您是否知道，短期產業趨勢正在推動人工智慧從試點階段走向基礎設施、經濟、監管和轉型？預計到 2026 年，IT 和人工智慧格局將由以下幾個方面定義：以智慧體/自動化為先導的人工智慧、企業應用中無所不在的輔助駕駛功能、自主且受監管的人工智慧堆疊，以及大力推動人工智慧基礎設施建設（從超級運算到邊緣運算），從而擺脫實驗性的試點模式。同時，安全性、治理和產業特定平台也將從無關緊要的功能轉變為任何嚴肅部署的核心設計原則。

## 2026 年 IT 領導者的頂尖技術趨勢

這些趨勢之所以重要，是因為它們已經轉化為可衡量的生產力提升、新的商業模式和新的監管預期，並將影響企業在未來幾年建立和運行技術的方式。它們還將決定誰能從人工智慧中獲益（以及誰將背負技術債、面臨監管風險和勞動力中斷），而不是僅僅作為「旁觀者」。三大力量將推動這些趨勢：硬經濟因素（生產力和利潤潛力）；技術供給（模型、晶片和IT基礎設施的性能顯著提升且價格大幅下降）；以及政策/社會壓力（監管機構、客戶和員工正在重塑人工智慧的部署方式）。這三大力量將共同形成一個良性循環：更先進的技術將催生更多應用場景，從而吸引更多投資和監管，進而塑造中長期內下一波創新浪潮和企業應用。

## 2026年IT領導者必備的人工智慧發展趨勢

趨勢一：智能體人工智慧正在將助理轉變為能夠規劃和執行工作的自主操作員。智能體和自主人工智慧不僅能夠產生答案，還能在有限的人工幹預下，跨工具和應用程式進行規劃、決策和行動，以實現既定目標，從而使人工智慧從被動助理轉變為能夠實質地改變各行業工作組織和執行方式的營運主體。這些系統將日益以專業代理（用於規劃、執行和監控）網路的形式運行，這些代理協同工作，實現從接收到解決的真正端到端自動化，而不僅僅是改進孤立的任務。其結果是更短的周期時間、更高的一致性和更強的可擴展性。從策略角度來看，智能體人工智慧將加速向「自主企業」的轉型，這些企業能夠在供應鏈營運、網路安全和網路風險管理、金融市場和公共服務等領域近乎即時地感知、決策和回應，從而在瞬息萬變的環境中成為關鍵的差異化優勢。

趨勢二：多模態推理人工智慧將各種數據融合為可解釋的、更高風險的決策。到2026年，更聰明的多模態推理人工智慧模型將接受並整合各種輸入（文件、圖像、時間序列、日誌和語音），形成問題的統一表示，然後使用諸如思維鏈、工具使用和知識庫檢索等技術對其進行推理。預計到2020年代末，大多數生產級基礎模型都將是多模態的，它們通常嵌入混合架構中，將神經網路與符號推理和知識圖譜推理相結合，以提高穩健性。多模態推理透過聯合分析文字、數位和視覺資訊（例如，醫學影像加上臨床記錄，或交易記錄加上通話錄音）來減少盲點，從而提高診斷準確性和風險評估能力，並使人工智慧能夠在更高風險的領域運作。具備推理能力的模型可以分解任務、調用工具和知識庫，並提供理由，使人工智慧從快速回答轉變為提供可解釋、可審計的建議，這在受監管的行業中尤其重要。各行各業都在加速採用多模態模型。建築團隊將圖紙、現場照片、光達和感測器數據融合在一起，以便及早發現問題並預測延誤。醫療保健產業在安全、經過驗證的流程下整合影像、實驗室數據和病歷記錄。教育產業部署了具有教師控制功能的多模態導師。零售業優化了商品銷售和客戶體驗，而銀行則整合異質資料以進行反詐欺和合規性檢查，並具有很強的可解釋性。各國政府在安全透明的平台上運用多模態推理進行個案管理與政策分析。

趨勢三：人工智慧助理正成為預設的AI介面，從根本上重塑日常工作。到2026年，人工智慧助理將嵌入到大多數企業系統（包括生產力套件、ERP/CRM、開發和分析工具以及設備作業系統）中，成為用戶與IT部門之間的主要介面。它們已在編碼和業務工作流程中實現了20%至50%的任務速度和產出提升，尤其對經驗不足的員工而言優勢顯著，這使得人工智慧從一項便利功能轉變為工作的核心設計理念。自然語言互動降低了使用複雜系統的門檻，重塑了訓練、角色和流程設計。工作日益“人工智慧增強”，IT部門的優先事項也從添加應用程式功能轉向設計以助手為中心的體驗、權限模型和防護措施。主流SaaS和雲端服務供應商正在將助手作為升級版服務的預設選項，因此，採用助手已成為基礎設施和治理決策，而非單一工具的選擇。各行業的因應措施正趨於一致，但仍各有專注。建築業部署專案管理輔助系統，用於進度安排和現場報告，強調整合性和使用者信任。醫療保健產業在嚴格的資料安全和臨床監督下，擴展文件和工作流程輔助系統。教育產業推出教學和學生輔助系統，並制定了強而有力的政策和隱私控制措施。零售和金融業在行銷、供應鏈和客戶管理中使用輔助系統，並嚴格遵守數據品質和合規性要求。政府部門採用文件和公共服務輔助系統，優先考慮透明度、安全性和問責性。

