2026科技趋势：从实验到影响，成功组织的五大行动指南

前言

设计师朋友们，我们正处在一个技术变革的“压缩”时代。过去，我们习惯于线性的、有充足时间窗口的迭代。但今天，从“我们能做什么”到“我们应该做什么”的转变，正以前所未有的速度发生。这意味着，设计的对象、流程乃至组织本身，都在被重塑。这篇文章，将带你穿透技术喧嚣，看清那些正在从“实验”走向“真实影响”的组织，究竟做对了什么。这不仅关乎技术选择，更关乎设计思维如何在AI时代重新定位，以解决最核心的业务与体验问题。

正文

2026科技趋势

随着技术创新与应用的加速，五大趋势揭示了成功的组织如何从实验走向实际影响。

作者：Kelly Raskovich

我一年中的大部分时间都在与技术领导者交流，询问什么在起作用，什么没有，以及什么让他们夜不能寐。最近，这些对话的性质发生了变化。

问题已不再是“我们能利用AI做什么？”，而是“我们如何从实验走向实际影响？”焦点已从无休止的试点转向真正的商业价值，背后有一种紧迫感。这并非因为技术本身在变好（尽管确实如此），而是因为变革的步伐本身已经加速。

数据说明了一切（图1）。电话用了50年才达到5000万用户。互联网用了7年。而一款领先的生成式AI工具在两个月内就达到了这个数字的两倍左右。1 截至本文撰写时，该工具每周用户数已超过8亿——约占全球人口的10%。2

但快速普及只是表象。创新正在复合叠加；各种力量并非简单相加，而是相乘。可以将其想象为一个飞轮：更好的技术催生更多应用。更多应用产生更多数据。更多数据吸引更多投资。更多投资建设更好的基础设施。更好的基础设施降低成本。更低的成本支持更多实验。每一项改进都在同时加速其他所有环节。

这就是为什么AI初创公司收入从100万美元增长到3000万美元的速度比SaaS公司快五倍。3 这就是为什么AI领域的知识半衰期已从数年缩短至数月。4 这也是一位首席信息官（CIO）告诉我：“我们现在研究一项新技术所需的时间，已经超过了该技术的相关窗口期。”

我们研究的每个组织都在发现同一个真相：过去的成功经验无法引领未来。

为“云优先”战略构建的基础设施无法应对AI的经济性。为人类员工设计的流程不适用于智能体。为边界防御构建的安全模型无法抵御以机器速度运行的威胁。为服务交付构建的IT运营模式无法驱动业务转型。

这不仅仅是增强，而是重建。

17年来，《科技趋势》报告一直探索那些将在未来18至24个月内重塑业务的新兴技术。我们的研究基于与德勤行业专家及外部技术领袖的对话趋势感知，以及德勤针对新兴技术的专有研究。今年，数据揭示了五大相互关联的力量。

趋势一：AI走向实体：驾驭AI与机器人的融合

亚马逊部署了其第100万台机器人，其DeepFleet AI协调整个机器人车队，将仓库内的移动效率提高了10%。5 宝马的工厂里，汽车在长达数公里的生产路线上自动驾驶。6 智能不再局限于屏幕；它变得具身化、自主化，并在物理世界中解决实际问题。

趋势二：智能体现实检验：为硅基劳动力做准备

尽管有38%的组织在试点智能体，但只有11%将其投入生产。从试点到生产的差距说明了一切。42%的组织仍在制定战略，而35%则完全没有战略。7 高德纳预测，到2027年，40%的智能体项目将失败 8——并非因为技术无效，而是因为组织在自动化有缺陷的流程，而非重新设计运营。HPE的首席财务官道出了成功的关键：“我们希望选择一个端到端的流程，在那里我们能够实现真正的转型，而不仅仅是解决一个痛点。”9 重新设计，而非自动化。 这是区分成功与失败的模式。

