2026: عام المجال-الخاص بالذكاء الاصطناعي في الشركات

对于企业竞相整合人工智能，一道障碍不断浮现，无论技术如何快速发展：幻觉。最近的一份 贝恩公司报告 发现，输出质量仍然是采用 GenAI 的主要障碍，尽管过去一年中企业实验和投资大幅增加。复合问题，像 ChatGPT、Copilot 和 Perplexity 这样的 AI 助手根据一份报告 45% 的时间 会扭曲新闻内容，引入缺失的背景，误导性的细节，错误的归属或完全虚构的信息。

我们正在离开人工智能的“哇”阶段，进入性能阶段，在那里，衡量的影响比新颖性更重要。这些不准确性不仅会侵蚀信任，还会将企业决策置于风险之中。一个单一的幻觉见解可能会导致声誉损害，误导的战略或 昂贵的运营错误。然而，许多组织继续部署不是为其行业的专业工作流程和监管约束而设计的一般用途人工智能模型，以免落后于其同行。

依赖通用人工智能的风险

通用模型当然有其优势。它们在广泛的想法产生、草稿和加速常规通信任务方面非常有效。但是，当企业扩大人工智能的使用到更专业或受监管的工作流程时，新的风险类别开始出现。幻觉只是风险格局的一部分。它们被越来越多的高风险漏洞所加入，例如 jailbreaks、prompt 注入和敏感数据泄露。当人工智能触及任务关键工作流程时，这些威胁变得更加严重。

今年早些时候，医疗应用程序出现了多例 临床上显著的幻觉，包括增加的误诊概率。这暴露了在高风险环境中使用非专业模型的加剧危险。误解的医疗摘要或不正确的建议可能会引入改变人生的后果，以及中断原本流畅的工作流程。

毫无疑问，72% 的 S&P 500 公司 现在报告人工智能相关风险，高于 2023 年的 12%。他们的担忧范围从数据隐私和偏见到知识产权泄露和监管合规，表明了更广泛的转变：公司董事会和投资者越来越严肃地对待人工智能风险，就像网络安全一样。

向专业人工智能系统转变

2025 年证明，仅仅依靠规模不再能带来重大突破。虽然人工智能的早期年份被定义为“越大越好”，但我们已经达到了一个平台，模型规模和训练数据的增加只会带来渐进式的收益。

专业、领域特定的人工智能模型不会尝试知道一切；相反，它们被设计为在特定行业或工作流程的背景下知道什么是重要的。

专用人工智能提供三个关键的好处：

1. 更高的准确性： 通知公司和行业信息的模型在精度和可靠性方面优于广泛的模型。
2. 更快的 ROI： 因为这些系统直接映射到定义的任务和工作流程，所以它们可以更快地产生可衡量的影响。
3. 更安全的部署： 专用系统更自然地符合行业特定的法规，减少风险并促进内部采用。

人工智能市场正在做出相应的反应：像 Harvey（法律运营）、OpenAI 的 Project Mercury（金融建模和分析）和 Anthropic 的 Claude for Life Sciences（科学研究和发现）这样的工具反映了向专业化的更广泛转变。

原因很简单：只有 39% 的公司 目前报告直接从人工智能投资中获得利润，表明一般工具单独不能产生企业级别的 ROI。

提供真正的、可衡量的人工智能 ROI

专用人工智能在应用于结构化、可重复、明确定义的工作流程时表现出色。与其提供广泛的、表面层面的知识，涵盖数百万个主题，这些系统在诸如 M&A 分析、合规、风险评分、客户画像开发和运营预测等任务中提供精确的性能。

区别在于功能和经济。公司从实验转向大规模实施，越来越多地通过 ROI 来评估人工智能投资。取得最强结果的公司共享三个优先事项：

• 专注的、与工作相关的影响： 人工智能必须有形地提高生产力、盈利能力或决策能力，而不是简单地产生令人印象深刻的输出。
• 监管对齐： 符合监管的工具可以减少下游的摩擦。
• 工作人员采用： 提高技能、治理和文化准备与技术性能一样重要。

在评估供应商时，公司应该确保系统是为他们实际需要做出的决定而设计的。首先考虑准确性：模型是否能处理领域的术语、约束和边缘情况？然后看透明度。供应商应该能够解释模型如何建立，依赖于哪些数据源，以及输出是否可以明确引用。在企业环境中，一个可以追溯到可靠来源的答案与答案本身一样重要。最后，评估系统如何融入现有的工作流程。最强的人工智能部署是团队可以信任、治理和集成而不会增加复杂性的部署。

可靠企业人工智能的未来是领域特定的

随着企业从人工智能的炒作转向运营现实，信任和可靠性将成为成功部署的定义特征。规模不再能保证性能突破。企业人工智能的下一个阶段将由模型提供的见解的相关性和价值来定义。

2026 年将完成从生成人工智能作为孤立工具到集成系统的转变。它也将是人工智能变得更加主动、嵌入式和行业特定的年份。生成人工智能将逐渐融入每个产品、服务和工作流程的背景中。区别将来自于理解上下文并提供可衡量影响的系统。2026 年，真正的价值将来自于使用为企业实际需要做出的决定而设计的模型。