過去兩年，生成式 AI 在企業中的普及速度遠超預期。但 IDC 指出，生成式 AI并不是終點。當 AI 只能生成內容時，它仍然是工具；而當 AI能夠 感知環境、調用工具、執行任務并持續反饋結果，它才真正開始參與企業運行。

智能體正是在這一背景下出現。它不再局限于單點問答或流程輔助，而是以數字勞動力、流程協調者和決策顧問的形式深度嵌入業務流程。企業競爭的分水嶺，也隨之從是否部署 AI，轉向“是否具備規模化、安全化、可治理地運行智能體的能力”。

到2027年，如果企業沒有優先構建高質量的AI就緒數據，在擴展AI解決方案時將面臨幻覺頻發、錯誤率高的問題，導致生產力下降15%。

數據質量不再只是IT部門的KPI，而是企業的生存紅線。如果投喂給智能體的數據是臟的、亂的、沒有經過治理的，那么企業得到的將不是效率提升，而是需要耗費更多人力去修正錯誤的負生產力。

到2028年，傳統的按席位收費模式將被淘汰。隨著智能體作為數字勞動力接管大量重復性工作，70%的軟件供應商將不得不重構其商業模式，轉向按業務結果、交易量或自動化成果計費的新模式。

在智能體時代，傳統的按席位收費模式將越來越難以匹配價值創造的實際形態。當一個智能體在典型場景下一天可以完成過去多個人工崗位累計才能完成的工作量時，按人頭收費的定價邏輯將難以為繼。

到2028年，69%的企業自建智能體項目將因未能實現投資回報率目標（ROI）而被放棄，因為企業難以充分認識到項目實施的實際成本和價值。

企業往往會受市場熱度裹挾而倉促啟動智能體項目。然而，由于未能對潛在應用場景進行深度研判，開發團隊被迫倉促推進的項目，往往陷入落地即閑置的窘境。在此背景下，選擇能夠打通數據、應用、治理全鏈路，且深度契合業務場景的合作伙伴，無疑是更具可行性的路徑。

到 2027 年，45% 的企業將管理跨多個渠道、應用程序和供應商的多智能體（Multi-Agent），從而實現更無縫、上下文更豐富的體驗。

這里的編排并非指的是單純的工作流配置編排，而是指構建支持多智能體動態協作的系統架構。未來的競爭不在于擁有一個超級智能體，而在于編排能力。企業建立智能體系統架構應避免過于剛性的流程，擁抱靈活的協同框架，讓智能體與智能體、人類與智能體能夠無縫協同工作。

到2029年，30%的中國500強企業將運用AI客戶服務智能體，主動且個性化地聯系客戶，在客戶尚未意識到問題時就解決問題。

服務模式將發生根本性逆轉，從被動響應投訴升級為主動解決問題。這種預判式的服務能力，將在存量市場中建立起全新的差異化體驗。

到2027年，50%的AI驅動型企業應用部署將設立新的專業職位，負責監督智能體，作為合規核心，確保自主工作流中的結果可追溯。

智能體的自主性不等于無人值守。隨著智能體權力的擴大，人類的角色必須從操作者轉變為監督者，以確保在合規與倫理的安全邊界內釋放AI的能力與價值。

到2027年，那些建立了成熟AI或智能體卓越中心（CoE）的企業，其創新、速度和服務質量將比競爭對手高出20%。

零散的煙囪式試點難以支撐AI的真正落地和組織的規模化創新，建立AI CoE卓越中心是彌合技術與業務鴻溝、實現跨職能規模化治理的關鍵組織保障。

到2026年，中國500強企業中40%的崗位將涉及與智能體的深度協作，重新定義傳統的初級、中級和高級崗位。

人才的定義正在被改寫。未來的核心競爭力不再單純是個人執行力，而是智能體的管理協同能力，即構建、指揮、評估和優化數字勞動力工作的能力。

到2031年，60%的中國500強CEO將利用智能體進行戰略決策，這一趨勢由市場波動性、創新速度要求，以及董事會層面對更快決策和智能驅動決策的多重需求推動。

智能體正在從業務一線的手腳進化為董事會的外腦。通過實時處理海量數據并進行情景模擬，它能為高層決策提供人類難以企及的數據廣度與速度支撐。

IDC 認為，智能體并不是一項可以逐步疊加的技術能力，而是一種會持續放大組織既有優勢與短板的系統性力量。當智能體開始承擔決策、執行與協調角色，企業原有的數據質量、流程設計、治理成熟度以及組織協同能力，都會被迅速放大并體現在結果層面。

那些能夠在規模化之前就完成這些準備的企業，更有可能把智能體轉化為持續生產力；反之，智能體的能力越強，潛在風險也會被放大得越快。

結合 FutureScape 2026 的十大預測，IDC 建議企業在未來 12–24 個月內，優先從以下幾個方面入手，逐步構建可持續的智能體能力：

通過以上路徑，企業可以在控制風險的前提下，逐步釋放智能體的規模化價值，避免陷入技術領先但組織滯后的常見陷阱。