随着AI狂热情绪逐步降温，市场对实际业务价值的要求也在明显提高。在这一背景下，Babson College教授Thomas Davenport与《财富》1000强企业顾问Randy Bean近日在《MIT斯隆管理评论》发表2026年AI展望文章称，今年将是企业AI“回归现实”的一年，企业需要把关注点从概念和预期转向落地与治理。

两人在文中总结了2026年企业AI最值得关注的五大看点。

首先，AI Agent仍未进入可以大规模实战应用的阶段。两人指出，幻觉问题依然存在，同时系统也容易受到提示注入等攻击影响，这些因素都拖慢了落地进程。因此，企业在引入AI Agent时，短期内仍很难完全脱离人工监督。

不过，他们也预计，未来五年内，AI Agent将承担相当比例的业务流程处理工作。就现阶段而言，企业更适合从能够在组织内部复制和复用的应用场景入手，循序推进部署。

第二，AI泡沫存在破裂风险。两人认为，当前一些企业“重增长、轻盈利”的发展模式，与当年的互联网泡沫有相似之处。技术往往在短期内被高估，而其长期变革影响又常常被低估。因此，企业在尽可能用好现有AI技术的同时，也应持续检验投资回报。

第三，企业需要推动生成式AI从个人生产力工具走向企业级应用。文章指出，目前多数企业仍主要把生成式AI用于提升员工个人效率。如果不能将其嵌入新产品开发、客户体验优化等企业级工作流程，就难以形成可汇总的成果，也难以衡量其真实业务价值。

第四，AI组织的治理和汇报体系仍不清晰。两人援引“2026年AI与数据领导力高管基准调查”称，38%的受访企业已经设立首席AI官（CAIO）或同等级岗位，但相关负责人的汇报关系分散在业务、技术、创新等不同条线，治理结构较为分散，这会削弱AI价值释放。

文中提到，JP Morgan可作为参考案例之一。该公司已将AI负责人纳入由14人组成的运营委员会，并建立起直接向CEO汇报的组织架构。

第五，企业需要建设“AI工厂”。两人将其定义为一种组织能力，即把技术平台、方法论、数据以及既有算法整合起来，以更快、更高效的方式构建AI系统。他们强调，“AI工厂”的核心不在于把GPU简单堆进数据中心，而在于持续建设企业内部的AI能力。