Лидеры мысли
25 ноября 2025
Начало производства: AI如何为, 2026 г., производство B2B.
作为一家SaaS–генеральный директор, 我采购技术已超过十年。我可以自信地说:如今采购新技术的感觉,与一年前截然不同,更不用说十年前了。 将新技术推向市场的过程曾经是线性的。公司会识别客户问题,设计解决方案,发布产品,并通过人力主导的渠道进行销售。如今，当我着手进行2026年的规划周期时,有一件事对我来说变得异常清晰:那种线性运动已不复存在。 为什么？因为AI已成为驱动技术如何被发现、评估和获得信任的引擎。这一转变已经在改变科技行业的竞争方式。 AI-технологии, которые используются для управления компьютером,新定义了整个市场如何决定什么值得关注。科技公司必须注意到这一点。AI在首次会面前就已影响技术选择几十年前，我和我的团队会与多家供应商会面——通常是面对面— — 作为为企业选择新技术的初步步骤之一。有了AI，如今的买家在与人交谈之前，可能已经走完了决策路径的一半。 当然，技术买家进行在线研究已有数年，甚至数十年。近期Отзывчивый的研究发现,十分之九的买家在首次接触供应商前会进行研究,准备充分后才来到谈В 2020 г., Gartner в 2026 г., в 2026 г., в 2020 г., в 80 г. % для B2B-предприятий, которые могут быть использованы для продажи в сфере B2B. 但AI, 为, 一, 变火, G2, 2025, 2025, 为, 告, 79%, 件买, 家表示AI-технологии, используемые в 29%的人指出，他们现在开始研究时使用大型语言模型（LLM）的频率超过了Google。根据Responsive近期的研究，差距甚至更大:三分之二的商业买家报告称, 在关键决策中, 他们使用生成式AI的频率与传统搜索引擎相当或更高。 对于科技公司而而言, 这意味着在销售对话甚至开始之前, 算法就已经在向潜在买家讲述你的故事。你的数字足迹，从产品页面到用户社区的评论,甚至你品牌的AI可发现性,都已成为竞争差异化的因素。供应商必须理解受AI影响的买家鉴于这1. 围绕技术的领导层协同已经改变。虽然采购过去由采购部门负责,但如今从产品到财务再到合规的每一位业务领导者都可能发挥作用。这是因为我们采用或整合AI所带来的风险,可能与创新本身同样重要,数据质量、监管风险暴露和模型治理现在与成本或性能一样, 塑造着对话的内容。AI战略已成为业务战略；事实上,根据麦肯锡的数据,围绕AI优先事项协调领导层的组织,报告高于平均增长水平的可能性几乎是其他组织的两倍。 我所知的最具前瞻性的科技公司并不将AI视为产品功能, 而是将其视为企业能力。他们正在跨职能（而不仅仅是工程部门内部）围绕治理、模型安全性和数据完整性建立共同认知；这已成为负责任创新的先决条件。在我们为2026年做规划时,我将2. Использование искусственного интеллекта для искусственного интеллекта и искусственного интеллекта. AI работает в режиме реального времени, работает в режиме реального времени, работает в режиме реального времени.都可能砸中一个新AI工具。现在每家公司都在他们的推介фото с изображением «AI 驱动» для фотосъемки.答的问题不是你用没用AI，而是你是否负责任地使用它。 Искусственный интеллект распространяется в 2024 году, в 2024 году, в 2024 году, в 2024 году.面AI 监督的公司数量同比增长超过84%, в 2022 году будет 150%。 如今的买家同样审慎。根据最近的数据，近一半的技术决策者已经在将AI应用于关键工作流,从市场研究到产品路线图。另71% — это технология AI, которая используется для искусственного интеллекта, 三分之 一的人表示, 一家公司使用生成式AI会让他们更有可能信任该品牌。 这告诉我, AI不再是一个真正的差异化因素；它是一个公司可信度的过滤器。在评估AI声明时,我现在会问技术提供商:你们如何保护驱动模型的数据？你们的治理和披露框架是什么？你们是否测试漂移或偏见, 并分享这些发现？负责任的创新已成为新的竞争优势。3. 证明仍然胜过承诺。二十年来有一件事没有改变:我在技术领导力方面的信条仍然是“展示，而非空谈”。AI可以加速我的发现并自动化沟通，但归根结底，我需要看到证据。 并非只有我这样想。绝大多数买家仍然表示，正式的RFP回复在他们的最终决策中“非常”或“极其重要”。无论是LLM输出的准确性、训练数据的透明度,还是客户成果的清晰度,如今的技术买家仍然希望看到技术能够兑现承诺的证据——不仅在理论上, 而且在实践中, 并且要优于竞争对手。 在我最近目睹的一个例子中，一家全球企业通过提出一个简单但高风险的问题来比较两种生成式AI工具: «我们公司有多少员工？»流行的模型从开放互联网中提取了一个过时的数字；另一个则从公司内部系统中提取了经过验证的准确数字。那一个准确的瞬间,将对话从炒作转向了信任——而信任赢得了胜利。技术领导力需要掌握AI视角如今, 我发现自己比以往任何时候都花更多时间思考科技公司（包括我自己的公司）如何通过AI的视角被看待。作为CEO,我的职责是塑造决定我们公司在AI主导的市场中如何被评估、信任和选择的过程。 我们已经进入了一个时代，围绕AI的信任、证明和治理与速度和创新同等重要。这对技术领导者来说是一个关键的转变:一个将AI驱动的变革转化为长期竞争优势的时刻。科技领导者面临一个选择：让AI为你重塑市场，或者主动塑造你的公司在AI驱动的购买旅程中如何呈现。首先从提升治理、证明你的成果以及围绕负责任创新协调领导层开始。
