> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 2026年技术领导者调研总结 ## 核心内容 2026年技术领导者调研由IBM商业价值研究院与牛津经济研究院联合开展，覆盖全球33个地区和19个行业，共2000名技术领导者（含大中华区170名）。研究聚焦企业在AI从试点迈向生产应用过程中面临的财务、运营和治理挑战，强调技术领导者必须重新设计企业架构、治理机制和投资模式，以适应AI带来的“机器速度”变革。 ## 主要观点 ### 1. **基础设施适应力：赋能AI规模化落地** - 企业IT基础设施必须具备灵活性，以支持云迁移、AI模型轮换和新能力集成。 - 架构灵活选择权成为关键，缺乏灵活性的组织将面临云成本上升和迁移困难。 - 适应力不再仅指稳定性，而是能否在变化中保持选择权，避免技术锁定。 ### 2. **设计内嵌治理：让AI管控成为可能** - 传统治理方式无法应对AI代理每天作出的数千项决策，必须将治理嵌入系统架构。 - 治理应具备以下特征：明确责任归属、访问控制、活动监控、人工干预机制、部署前风险评估、回滚流程和正式治理框架。 - 治理成熟度高的组织在AI规模化过程中能更有效管控风险，事件发生率较低。 ### 3. **投资组合管理：重塑AI投资效率** - AI模型生命周期短，传统投资逻辑不再适用，需以投资组合方式管理。 - 技术领导者应区分运营型AI和战略性AI，前者需严格成本管控，后者需灵活调配资本。 - 企业需建立实时支出可见性、ROI跟踪和动态资本配置机制，以支持快速学习和迭代。 ## 关键信息 ### 技术领导者的角色转变 - 技术领导者不再只是支持业务，而是直接参与战略定义。 - 需要从“守护者”转变为“塑造者”，推动组织在AI驱动环境中进化。 ### 企业面临的挑战 - **云迁移成本高**：全球80%及大中华区79%的技术领导者表示数据传输成本高于预期。 - **AI代理事件频发**：全球平均每年发生54起AI代理事件，大中华区为69起，其中17%-18%为严重事件。 - **治理滞后**：AI采用速度超过现有治理能力，缺乏内建治理的组织风险事件显著增加。 ### 企业应对策略 - **立即行动**： - 梳理AI部署的锁定风险。 - 建立统一注册表，跟踪AI代理和模型。 - 为AI治理设定最低标准。 - **从明天开始**： - 分类管理AI支出，区分运营型和战略性投资。 - 建立用例级可见性，包括支出、负责人、模型和业务目标。 - 与财务部门协同，使资本重新配置成为日常运营节奏。 - **本月内**： - 实施投资组合复盘，重新评估资金安排和模型更新决策。 - 建立自动化治理机制，如模型评估、部署审批和合规检查。 - 模拟AI代理事件，测试治理响应能力。 ### 成果与趋势 - 具备结构性准备度的组织在2026年营收增长率高出38%，营业利润率高出7%。 - 具备内嵌治理能力的组织部署的AI代理数量是依赖人工治理的2.6倍。 - AI投资回报率在高准备度组织中显著提升，从约200%提升至250%。 ## 案例研究 ### 巴西银行 - 建立统一的AI治理框架，涵盖模型设计、部署、监控和回滚。 - 实现AI全生命周期治理自动化，提升透明度与信任。 ### 玉山银行 - 与IBM合作，建立企业级AI治理框架和《AI治理白皮书》。 - 提供可操作的治理流程，提升合规性和效率。 ## 研究方法 - **样本**：2000名全球技术领导者（含大中华区170名），覆盖33个地区和19个行业。 - **分析方法**： - 第一阶段：基于准备度和效率分群，识别具备结构性能力的组织。 - 第二阶段：通过结构方程模型评估治理成熟度，划分治理能力谱系。 - **结论**：兼具运营适应能力、财务管控和内建治理的组织在AI规模化中表现更优。 ## 总结 本报告揭示了技术领导者在AI规模化过程中面临的三大关键挑战：基础设施适应力、内嵌治理和投资组合管理。技术领导者需重新设计IT架构，以支持快速迭代和迁移；将治理嵌入系统设计，以应对AI代理带来的决策规模；并采用投资组合逻辑，以更精准地配置资本。只有同步构建这三大支柱，企业才能在AI时代实现韧性、效率和战略优势。