人工智能下一个十年：改变商业规则的六大趋势，从数字体验、企业能力及组织创新

人工智能下一个十年：改变商业规则的六大趋势

走向未来

我们正处在一个由人工智能驱动的结构性重塑时代。不同于互联网以渐进方式渗透社会，人工智能以一种前所未有的爆发速度，重构了我们工作、思考和连接世界的基本方式。Mary Meeker发布的报告（该报告全文可以从“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中获取）披露，OpenAI的ChatGPT自公开发布，仅用两年时间便催生了每年3650亿次的搜索量，而谷歌达到同等规模则花费了十一年。这一速度差异揭示了一个根本事实：我们经历的并非又一次技术迭代，而是一场深刻的范式转移。

过去，企业将技术视为优化现有流程、提升效率的工具。如今，人工智能正从幕后走向前台，从一个辅助角色转变为驱动业务模式、用户体验和战略决策的核心引擎。那些仅仅思考如何用人工智能“更快地做同样事情”的组织，将很快发现自己落后于时代。真正的领先者，正在构想全新的产品形态、营销范式和用户互动方式。

本文将剖析2026年及未来几年定义数字商业格局的六大趋势，旨在帮助企业的中高层领导者和CXO理解和驾驭人工智能大模型带来的变革。在这六大趋势中，将同时探讨人工智能如何从根本上改变数字体验的界面与内核，如何重塑企业竞争优势的来源，以及如何颠覆组织的战略规划与创新流程。理解这些转变，是企业从被动适应到主动引领的关键。

在人工智能驱动的商业变革中，最直接的冲击始于数字体验的重塑——它并非表层的功能叠加，而是从用户交互界面延伸至个性化服务内核的深刻变革。进一步地，企业若要在这一浪潮中持续发展，必须重构自身能力：既要筑牢高质量的数据基础，也要主动适应新的市场沟通范式，否则再好的产品也可能隐没于无形。而这场变革的涟漪，最终深入组织的脉络，推动从战略规划到产品开发的全链路智能化演进，成为驱动组织进化的核心力量。

趋势1：交互的终局——人工智能成为主导界面

长久以来，图形用户界面GUI定义了人与数字世界的互动方式。用户通过点击、滑动和输入，在一个由按钮、菜单和表单构成的预设框架内完成特定任务。产品设计围绕着“功能”展开，其核心是引导用户完成一系列线性、分步的流程。

人工智能大模型正在瓦解这一基础范式。未来的数字产品，其主导界面将不再是静态的GUI，而是动态、可适应的智能体Agent。这种转变意味着产品设计的核心逻辑从“任务导向”彻底转向“结果导向”。用户不再需要关心如何分步操作，只需通过简单的自然语言提示，便可直接表达意图，由智能体负责执行整个复杂的工作流。

例如，在传统的旅行应用中，用户需要依次完成搜索航班、筛选酒店、预订租车等多个独立任务。在人工智能主导的界面下，用户只需提出“下周安排一次去上海的三天商务旅行，要求入住静安区的五星级酒店，并预订一辆商务车”这样的指令，智能体便会自主完成所有规划、预订和协调工作。产品本身从一个工具集合，演变为一个能够理解并实现用户最终目标的解决方案伙伴。

这一转变超越了文本聊天框的狭隘认知，人工智能的交互能力将融合语音、视频和图像等多种模态。一个能够理解用户口头指令、识别图像内容并生成视频演示的人工智能界面，将创造出远超当前想象的强大互动体验。

这种界面变革的背后，是自强（self-improving）产品概念的兴起。传统的产品开发是一个线性的迭代过程，功能的增加和优化依赖于开发团队的规划和部署。而基于生成式人工智能的产品，能够实时处理用户互动数据，动态生成新的界面组件、功能捷径甚至整个用户流程。产品因此变得更具弹性，能够为每个用户提供独特的、持续优化的使用路径。例如，系统可以根据用户的使用频率，自动将其最常用的功能模块前置，或者为特定用户群体生成简化的操作界面。

对于产品领导者而言，这意味着必须领导技术团队构建实时数据管道和人工智能模型编排系统，以支持这种动态、自适应的用户界面。对于营销领导者，这意味着需要重新构想与用户的互动方式。用户将不再仅仅是被动地消费营销信息，而是通过人工智能助手与品牌共同创造内容和体验。随着芯片技术和高效大语言模型的进步，端侧人工智能将使得这种“共创”体验在消费设备上成为现实。

