 范式转变.............................................................4 互联企业三大支柱：工作流、数据与编排..........................................8 释放潜能...........................................................18 行动指南 重构运营,迈向自主执行.................................20 摘要 智能体AI运营模式已破局而至。 55%的 组 织 正 在 积 极 开发或部署智能体AI运营模式。 正在开发或使用这些模式的组织预计，到2027年底，智能体AI将显著改善业务成果：运营效率提升45%，营收增长23%，盈利能力提高37%。 割裂的工作流阻碍自主执行。 最大的制约因素不是人才短缺，也不是AI技术成熟度，而是碎片化。82%的领导者明确指出，职能壁垒正在系统性地阻碍自主性本应释放的价值。 数据互操作性是驱动影响力的核心引擎。 77%的领导者正在加大对数据质量与治理的投入，以支撑大规模、自主化的AI决策能力。 数字孪生是未来AI的控制中枢。 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。 这些能力的作用是乘数效应，而不是简单叠加。其中，变革管理准备度和AI治理的影响最为突出。 引言 您的运营模式已成为负担 企业正在面对一个令人不安的现实：那些耗费数十年打磨而成的运营模式，如今已成为释放AI价值的主要障碍。问题不在于人才，也不在于AI成熟度，而在于结构本身。曾经为驾驭复杂性所必需的独立职能，如今正在削弱AI投资的价值。 未来的企业将以截然不同的方式运转。它们将围绕互联工作流进行组织，使AI能够跨领域持续执行、持续优化并持续自主适应。我们将这种模式称为“互联企业”。 在这一模式中，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。AI不再是外接工具，而是组织运营智能的核心引擎。 根 据IBM商 业 价 值 研 究 院(IBV)的 最 新 研 究，82%的最高管理层高管认为，职能壁垒正在阻碍价值实现。这意味着，企业如果继续固守旧有模式，将抑制整体绩效，并限制自主性本应创造的核心价值。 这一全新运营范式正在加速落地。55%的组织正在积极开发或部署智能体AI运营模式。60%的组织计划采用新一代交付结构，使AI代理能够协调覆盖财务、供应链、人力资源、采购、实体运营和客户服务等领域的集成工作流。先行企业已经开始获得跨领域执行带来的复合收益：周期更短、交接更少、组织韧性更强、决策质量更优。 然而，本报告并不止步于诊断现状问题，而是详细阐述了一种“AI为先”的新型运营模式：围绕跨职能领域的智能体工作流来组织企业运营。报告中的数据洞察面向负责企业业务运营的领导者：CFO、COO、CHRO、CIO、CSCO、CCO以 及 全球业务服务(GBS)领导层。这些高管掌管成本、韧性、人才、客户体验、技术以及企业级绩效。 随着AI代理日益具备执行横向工作流的能力，围绕部门设计流程的代价正在上升。被锁定在特定职能架构中的数据，无法支撑企业级智能和AI自主能力的发展。为人工协调而构建的工作流，也无法跟上AI的运行速度。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。 本报告基于IBV对16个国家、17个行业2,000多位最高管理层高管开展的调研，系统识别了迈向互联企业的最大机遇与主要障碍，并详细阐述了加速实现这一目标的关键特征。 第一部分说明AI为何已超越传统交付结构，并介绍正在重塑企业执行方式的智能体模式。第二部分详述自主运营所需的三大支柱：互联工作流、可互操作数据和企业级编排能力。第三部分展示一批领先组织如何脱颖而出，并提供一份推动自主性规模化落地的实用行动指南。最后，21个附录提供详尽的实施蓝图，说明企业级和行业特定工作流的设计方法。 欢迎进入自主业务运营的新时代。欢迎来到互联企业。 75% 互联企业的定义 AI为先这是一套围绕跨职能领域智能体工作流构建的运营模式。企业全域的数据互操作性，既为具体工作流筑牢根基，也支撑起由数字孪生赋能的编排层――该数字孪生可实时映射整体运营状态。在互联企业中，AI代理负责执行工作，专家则定义并监督工作如何开展。这就是“AI为先”的运营模式：从设计之初，就将智能体AI作为价值创造的核心载体。 的高管表示，到2026年底，AI将显著重塑其全球服务交付模式。 范式转变 如今，大多数企业仍然按照职能专业化的逻辑来设计组织架构，即财务、采购、供应链、人力资源、技术等，这与非数字化时代的工作需求相契合。然而，这些长期沿用的企业交付结构正逐渐失去其有效性（见图1）。 长期以来，协调工作一直依赖人工审批、电子表格和大型团队协作。按职能设立部门，曾是应对业务复杂性最具实操性的管理方式。但这种方式也有明显弊端：交接损耗、流程碎片化、反复出现的低效问题，企业已耗费数十年试图将其最小化。 AI快速成熟让这些弊端愈发凸显。碎片化的工作流导致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。这就导致职能之间存在结构性缺口，缺口处的工作无人覆盖。在传统组织边界内，自主运营的完整价值无法释放。 即便原有系统仍在运行，AI代理也将逐步跨越职能边界。企业领导者如今面临抉择：主动掌控变革，还是被动应对变化。本次调研显示，59%的受访者认为，到2026年底，智能体AI将打通组织孤岛；61%的企业正积极破除职能边界，打造更加统一的数字文化。 AI为先企业需要为持续编排而设计工作流，并让团队围绕业务成果而不是部门职责对齐。