在2026年企業(yè)AI加速落地的背景下，企業(yè)AI從模型采購期進入系統(tǒng)改造期成為大型企業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型的核心命題。
企業(yè)AI的考題在2026年變了。中國信通院聯(lián)合360發(fā)布的企業(yè)級智能體報告給出判斷，企業(yè)AI正從模型采購期進入系統(tǒng)改造期，評價標準從技術(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)向部署成本、人效提升比和投資回報率。用友聯(lián)合機構(gòu)調(diào)研了438家企業(yè)，超過65%已經(jīng)在試點或探索AI，15%進入規(guī)模化，但ROI說不清仍是加大投入的最大心理障礙。落地不是買一個大模型，而是把AI、數(shù)據(jù)、流程和組織一起重新編排。
用友把企業(yè)AI的進程分成三個階段。學習AI是認知更新，嘗試AI是圍繞內(nèi)容生成、智能問答做輕量試點，駕馭AI才是把AI融進核心業(yè)務流程，讓它在可控邊界里參與運營和決策。
現(xiàn)在大多數(shù)企業(yè)卡在從嘗試到駕馭的跨欄點。企業(yè)AI應用越過純觀望、進入從試點到規(guī)?；目缭狡?，但真正跑到規(guī)?；闹挥?5%?？萍贾圃鞓I(yè)領跑，傳統(tǒng)制造、消費品、能源是第二梯隊，建筑地產(chǎn)和公用事業(yè)還在觀望。
今年企業(yè)級智能體進入L3時代，國內(nèi)相關(guān)服務商突破300家。行業(yè)關(guān)注點從模型有多聰明，變成誰能把模型、企業(yè)知識、業(yè)務工具和管理流程組織成一套穩(wěn)定運行的系統(tǒng)。信通院的報告說得很直白，企業(yè)AI開始接受業(yè)務價值的KPI考核，從能不能用轉(zhuǎn)向用出了什么結(jié)果。
這一變化的背后是落地門檻在抬高。復雜業(yè)務里智能體普遍遇到推理偏差、數(shù)據(jù)割裂、權(quán)限管控和責任邊界不清。能聊天的模型好找，能進核心業(yè)務系統(tǒng)、讀得懂企業(yè)規(guī)則、調(diào)得動內(nèi)部系統(tǒng)的智能體難做。
價值分層很有意思。效率提升最容易感知，但企業(yè)真正想要的是往決策質(zhì)量和增長走。把企業(yè)AI價值分成三層，效率是基石，決策是進階，增長與風控是高階。
調(diào)研列出企業(yè)AI落地的五大核心挑戰(zhàn)。數(shù)據(jù)質(zhì)量與數(shù)據(jù)孤島提及率最高，達到35.8%。技術(shù)與業(yè)務融合28.8%，AI專業(yè)人才不足26.7%，投入成本高與ROI不明確17.4%，模型可解釋性不足9.4%。
數(shù)據(jù)、融合、人才構(gòu)成核心障礙三角。數(shù)據(jù)治理不足，模型讀不懂企業(yè)真實業(yè)務。技術(shù)和業(yè)務脫節(jié)，AI停在演示層面。復合人才缺口拉長從需求到落地的鏈路。
流程執(zhí)行型軟件是企業(yè)的肢體，負責把標準流程跑通、把業(yè)務沉淀成數(shù)據(jù)。智能決策型軟件是大腦，負責感知、預測、洞察和自主執(zhí)行。兩者不是誰替代誰，而是在統(tǒng)一底座上融合。
用友BIP 把這個邏輯落成AI、數(shù)據(jù)、流程原生一體。統(tǒng)一數(shù)智底座把數(shù)據(jù)治理、知識治理、模型服務、智能體構(gòu)建、業(yè)務流程和安全權(quán)限整合到一起。企業(yè)AI不是外掛一個問答入口，而是理解業(yè)務、連接數(shù)據(jù)、融入流程、守好權(quán)限、創(chuàng)造經(jīng)營價值。
第一加強數(shù)據(jù)治理、知識治理、安全治理，這是地基。第二升級到數(shù)智化新一代企業(yè)軟件，讓AI、數(shù)據(jù)、流程和業(yè)務對象原生一體。第三在業(yè)務和管理里升級產(chǎn)品、革新業(yè)務、調(diào)整組織。第四推動全員運用、擁抱革新，讓AI從少數(shù)專家的項目變成組織能力。
A：不能。企業(yè)最需要的外部支持，成熟行業(yè)AI解決方案排第一，占62.1%，遠超通用模型入口。企業(yè)需要的是沉進行業(yè)場景、理解業(yè)務規(guī)則、連接企業(yè)數(shù)據(jù)、能快速驗證價值的方案。