然而，这种无限的灵活性也需要边界。一个品牌的核心价值主张和精心设计的用户体验流程依然重要。如果为每一个用户都创造一个完全独特的产品，品牌将失去其身份认同和产品焦点。因此，关键不在于创造无数个版本的产品，而在于基于用户的独特需求和偏好，动态调整品牌价值的传递方式和产品体验的路径。这正是生成式个性化需要解决的核心问题。

趋势2：个性化的进化——从规则驱动到生成驱动

个性化并非新概念。长久以来，企业通过预设的“如果-那么”（if-then）逻辑和手动用户分群，为不同用户群体提供差异化的内容、推荐或体验。这种基于规则的个性化，本质上是静态的。它将用户划分到宽泛的类别中，无法对个体的实时行为和情境变化做出精细响应。

生成式人工智能正在将个性化推向一个全新的维度。它不再依赖于人工预设的规则，而是通过持续学习用户的实时行为和上下文情境，自动、动态地调整互动策略。这种能力彻底颠覆了静态的、基于规则的系统。

在生成式个性化范式下，智能体成为执行个性化策略的核心。智能体能够分析海量的公司数据，自主执行实验、划分新的用户群体，甚至为不同的用户群体生成特定的引导文案。它以远超人类团队的速度和规模，复制并优化了个性化的工作流程。

对于产品团队，生成式个性化是实现自强产品的具体方法。系统能够根据每个用户的行为，实时调整产品的功能布局和信息呈现。对于营销团队，生成式人工智能可以创建高度个性化、自优化的营销活动。基于实时数据，人工智能可以根据用户的具体情境和个体特征，动态调整营销信息、创意素材和触达渠道，从而显著提升用户参与度和转化率。

技术领导者在其中扮演着关键角色。他们需要构建可扩展的模型管理、反馈循环和保障隐私的基础设施。由于生成式个性化在每一次互动中都可能发生，它要求后端系统能够大规模、无缝地管理和提供与上下文相关的服务。

然而，领导者在推行生成式个性化时必须保持清醒，并注意三个关键的制约因素：

1. 收益递减法则：过度细分用户群体，可能导致个性化带来的边际价值递减。当投入巨大资源为极少数用户提供微小体验差异时，其商业回报可能并不成立。
2. 品牌一致性：一个品牌不能也不应试图满足所有人的所有需求。如果产生数百万种不同的营销信息和产品变体，品牌的核心价值主张就会被稀释，最终失去焦点。个性化的目标是更好地传递核心价值，而非创造无数个价值。
3. 用户隐私与信任：生成式人工智能使企业能够提供前所未有的定制化体验，但这把双刃剑的另一面是潜在的侵扰感。过度的个性化会让用户产生被监视的感觉，从而损害品牌信任，即便这种个性化带来了便利。

因此，成功的生成式个性化，是在实现高度动态和相关性的同时，坚守品牌核心价值、尊重用户边界的艺术。

趋势3：数据的壁垒——质量定义竞争优势

人工智能的运行离不开数据，正如引擎离不开燃料。然而，数据质量的重要性远超“燃料”的比喻。在人工智能时代，高质量、统一的数据本身就构成了企业最深、最难以逾越的护城河。

回顾过去，许多企业在仓促拥抱人工智能的热潮中很快发现，自身的数据质量和治理体系一团糟。在能够利用人工智能做任何有意义的事情之前，他们不得不投入大量资源去清理、整合和治理数据。那些早已拥有良好数据治理基础的竞争对手，则获得了宝贵的先发优势。事实证明，数据质量直接转化为竞争优势。时至今日，仍有过半的组织在与不准确或不一致的数据作斗争，这凸显了数据治理和基础设施建设的紧迫性。

随着人工智能应用的加速，数据质量的战略价值只会继续放大。技术领导者的核心职责之一，就是推动数据架构的现代化，确保数据的准确性、治理的有效性和实时可用性。

构建这种竞争优势，需要关注两个层面：

首先是数据的清洁度与治理。企业需要建立自动化的数据策略执行机制。人工智能本身也可以被用于改善数据治理。例如，自动化系统和人工智能驱动的工作流可以实时执行数据策略，检测并响应数据异常，提供全面的审计追踪。人工智能还可以提供智能推荐和自动化功能，通过事件优先级排序和分类，汇总改进数据质量的建议列表。这减少了人工治理的负担，确保了数据治理实践的一致性、可扩展性和适应性。

其次是数据的统一与联动。超越数据清洁度的层面，真正的竞争优势来自于打通公司内部的数据孤岛，尤其是在产品和营销两大核心职能之间建立统一的洞察。当产品使用行为数据能够实时反馈给营销系统，指导个性化信息推送；同时，营销活动带来的用户反馈数据也能无缝流入产品规划流程，指导功能迭代，一个强大的增长飞轮便形成了。一份哈佛商业评论的分析报告【该报告全文可以从“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中获取】指出，有效整合和管理数据的组织能够获得可行的洞察，从而做出更好的决策并提升绩效。拥有整合的产品与营销数据循环的企业，将远远胜过那些数据各自为政的竞争对手。