趋势三：AI基础设施的清算：在推理经济时代优化计算策略

两年内，Token成本下降了280倍；10 然而，一些企业的月度账单仍高达数千万美元。用量的爆炸式增长超过了成本的下降速度。组织们发现，他们现有的基础设施策略并非为将AI扩展到生产级部署而设计。他们正从“云优先”转向战略性的混合模式：云用于弹性，本地部署用于一致性，边缘计算用于即时性。

趋势四：大重建：构建AI原生的技术组织

AI正在重组技术组织，使其更精简、更快速、更具战略性。在德勤的调查中，只有1%的IT领导者报告称没有进行重大的运营模式变革。11 领导者们正从渐进式的IT管理转向协调人机团队，CIO们正在成为AI的布道者。成功需要大胆的重新构想：模块化架构、嵌入式治理以及将持续演进作为核心能力。

趋势五：AI困境：确保AI安全并将其用于网络防御

本应为企业带来优势的技术，正成为被用来攻击它们的目标。AT&T的首席信息安全官捕捉到了这一挑战：“我们今天所经历的与过去并无不同。AI带来的唯一区别是速度和影响。”12 组织必须在四个领域——数据、模型、应用和基础设施——确保AI安全，但他们也有机会利用AI驱动的防御来对抗以机器速度运行的威胁。

在今年的报告中，你将看到成功驾驭这场巨变的技术领导者们。他们并非拥有所有答案，但在他们照亮前路的过程中，存在明显的模式。

• 他们以问题为先导，而非技术。 博通首席信息官：“如果不专注于特定的业务问题以及你想要获得的价值，很容易投资AI却得不到回报。” 13
• 具体来说，是他们最大的问题。 UiPath首席执行官：“与其陷入无休止的概念验证循环，不如考虑攻克你最大的问题，争取一个大的成果。” 14
• 他们优先考虑速度而非完美。 西部数据首席信息官：“我们宁愿在小规模试点上快速失败，也不愿完全错过浪潮。” 15
• 他们与人们共同设计，而不仅仅是为他们设计。 沃尔玛让门店员工参与构建其排班应用，该应用包括换班、排班可见性和员工控制功能。结果：排班时间从90分钟降至30分钟，而且员工真的在使用这款应用。16
• 他们将变革视为持续的过程。 可口可乐首席信息官将其历程描述为从“我们能做什么？”转向“我们应该做什么？” 17 这种从“能力优先”到“需求优先”的转变，正是区分有效实验与试点困境的关键。

我追踪技术演进的时间足够长，足以识别其中的模式。互联网改变了一切。移动设备重塑了消费者行为。云计算是变革性的。

但此刻不同。

这不仅仅是因为AI强大。而是因为 S曲线正在压缩。从新兴到主流的距离正在坍塌。

为顺序改进而构建的组织，无法与在持续学习循环中运作的组织竞争。传统的剧本假设你有时间把事情做对。这个假设已不再成立。

成功的组织很可能不是那些拥有最尖端技术的组织。它们将是那些有勇气重新设计而非自动化、有纪律将每笔投资与业务成果挂钩、并有速度在窗口关闭前执行的组织。

创新会复合。落后者与领导者之间的差距呈指数级扩大。你的反应决定了你处于差距的哪一侧。

但你无需独自应对。我们希望今年的报告能提醒你，每个人都在面对这种快速的变革步伐，而我们可以共同塑造未来。

Kelly Raskovich
《科技趋势》执行编辑

写在最后

对设计师而言，这份趋势报告的核心启示在于：设计的重心正在从“界面美化”和“体验优化”，转向更根本的“流程重构”与“系统设计”。未来的设计挑战，是为人与智能体（AI Agent）的协同工作设计流程，是为AI原生的组织设计架构，是在安全与体验之间找到新的平衡。记住那些成功者的模式：始于真实问题（而非炫酷技术），与用户共同创造（而非闭门造车），追求速度与适应性（而非一次性完美）。 在这个创新“飞轮”加速旋转的时代，我们的设计思维也必须从线性迭代，升级为拥抱持续变革的动态系统思维。

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