思想领袖
2026年：企业领域特定人工智能元年
对于竞相整合人工智能的企业而言，无论技术发展多么迅速，总有一个障碍反复出现：幻觉。 贝恩公司 报告发现，尽管过去一年企业在人工智能领域的实验和投资大幅增加，但输出质量仍然是推动全新一代人工智能（GenAI）普及应用的主要障碍。雪上加霜的是，一份报告指出，ChatGPT、Copilot 和 Perplexity 等人工智能助手会扭曲新闻内容。 45％的时间引入缺失的背景信息、误导性的细节、错误的归属，或者完全捏造的信息。
我们正从人工智能的“惊艳”阶段迈入绩效阶段，在这个阶段，可衡量的影响比新颖性更为重要。这些错误不仅会削弱信任，还会危及企业的决策。一个凭空臆想的洞察就可能导致声誉受损、战略失误，或者…… 代价高昂的运营失误然而，为了避免落后于同行，许多组织仍在继续部署并非针对其行业专门的工作流程和监管限制而构建的通用人工智能模型。
依赖通用人工智能的风险
通用模型显然具有其优势。它们在广泛的构思、草拟和加速日常沟通任务方面非常有效。但随着企业将人工智能的应用扩展到更专业或受监管的工作流程中，新的风险类别开始出现。幻觉只是风险的一部分。此外，还有越来越多的高风险漏洞，例如越狱、提示注入和敏感数据泄露。当人工智能涉及关键任务工作流程时，这些威胁会变得更加严峻。
今年早些时候，医疗保健应用程序出现了多起案例 具有临床意义的幻觉其中包括误诊概率的增加。这暴露了在高风险环境下使用非专业模型所带来的更高风险。对医疗摘要的误解或错误的建议，除了会中断原本流畅的工作流程外，还可能造成影响终生的严重后果。
这并不奇怪 72% 的标准普尔 500 指数公司 现在，报告人工智能相关风险的机构比例已从 2023 年的 12% 上升至 52%。他们的担忧涵盖数据隐私和偏见、知识产权泄露和监管合规等各个方面，这标志着一种更广泛的转变：公司董事会和投资者越来越重视人工智能风险，并将其与网络安全风险同等看待。
向专业化人工智能系统转型
2025 年证明，规模本身已不再是取得重大突破的唯一驱动力。虽然人工智能发展初期奉行“越大越好”的理念，但如今我们已经达到一个瓶颈期，增加模型规模和训练数据只能带来渐进式的提升。
专业化的、特定领域的 AI 模型并不试图了解一切；相反，它们的设计目的是了解在特定行业或工作流程的背景下什么才是重要的。
专用人工智能可带来三大关键优势：
- 更高的准确度： 基于公司和行业信息的模型在精确性和可靠性方面优于宽泛的模型。
- 更快的投资回报率： 由于这些系统直接对应于已定义的任务和工作流程，因此它们能更快地产生可衡量的影响。
- 更安全的部署： 专门设计的系统与特定行业的法规更加自然地契合，从而降低风险并简化内部采用流程。
人工智能市场也做出了相应的反应：例如 Harvey（法律运营）等工具 OpenAI 的 Project Mercury （财务建模和分析），以及 Anthropic 的 克劳德（生命科学） （科学研究和发现）反映了向专业化方向的更广泛转变。
原因很简单：仅 39％的公司 目前报告称人工智能投资直接盈利，这表明仅靠通用工具无法产生企业级投资回报率。
实现真实、可衡量的AI投资回报率
专用人工智能在应用于结构化、可重复、定义清晰的工作流程时才能发挥最佳性能。这些系统并非提供涵盖数百万个主题的广泛但肤浅的知识，而是在并购分析、合规性、风险评分、客户画像构建和运营预测等任务中提供精准的性能。
这种差异既体现在功能上，也体现在经济上。从实验阶段转向大规模实施的公司越来越注重从投资回报率的角度来评估人工智能投资。许多取得最佳成果的公司都具有以下三个共同的优先事项：
- 目标明确、与工作目标相符的影响： 人工智能必须切实提高生产力、盈利能力或决策能力，而不仅仅是产生令人印象深刻的成果。
- 监管调整： 以合规性为设计理念的工具可以减少后续环节的摩擦。
- 劳动力采纳率： 技能提升、治理和文化准备与技术表现同等重要。
在评估供应商时，企业应确保系统能够满足自身实际决策需求。首先要考虑准确性：模型能否处理您所在领域的术语、约束条件和特殊情况？其次，要关注透明度。供应商应能解释模型的构建基础、所依赖的数据源，以及输出结果是否具有明确的引用来源。在企业环境中，能够追溯到可信来源的答案与答案本身同样重要。最后，评估系统与现有工作流程的集成便捷程度。最强大的AI部署方案是那些团队可以信任、管理和集成，且不会增加额外复杂性的方案。
可信赖的企业人工智能的未来取决于具体领域
随着企业从人工智能炒作走向实际运营，信任和可靠性将成为成功部署的关键要素。规模本身已不再能保证性能突破。企业人工智能应用的下一阶段将取决于模型提供的洞察的相关性和价值。
2026年，生成式人工智能将完成从独立工具到集成系统的转变。届时，人工智能也将变得更加主动、更加嵌入式，并更具行业针对性。随着生成式人工智能融入到每一个产品、服务和工作流程中，它将逐渐淡出人们的视野。差异化将来自于能够理解上下文并带来可衡量影响的系统。2026年，真正的价值将来自于使用专为企业实际决策而设计的模型。
