上周，Gartner在拉斯維加斯舉辦了為期三天的"應(yīng)用創(chuàng)新與商業(yè)解決方案峰會"，共設(shè)285個分會場，匯聚逾150位演講嘉賓，話題涵蓋應(yīng)用遷移的技術(shù)細(xì)節(jié)到信任機(jī)制的哲學(xué)思考，內(nèi)容豐富多元。

盡管議題廣泛，各場演講最終卻匯聚于幾條共同主線：人類智慧的不可替代性、AI部署"最后一公里"的挑戰(zhàn)，以及在當(dāng)下比任何時候都更迫切的治理需求。

執(zhí)行層面至關(guān)重要，也是許多企業(yè)頻頻失誤之處——或因信息不足，或因急于求成。正如Gartner高級總監(jiān)分析師George Sellner所言："跳過關(guān)鍵步驟的組織，往往擴(kuò)大的是混亂，而非能力。"

人的因素始終居于核心

在一場聚焦應(yīng)用創(chuàng)新與商業(yè)解決方案的峰會上，真正的主角并非技術(shù)，而是人。主題演講開場便將人類的創(chuàng)造力列為企業(yè)AI項(xiàng)目成功的核心驅(qū)動力。高級分析師Jason Wong與Brent Stewart強(qiáng)調(diào)，AI并非取代人類，而是人類能力的放大器。

"當(dāng)人機(jī)協(xié)作真正到位，AI能壓縮迭代與探索的成本，讓人類把更多精力用在只有人才能做的事情上——創(chuàng)新與變革業(yè)務(wù)能力。"Stewart說道。

Gartner高級總監(jiān)分析師Aaron Lord將當(dāng)前AI模型的認(rèn)知能力比作孩童：它知道西紅柿是水果，卻不知道不該把它放進(jìn)水果沙拉。AI同樣需要人類"監(jiān)護(hù)人"引導(dǎo)其發(fā)展方向。

Gartner高級總監(jiān)分析師Birgi Tamersoy則聚焦AI的內(nèi)在局限性：99%的成功率意味著1%的失敗率。"現(xiàn)實(shí)場景中存在太多模糊地帶，無法確保二元判斷的準(zhǔn)確性。"這使得人類解讀并管理風(fēng)險的能力不僅有價值，更是不可或缺的。

高級總監(jiān)分析師Deepak Seth指出，人類的表現(xiàn)有時確實(shí)設(shè)定了較低的基準(zhǔn)，因此AI看起來頗具吸引力——他以人為駕駛事故與自動駕駛安全性為例加以說明。但Seth同時強(qiáng)調(diào)，AI并不能做到高管們所期望的一切。即便將來能夠達(dá)到這些期望，"人類在環(huán)"機(jī)制仍將是阻止錯誤擴(kuò)散的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。"AI智能體并非天然就是人類的直接替代品。"Seth如此斷言。

AI部署：大多數(shù)人仍在走彎路

人類不可或缺，但AI依然是未來方向。然而，盡管業(yè)界多年來持續(xù)談?wù)?、試?yàn)并投入大量資金，真正掌握AI落地之道的組織仍屬少數(shù)。數(shù)據(jù)不會說謊：Gartner發(fā)現(xiàn)，90%的AI試點(diǎn)項(xiàng)目從未走出試點(diǎn)階段，僅有5%真正投入生產(chǎn)。

"你們的組織始終處于運(yùn)動狀態(tài)：試點(diǎn)、演示、原型。但真正的產(chǎn)品，真實(shí)的商業(yè)價值，卻一再崩塌。"Stewart在主題演講中說道。

他與Wong將原因歸結(jié)為：AI是一個乘法系統(tǒng)，而非加法系統(tǒng)。他們提出了一個企業(yè)AI商業(yè)價值公式：

商業(yè)價值 =（模型能力 × 工作流適配度 × 信任度 × 治理水平）的"人類創(chuàng)造力"次方

括號內(nèi)任意一項(xiàng)歸零，整體結(jié)果便歸零。然而太多人只專注于其中一兩項(xiàng)，忽視其他要素，最終損害了項(xiàng)目對業(yè)務(wù)運(yùn)營的實(shí)際價值。若工作流適配度不足、員工信任度低導(dǎo)致采納率低下，再好的模型也毫無意義。

好消息是：無法推進(jìn)AI試點(diǎn)的組織并不孤單，也尚未真正落后。只要能及時提升能力、把握下一波AI浪潮，仍有機(jī)會。

智能體AI并非曇花一現(xiàn)

盡管ChatGPT在發(fā)布之初令人印象深刻，技術(shù)社區(qū)已開始將目光轉(zhuǎn)向基于大語言模型的聊天機(jī)器人之后的下一代AI進(jìn)化——智能體AI幾乎出現(xiàn)在峰會每一場演講中。

ServiceNow的AI應(yīng)用平臺與開發(fā)者產(chǎn)品總經(jīng)理Jithin Bhasker將智能體開發(fā)定位為應(yīng)用開發(fā)的終極階段，承接低代碼開發(fā)、AI輔助開發(fā)與氛圍編程（vibe coding）之后。

