2026年，AI将从试点迈向规模化落地应用，核心挑战转向全企业范围内的负责任、经济高效与可重复部署。HCLTech首席技术官Vijay Guntur指出，董事会关注AI决策成本、模型治理及跨领域价值，推理成本与碳足迹成为关键考量。四大趋势成关键：1）负责任AI与信任构建——如红队演练保障系统安全；2）治理政策缺失（如47%支付行业高管未制定AI政策）导致“信任缺口”；3）变革管理需协同人员、IT与
别错过这些内容
从 hype（炒作）到价值：2026年将塑造格局的AI趋势
观点
作者： Vijay Guntur 发布日期：2026年3月24日
2026年，人工智能将从试点阶段迈向可问责、规模化生产的落地应用，真正释放其商业价值。
图片来源：Pixabay（geralt）
（图片来源：Pixabay）
复制链接 Facebook | X | WhatsApp | Reddit | Pinterest | Flipboard | Threads | 邮件分享 分享本文 0 加入讨论 关注我们 在Google上将我们设为首选来源 订阅电子报
您是专业人士吗？立即订阅我们的电子报
订阅TechRadar Pro电子报，获取企业成功所需的全部最新资讯、深度观点、特色专题与实用指导！
接收来自其他Future品牌的新品与优惠资讯 接收我们代表可信合作伙伴或赞助商发送的邮件
提交您的信息即表示您同意《条款与条件》及《隐私政策》，且年龄须满16周岁。
您已成功订阅 您的电子报注册已成功完成
该邮箱地址已有账户，请登录。
订阅我们的电子报
过去两年中，大多数大型组织已证明AI工具具备可行性。而2026年的挑战则更为关键：如何在全企业范围内实现负责任、经济高效且可重复的AI应用？
董事会层面提出的问题也愈发严苛：每一次决策的成本是多少？模型治理机制是否健全？除客户服务与自动化外，AI还能在哪些领域产生实质性影响？
——Vijay Guntur HCLTech首席技术官（CTO）兼生态系统负责人
在幕后，推理成本与能耗正日益成为高层决策考量的重要组成部分，领导者们开始全面评估AI决策在规模化部署下的总成本与碳足迹。
在此背景下，以下四项趋势将成为定义未来一年的关键方向：
1. 负责任AI、信任构建与变革管理将成为AI系统深度融入决策流程时的核心要素
随着AI系统越来越多地嵌入决策链条，负责任AI与信任建设变得至关重要。AI红队演练（Red Teaming）、在模型上线前对其漏洞进行压力测试，已成为确保系统安全、可靠并按预期运行的关键手段。
HCLTech近期针对支付行业开展的研究显示：99%的高管表示其业务运营中已部分应用AI，但仍有47%坦言尚未制定明确的AI治理政策。这一“信任缺口”不仅阻碍了AI的规模化推广，更带来潜在风险。
弥合这一差距，既涉及人员与IT管理体系的优化，也离不开变革策略与技术能力的协同推进。组织需建立结构化的变革项目、明晰责任归属，并持续开展培训，使团队能够根据实际需求，灵活采用“人类主导”、“人机协同”或“自主运行”等不同模式来设计AI系统。
您是专业人士吗？立即订阅我们的电子报
订阅TechRadar Pro电子报，获取企业成功所需的全部最新资讯、深度观点、特色专题与实用指导！
接收来自其他Future品牌的新品与优惠资讯 接收我们代表可信合作伙伴或赞助商发送的邮件
提交您的信息即表示您同意《条款与条件》及《隐私政策》，且年龄须满16周岁。
您已成功订阅 您的电子报注册已成功完成
该邮箱地址已有账户，请登录。
订阅我们的电子报
来源：