能力从来不是问题。运营模式才是。

Madelaine Yue 将其概括得很清楚：“AI 不会修复破碎的系统。它只是更快地执行它们。” 这句话让我印象深刻，因为它指出了企业 AI 对话中过去两年一直存在但尚未解决的问题。2026 年，能力不是问题。能力无处不在。企业仍然缺乏的，是将他们已经拥有的能力转化为客户可以感受到的结果的运营模式。

我开始称这种运营模式为应用智能，因为它填补了拥有 AI 和使用 AI 之间的差距。这种区别很重要，因为后者是唯一能够带来复合效果的方式。

能力天花板已经到达

如果你是企业 AI 或数字战略的领导者，无论企业规模如何，你可能已经购买了比你组织好的更多的 AI。一个用于销售的协同工具，一个用于支持的总结工具，一个用于运营的分类代理，一个用于营销的分析引擎，有时所有这些都来自不同的供应商。能力清单在董事会甲板上看起来很令人印象深刻。但是在工作流程中的操作员仍然需要在这些系统之间走过界限，客户也一样。

当 MIT NANDA 的 2025 年研究结果表明 95% 的生成式 AI 试点项目无法带来可衡量的 P&L 影响 时，标题超越了诊断。这些试点项目之所以失败，并不是因为模型太弱，而是因为没有什么能够将模型的输出与已经对某个结果负责的业务流程连接起来。集成能力——即将五个组件变成一个体验所需的人员、责任、数据管道、运营纪律——几乎从未被列入预算。

VimalRaj Sampathkumar 在四月份 提出了一个相关观点：当企业将 AI 视为一系列离散的购买，而不是需要积累的能力时，企业就会停滞不前。资助这种积累是工作的不光彩的一半，也是应用智能的重要组成部分。

战略到执行的交接是大多数 AI 失败的地方

大多数企业 AI 失败模式都被归咎于某些原因。数据卫生、治理、变革管理、人才等。每一个都是真实的，但都不是我每周看到的主要失败模式。主要失败模式是战略团队和执行团队之间的交接。

在传统的咨询模式中，这种交接是一种可交付成果。一个路线图、一个目标运营模式、一个供应商选择矩阵。战略公司将成果交给系统集成商或内部工程团队，然后离开。当工程工作开始时，成果中的大部分假设已经过时，而唯一拥有判断力的人已经不在现场了。

交接也是大多数跨行业观察者所指出的差距所在。在接力赛中，比赛的胜负往往在交棒时决定，而不是在直道上。在企业 AI 中，情况也类似：最慢的部分是当上下文、判断力或责任需要跨越边界时，而没有人拥有确保其实现的责任。

我所定义的应用智能具有三个运营模式组件，每个组件都针对不同的缝隙：

• 战略和工程在同一屋檐下。 建议由将要执行它们的人制定，工程判断在战略发布之前就塑造了战略，而不是之后。
• 与领导层和操作员的双重参与。 高管赞助和操作员级别的采用同时进行，而不是按顺序进行。采用不是最后一英里；它是平行的英里。
• 90 天内可衡量的胜利，而不是 18 个月的转型。 每个周期选择一个至关重要的交接，修复它作为一个单一的负责系统，衡量客户层面的变化，然后选择下一个。

这些组件本身并不是新颖的。新颖的是将它们作为一个运营模式运行，而不是三个采购决策。

该学科在生产中的样子

组件本身的最明显证据与模型的大小无关。它归结为是否有人拥有缝隙。

在金融服务领域，大型机构已经花了十年时间重新询问新客户已经在申请过程中收集的信息，因为 KYC 工作流程和入职工作流程是由不同团队针对不同的指标优化的。那些安静地解决了这个交接点的机构，通常在 12 到 14 周的专注工作中，而不是多年转型计划中，看到申请放弃率下降和到资金账户的时间压缩。AI 没有改变。缝隙改变了。

在酒店业，同样的教训几乎十年前就浮现出来了。客人不再容忍不知道他们已经预订了房间的入住过程，操作员通过让一个团队对整个体验负责，包括预订系统、物业管理系统和忠诚度平台，来关闭这个循环。运营模式是干预。平台决策是下游的。

医疗保健是最公开的当前案例，因为后果是立即的。在 NYU Langone 医院，部署的 BERT 模型用于分类患者门户消息，在 2024 年 8 月的 JAMIA Open 上发表，跨 396,466 条消息，减少了高强度消息的临床医生阅读时间 44% 至 67%。这是一个大规模的、同行评审的结果，位于一个单一的集成工作流程中。组件是真实的。将复合该结果的机构是那些正在构建该组件周围的编排能力的机构，而不是等待下一个供应商演示。

实践，而不是项目

我看到的最健康的企业 AI 程序更像是一个临床实践，而不是一个转型项目。90 天的学习周期，一次一个交接点，有一个单一的负责体验的所有者，跨越所有接触它的渠道。数据是按照客户来仪表化的，而不是按照渠道，指标生活在交接点，而不是在任何单个系统的仪表盘上。

这就是 Deloitte 的 2026 年企业生成式 AI 状态报告 所说的“未开发的边缘”——即拥有大约 50% 年增长率的 AI 访问权限的组织与已经将超过 40% 的实验移至生产环境的组织之间的运营差距。访问权限的扩展几乎变得免费。生产的纪律并没有。

这种纪律就是工作。最终，它也是未来十年企业 AI 价值的关键。

您现在建立的能力就是您以后复合的价值

Yue 是对的，AI 执行破碎的系统会更快。但是我会补充一点：AI 也会更快地复合有纪律的系统，而选择这两种结果之间的差异是一个运营模式的选择，而不是工具选择。能力已经在货架上。现在建立应用智能作为实践的企业——战略工程集成、双重参与、小诚实周期——将是那些在下一个预算周期中获得 AI 投资回报、客户不再感受到每个缝隙的企业。