商业与技术洞察公司Gartner近日发布2026年及未来的重要战略预测，涵盖AI时代人才、主权与AI隐性风险三大领域。
Gartner杰出研究副总裁、院士级分析师兼高科技领导者和提供商实践AI研究主管Daryl Plummer表示：“技术快速变革所带来的风险与机遇正日益影响人类行为与决策。为应对未来挑战，首席信息官（CIO）及高管应将行为变革与技术变革并列为首要任务。”
Gartner分析师在Gartner IT Symposium/Xpo上发布了十大战略预测。
整个2027年，生成式AI与AI智能体将对主流生产力工具构成三十年来的首次真正挑战，并引发价值580亿美元市场剧变。
生成式AI变革将使企业优先满足生成式AI创新需求，从而加快工作完成速度。传统格式与兼容性的重要性将下降，这会降低准入门槛并引发诸多供应商的新一轮竞争。
日常型生成式AI的成本与包装方式可能会逐步转变，供应商也将把收费功能改为免费，使更多用户能够使用免费产品。
到2027年，75%的招聘流程将在录用环节加入职场AI能力认证与测试。
预计未来两年内，许多企业将在招聘流程中评估实际AI能力。企业将通过标准化框架与针对性测评考察求职者能力水平，填补员工队伍中的AI技能缺口。该趋势在以信息采集、存储与整合为核心职责的岗位上将尤为明显。
随着生成式AI技能与薪资的关联度日益增加，积极进取的求职者将更加重视掌握AI技能并且需要展示自身在解决问题、提高效率和做出明智决策方面的能力。
整个2026年，因使用生成式AI导致的批判性思维能力退化将使全球50%的企业要求进行“无AI”技能评估。
随着生成式AI在企业中的广泛应用，招聘将开始严格区分具备独立思考能力的求职者与过度依赖机器生成结果的求职者。录用环节将越来越强调求职者在无AI辅助的情况下解决问题、评估证据和做出判断的能力。
这一转变将加长招聘流程并加剧对真正具备认知能力的人才的争夺。在金融、医疗、法律等高风险行业，此类人才的稀缺性将提高招聘成本，迫使企业制定新的人才获取与评估策略。专门用于独立考察人类推理能力的测试方法与平台可能会出现，进而催生出无AI评估工具与服务的二级市场。如果企业能够成功地将无AI评估融入整体人才战略，就可保证决策质量与适应性中的“人类优势”，并在生成式AI重塑竞争格局时不断积累竞争优势。
到2027年，35%的国家将被锁定在使用专有情境数据的区域性AI平台。
AI市场将趋于碎片化，技术与地缘政治因素将迫使企业开发本地化解决方案，以应对严格的法规、语言多样性及文化契合问题。随着区域差异扩大，通用AI解决方案将逐渐式微。
跨国企业在全球市场部署统一AI时将面临复杂的挑战。他们将不得不管理多个平台合作伙伴，而且每个平台均有各自的合规与数据治理要求。买家将优先选择兼具卓越性能与本地合规性的区域平台，供应商则需要与主权云提供商及开源模型建立联盟以保持竞争力。
全球模型供应商必须证明其数据的情境价值，否则将会失去市场份额，尤其在受到监管的领域或文化敏感领域。
到2028年，占据市场主导地位的企业将在80%面向客户的业务流程中采用多智能体AI。
混合AI模式将成为行业标准，其中客户关系管理（CRM）AI负责处理常规事务，而人类则专注于复杂且涉及情感的互动。客户仍可选择支持AI交互的全自助服务（如进行交易或了解产品详情）或AI协助下的人工服务（如解决复杂情况或账单纠纷）。
由于客户对简单、快速服务的期待正成为常态，如果企业未能在CRM流程中使用多智能体AI，则将失去竞争优势。更重要的是，体验到简单服务的客户往往会因更优质的体验而长期选择该供应商/品牌。
到2028年，90%的B2B采购将使用AI智能体作为中介平台，使流经AI智能体交易平台的B2B支出增加到15万亿美元以上。
在这个新生态中，可验证的运营数据将成为货币，推动数据馈送经济的发展，而数字信任框架和可验证性是参与该经济的先决条件。采用组装式微服务、API优先方法、云原生方法及无头架构设计的产品将建立强大的竞争护城河。新型商业模式将应运而生，其特点是由AI智能体驱动的高频、无摩擦销售，能够极大地压缩各类商业和技术采购的销售周期。
到2026年底，因AI风险防护不足引发的“AI致死”诉讼将突破千起。
AI安全故障导致的非正常死亡事件激增（即“AI致死”），将引发监管审查与管控升级、产品召回、执法机构介入及诉讼成本的增加。
随着监管审查日益严格，企业不仅将面临履行最低法律义务的压力，更需通过部署AI防护机制优先保障业务系统的安全与透明度。未来的企业可能出现两极分化：一些企业通过使用AI实现差异化竞争并降低潜在诉讼风险，而另一些企业则通过不使用AI达到此目的。
由于法律和监管体系的差异，AI和决策治理失败所产生的影响将因地区而异，使企业面临不同的风险和责任。
到2030年，22%的货币交易将通过编程化加入使用条款与条件，使AI智能体具有经济代理权。
可编程货币通过支持机器间谈判、自动化商业、市场发现和数据资产变现，正催生出新型商业模式，从根本上重塑供应链管理和金融服务等行业。实时可编程交易通过减少摩擦、提高流动性和降低运营成本，实现流动性与效率双提升，进而推动自主商业运营的增长。
机器客户（如具备经济行为主体资格的AI智能体）的兴起将增加对可编程金融基础设施的需求、创造新的市场、促进自主融资并催生能自动适应需求变化的产品。其结果是稳定币、存款代币及通证化的现实资产正逐步演变为企业使用的主流金融工具。
然而，可编程货币平台与区块链基础设施间缺乏统一标准及互操作性的问题将抑制市场增长，阻碍AI智能体与机器客户成为真正的经济主体。可编程货币存储、访问控制及交易完整性中的安全漏洞将削弱其可信度，促使政府制定新的监管框架规范其使用。
到2027年，以流程为中心的服务合同的成本-价值差距将在代理型AI的重塑下缩小至少50%。
AI智能体将进化至能发现隐性知识，使得与之交互本身成为流程。这些智能体所使用的隐性知识将催生新型价值资产。由于标准化工作流程被情境驱动的编排机制取代，基于持续创新的定价机制将摆脱人力限制。
到2027年，全球制定独立AI法规的经济体将增加至50%，使合规投资规模达到50亿美元。
AI转型正在AI治理的基础上进行。去年提出的逾千项AI法案均对AI有着不同的定义。AI治理既可成为驱动力亦可成为阻碍。只有在技术的助力下，AI素养方能释放其力量。为保障安全，技术领导者将需要构建持续更新的“法规体系”思维导图。
配备专职人员与专业软件的AI治理项目将成为常态，用于管理独立于安全领域之外的新兴且不断演变的AI风险。此类风险将因为监管要求和业务需求而增加。
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