Gartner的Seth預(yù)測，未來智能體AI將承擔(dān)所有決策復(fù)雜度較低的基礎(chǔ)崗位職能，例如客戶服務(wù)、IT軟件開發(fā)生命周期（SDLC）和IT服務(wù)管理（ITSM）。當(dāng)然，目前距離這一愿景尚有距離：Gartner對360位IT領(lǐng)導(dǎo)者開展的2025年調(diào)查顯示，僅有15%的組織正在考慮、試點(diǎn)或部署完全自主的AI智能體；但同一調(diào)查也表明，75%的組織已在某種形式的AI智能體上有所行動，完全自主的智能體AI將是下一步。

流程編排軟件廠商Camunda呈現(xiàn)了目前最具前瞻性的演示。其全球解決方案咨詢負(fù)責(zé)人Peter Vaccarella強(qiáng)調(diào)，太多企業(yè)仍在將AI方案硬塞進(jìn)現(xiàn)有系統(tǒng)，這在AI時代遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。"你們今天企業(yè)內(nèi)的每一個流程，都是遺留流程。"他說。

Vaccarella介紹了Camunda的新平臺ProcessOS——這不僅僅是又一款智能體AI工具，而是專為AI智能體設(shè)計(jì)的操作系統(tǒng)。ProcessOS的目標(biāo)不是將智能體AI嵌入現(xiàn)有流程，而是用AI智能體徹底重構(gòu)工作流，以實(shí)現(xiàn)更優(yōu)結(jié)果。Vaccarella將其比喻為：Camunda不是在給毛毛蟲裝噴氣背包，而是在發(fā)明蛻變本身。

信任是目標(biāo)，治理是路徑

面對公眾對AI日益增長的警惕，以及企業(yè)大規(guī)模裁員帶來的沖擊，AI信任度正在下滑。但無論是對AI輸出結(jié)果的信任、員工與管理層之間的信任，還是供應(yīng)商與客戶之間的信任，信任都是商業(yè)成功的根本前提。

主題演講將信任定義為"AI時代用戶體驗(yàn)的新第一原則"。簡言之，沒有足夠的信任，新技術(shù)就無法被采納。這既適用于內(nèi)部員工接受AI輔助工作流，也適用于外部客戶關(guān)系。Plat4mation的Greg Clock表示，盡早與客戶建立信任，往往決定能否贏得長期合約。

治理或許并不令人興奮，但它是企業(yè)IT成功的核心。演講者反復(fù)強(qiáng)調(diào)，治理必須貫穿整個開發(fā)過程。"每一分鐘花在應(yīng)對治理失火上，就是從贏得使命影響力的競爭中偷走的一個小時。"Sellner說。

從一開始就將治理融入系統(tǒng)，企業(yè)還可以提前應(yīng)對AI部署中最大的挑戰(zhàn)之一：規(guī)?；瘮U(kuò)展。正如Wong所指出的，擴(kuò)展緩慢是治理不力的體現(xiàn)，而非治理本身的問題。這也并非一勞永逸的事情：良好的政策需要持續(xù)回顧，并隨環(huán)境變化不斷調(diào)整。但花時間夯實(shí)治理基礎(chǔ)，長遠(yuǎn)來看將節(jié)省大量精力，并為未來政策建設(shè)提供便利。

"當(dāng)治理在各項(xiàng)目與職能之間碎片化，AI就會變得危險且不一致。"Sellner警告道。

Q&A

Q1：Gartner峰會上提到的AI商業(yè)價值公式是什么？

A：Gartner分析師Jason Wong與Brent Stewart提出了一個AI商業(yè)價值公式：商業(yè)價值 =（模型能力 × 工作流適配度 × 信任度 × 治理水平）的"人類創(chuàng)造力"次方。這一公式強(qiáng)調(diào)AI是乘法系統(tǒng)，任意一項(xiàng)歸零則整體價值歸零。很多企業(yè)只關(guān)注模型能力，卻忽視了工作流適配、員工信任和治理建設(shè)，導(dǎo)致AI試點(diǎn)無法轉(zhuǎn)化為真正的商業(yè)價值。

Q2：為什么90%的AI試點(diǎn)項(xiàng)目無法進(jìn)入生產(chǎn)階段？

A：根據(jù)Gartner的數(shù)據(jù)，90%的AI試點(diǎn)項(xiàng)目從未真正投入生產(chǎn)，僅5%完成落地。主要原因在于企業(yè)將AI視為"加法系統(tǒng)"，只優(yōu)化單一環(huán)節(jié)，而忽視了工作流適配度、信任度和治理等關(guān)鍵因素。此外，許多組織急于推進(jìn)，跳過必要步驟，結(jié)果擴(kuò)大的是混亂而非能力。解決之道在于將模型能力、流程適配、信任建立和治理體系統(tǒng)籌考慮。

Q3：Camunda的ProcessOS平臺和普通智能體AI工具有什么區(qū)別？

A：ProcessOS是Camunda推出的專為AI智能體設(shè)計(jì)的操作系統(tǒng)，與普通智能體AI工具的根本區(qū)別在于設(shè)計(jì)理念。普通方案是將AI嵌入現(xiàn)有業(yè)務(wù)流程，而ProcessOS的目標(biāo)是用AI智能體徹底重構(gòu)工作流，從根本上重新設(shè)計(jì)流程以獲得更優(yōu)結(jié)果。Camunda將其比喻為：不是給毛毛蟲裝噴氣背包，而是發(fā)明蛻變本身——即通過流程編排實(shí)現(xiàn)企業(yè)級AI的真正轉(zhuǎn)型。