趨勢四：人工智慧編排和機器學習運作已成為可靠人工智慧的基石。隨著企業部署越來越多的人工智慧模型，人工智慧編排變得日益重要，而機器學習運維（MLOps）正成為管理整個人工智慧開發生命週期（從資料準備到部署和維護）的關鍵學科。人工智慧編排平台將在整合多個人工智慧模型和工具、簡化部署流程以及確保人工智慧應用的可靠性和可擴展性方面發揮關鍵作用。隨著人工智慧的日益普及，各組織需要確保其人工智慧系統具備整合性、可擴展性和可靠性，並且易於更新和維護。這將需要人工智慧的開發、部署和管理方式發生重大轉變，並可能涉及採用新的工具、流程和框架。

趨勢五：分散式雲端、邊緣雲端和產業雲正在推動人工智慧從集中式執行轉向本地化執行。對即時處理和低延遲人工智慧應用日益增長的需求正在推動分散式雲端、邊緣雲和行業雲的普及。這些雲端平台旨在滿足人工智慧工作負載的特殊需求，提供高效能運算、低延遲資料處理和強大的安全功能。隨著人工智慧應用變得越來越複雜，需要更強大的處理能力，分散式雲端、邊緣雲端和產業雲將在實現可擴展、安全和可靠的人工智慧執行方面發揮關鍵作用。這一趨勢將對人工智慧的開發、部署和管理產生重大影響，並可能為雲端服務供應商帶來新的商業模式和收入來源。

趨勢6：人工智慧風險正成為董事會層級安全和治理的核心優先事項。隨著人工智慧日益普及並對業務運作至關重要，各組織開始意識到管理人工智慧相關風險的重要性。這些風險包括資料安全、偏見、可解釋性和問責制，如果管理不當，可能會造成嚴重的財務和聲譽損失。為了應對這些風險，各組織需要製定全面的人工智慧風險管理策略，包括健全的治理框架、風險評估和監控工具以及事件回應計畫。這一趨勢將對人工智慧的開發、部署和管理產生重大影響，並可能催生新的人工智慧風險管理法規和標準。

趨勢 7：主權和受監管的人工智慧正日益將法律、地理和控制融入其架構。隨著人工智慧日益普及並對業務運作至關重要，各組織開始意識到確保人工智慧系統符合相關法律法規的重要性。這一趨勢正在推動主權和受監管人工智慧的普及，將法律、地理和控制融入其架構。這種方法確保人工智慧系統在適用的法律法規範圍內運行，並提供高度的透明度和問責制。這一趨勢將對人工智慧的開發、部署和管理產生重大影響，並可能為人工智慧提供者帶來新的商業模式和收入來源。

趨勢八：人工智慧試點計畫正在發展成為規模化、核心化的跨職能轉型計畫和平台。隨著人工智慧的普及和對業務運營的關鍵作用日益凸顯，各組織開始意識到將人工智慧試點計畫擴展為成熟的轉型計畫和平台的重要性。這些專案和平台將使組織能夠在整個企業範圍內利用人工智慧，從而推動業務成果的實現，例如提高效率、改善客戶體驗和增強競爭力。為了實現這一目標，各組織需要製定全面的人工智慧轉型策略，包括健全的治理框架、人工智慧人才發展計畫和變革管理措施。

趨勢九：人工智慧正從自願性理念轉向可執行的、特定領域的治理。隨著人工智慧的普及和對業務運營的關鍵作用日益凸顯，各組織開始意識到確保人工智慧系統在適用的法律法規範圍內運作的重要性。這一趨勢正在推動可執行的、特定領域的人工智慧治理框架的採用，這些框架為人工智慧的開發、部署和管理提供了清晰的指導方針和法規。這種方法確保人工智慧系統在適用的法律法規範圍內運行，並提供高度的透明度和問責制。

趨勢十：這些短期趨勢將在中長期將人工智慧試點計畫轉變為受監管的、人工智慧原生經濟基礎設施。隨著人工智慧的普及和對業務運營的關鍵作用日益凸顯，企業需要確保人工智慧系統在適用的法律法規範圍內運作。這一趨勢正在推動受監管的、人工智慧原生經濟基礎設施的採用，從而提供高度的透明度和問責制。這種方法確保人工智慧系統在適用的法律法規範圍內運行，並提供高度的安全性和可靠性。

## 為什麼IT領導者應該關注這些趨勢

IT領導者應該關注這些趨勢，因為它們將對人工智慧的未來及其在業務運營中的作用產生重大影響。透過了解這些趨勢，IT 領導者可以製定策略，利用人工智慧 (AI) 來推動業務成果的實現，例如提高效率、改善客戶體驗和增強競爭力。他們還可以確保 AI 系統在適用的法律法規範圍內運行，並提供高度的透明度和問責制。從長遠來看，這些趨勢將把 AI 試點計畫轉變為受監管的、原生支援 AI 的經濟基礎設施，從而提供高度的安全性和可靠性。這將使企業能夠在整個企業範圍內利用 AI，推動業務成果的實現，例如提高效率、改善客戶體驗和增強競爭力。