在这一背景下，共享服务、外包和内部运营等传统分类已不再适用。77%的受访管理者表示，转型全球业务服务(GBS)是核心战略要务，而非单纯优化后台效率。但自主运营模式并非要舍弃GBS：当AI承接日常执行任务，GBS的高价值得以凸显――统筹企业复杂事务、处理异常问题、协调跨职能流程故障，并管控AI暂时无法安全自动化的判断类工作。 全新运营模式的核心，是贯通职能、地域与合作伙伴的一体化工作流。74%的高管表示，AI正在消解传统的地域与职能边界。调研同时发现，管理者普遍预计，跨领域工作流团队在推动企业价值的各项指标上，将优于碎片化职能部门。多数企业预计将实现成本降低(62%)、数据驱动决策能力提升(54%)和竞争优势增强(57%)；半数企业预计运营韧性将提高，40%的企业认为创新周期将加快。 AI为先企业需要构建为持续编排而设计的工作流，并让团队围绕业务成果而非部门职能对齐。 此外，超过半数高管（56%）预计，其新一代交付模式将按可衡量的业务成果定价，而非按交易量或人员规模定价。这意味着定价基础将转向客户影响、现金流、供应连续性、风险敞口和生态系统绩效。工作在哪里完成、需要多少人完成，已不再是首要关注点。 在新范式中，智能体平台将成为自主服务单元，能够跨系统和合作伙伴执行任务。它们能够保持企业级上下文，实时进行自我优化，并推动人类专家转向以监督、解读和异常处置为核心的角色。这并非未来设想：目前已有三分之一(33%)的组织正在开发智能体AI运营模式，近四分之一(23%)的组织已经部署了此类模式。 打破边界 59%的高管认为，到2026年底，智能体AI将打通组织孤岛 61%正积极打破职能边界，以打造更加统一的数字文化 互联企业三大支柱： 工作流、数据与编排 在互联企业中，数据、决策和价值将以全新方式在组织内流动。 本研究识别出支撑智能体AI运营模式安全规模化发展的三大支柱：工作流架构、数据互操作性以及企业级编排。当三大支柱共同构建时，组织就能从孤立的职能型运营模式，转向业务成果驱动的自主执行模式。 工作流架构 在互联企业中，价值创造的基本单元不再是部门或职能，而是工作流。横向打通、相互依存的工作流，正在推动企业从基于组织架构管理，转向以运营智能为核心的运作模式（见图2）。这些工作流对可量化的业务成果承担责任，并创造持续叠加、复合增长的价值效应。 工作流的运作，依赖于专业判断、实时编排与AI自主性的深度融合。专业人员与AI代理之间的角色边界被清晰划分： –自主AI代理负责处理日常事务与运营决策，以规模化、不间断的方式持续执行。 –工作流经理是统筹整个系统的专业人员，负责协调相邻工作流、处理升级工单、持续监控运行绩效，并确保自主执行始终与企业战略优先级保持一致。 –领域专家和高技能专业人员则聚焦于那些真正需要人类判断的关键环节：理解业务背景、权衡取舍、监督伦理影响，并解决复杂异常情况。 工作流之间相互依存，因此组织的整体表现取决于最薄弱的工作流环节。反过来也是如此：任何一个工作流的改进，都会直接带动其他工作流的绩效提升，从而在自主性不断扩展的过程中，形成持续叠加和复合增长的优势。 Encompassing professional judgment, real timeorchestration, and AI autonomy, these workflows10大核心工作流 power the shift to outcome driven, autonomousexecution. All are detailed in appendices.这些工作流涵盖专业判断、实时编排和AI自主性，推动企业迈向成果驱动的自主执行。所有工作流的详细说明见附录。 高管似乎已做好准备，迎接工作在AI代理、工作流经理与领域专家之间的重新分配。77%的高管正在积极识别可部署自主AI判断能力的高价值流程，76%的高管表示，AI决策将成为竞争优势的关键来源。然而，为了支持安全、有效的自主性，领导者也划出了一条清晰边界：57%的高管认为，员工队伍中的专业人员应主要负责伦理决策。AI提供规模化、精准、快速的推理能力；专业人员负责提供业务解释和后果分析，确保决策尊重伦理要求、业务语境以及企业意图。 互联企业的核心指导原则之一是工作流之间的相互依存。因此，组织的整体表现取决于其最薄弱的工作流环节。反之亦然：任何一个工作流的改进，都会直接带动其他工作流的绩效提升，从而在自主性不断扩展的过程中，形成持续叠加的复合优势。（有关预期收益，请参见附录中的具体工作流。） 当六项基础能力同时具备时，自主工作流被采纳的可能性将大幅提升。这六项能力是：变革管理、AI治理、数据治理、实时数据集成、互操作性、财务集成。每一项都独立贡献价值，其中变革管理与AI治理的影响力最为突出。而当六项能力协同提升时，工作流被采纳的概率将提升五倍以上（见图3）。 AI提供规模化、精准、快速的推理能力；专业人员确保决策符合伦理要求、业务语境和企业整体目标。 图3 六项基础能力，将自主工作流采用率提升5.4倍Figure 3Workflow adoption accelerants 研究分析表明，当以下六项基础能力协同到位时，组织成功采用自主工作流的可能性将提升至五倍以上。其中，变革管理准备度对采用可能性的提升幅度最大。Six foundational capabilities speed up adoption of autonomousworkflows—but some are more consequential than others. When allsix mature together, agentic AI adoption is more than five times likely. 研究方法：本研究采用验证性序数回归模型对自主工作流采用情况进行分析，模型包含显著预测变量，拟合优度良好，满足比例优势假设