因此，数据质量不再是一个技术部门的内部议题，它已经上升为决定企业在人工智能时代生死存亡的战略核心。当企业意识到这一点，挑战便从战略层面的“为什么”转向了技术实现层面的“如何做”。如何将大模型强大的通用、生成能力，与企业内部高质量、高时效性的私有数据进行有效结合，以克服大模型固有的“幻觉”和“知识陈旧”问题？这正是当前技术攻关的核心。

对于寻求系统性解决方案的领导者，长期专注于人工智能核心技术与产业应用的资深专家王文广先生在其灯塔书《知识增强大模型》中，为这一挑战提供了清晰的路线图。该书深入剖析了如何通过“检索增强生成”（RAG）以及更前沿的“知识图谱增强生成”（GraphRAG）等技术，构建连接大模型与企业知识库的桥梁。书中不仅详细阐述了向量数据库等核心组件（第3章），更对RAG的通用流程与最佳实践（第4章）、图模互补的应用范式（第8章）进行了深度剖析。可以说，这本书为本文所探讨的“数据护城河”战略，提供了一份可落地的工程蓝图。

趋势4：答案经济——面向大模型的优化和营销

数十年来，世界在“搜索经济”的模式下运行。消费者有信息需求时，会主动进行搜索，搜索引擎返回一系列链接供其点击。在这个世界里，搜索引擎优化（SEO）、搜索引擎营销（SEM）和付费广告是市场营销的核心战场。

人工智能正在催生一个全新的“答案经济”。今天的消费者，越来越多地跳过传统搜索，直接向大语言模型（LLM）寻求具体答案。凯捷咨询的研究发现【该报告全文可以从“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中获取】，58%的消费者已经使用生成式人工智能工具替代传统搜索引擎来获取产品或服务推荐，71%的消费者希望将生成式人工智能整合到他们的购物体验中。

这一转变意味着，大语言模型本身正在成为一个独立的实体，一个品牌需要直接面向其进行营销的“新受众”。这将从根本上改变企业构建网站、创作内容和设计产品的方式。

在这个新范式下，独特的第一方内容变得前所未有的重要。首席营销官（CMO）必须制定策略，主动、持续地向各大语言模型“喂送”关于自己品牌和产品的准确、相关的内容。如果一个品牌不主动传播关于自己的信息，它的竞争对手就会，而那些信息不总是正面或可信的。

营销团队还需要掌握对LLM友好的网页设计。过去那种猜测搜索引擎算法更新以调整SEO策略的日子将成为历史。未来的成功，将取决于企业设计出能够被人工智能实时理解、排序和推荐的内容与体验。内容的结构、上下文和意图越清晰，被推荐的可能性就越大。因此，企业网站的功能可能会发生变化，其主要目的不再是提供一个全面的消费者体验，而更多是作为一个信息库，容纳关于产品或服务的、结构化的、易于被机器抓取和理解的信息片段。

我们甚至可以预见，未来的用户将直接从LLM的回答中跳转到注册产品或完成购买，完全绕过品牌的官方网页。随着消费者越来越多地绕过网站直达产品，新的营销策略和合作模式将会出现，以适应这一全新的用户旅程。

企业如何确保自己的产品能被LLM优先推荐？

1. 理解并提升模型份额（Share of Model）：这是一个新的关键绩效指标，它通过衡量品牌在LLM中的被提及率、人类品牌认知与LLM品牌认知的关联度，以及品牌在特定类别中的情感倾向等数据来计算。
2. 制定针对LLM的内容策略：营销人员需要为不同LLM的独特处理方式优化内容，同时在所有模型中应用一致的原则，如聚焦于解决方案的信息传递。内容不仅要解释产品是什么，还要阐述它与更广泛的场景、用例和用户需求的关联。
3. 抓住新兴商业模式的先发优势：人工智能生态系统将通过优先数据合作、付费内容源和品牌整合等方式实现商业化，类似于谷歌商业化搜索排名的方式。品牌与LLM提供商之间的直接数据授权、专门面向人工智能的内容平台等新模式将会涌现。

从向人营销到向人工智能营销，这是一次根本性的思维转变。这种面向AI的“新营销”，本质上是一个技术问题：如何确保企业知识能够被AI系统性地、准确无误地理解和采纳。这已远非传统内容营销的范畴，而是一项需要CMO与CTO紧密协作的系统工程。

要在这场竞赛中取胜，企业必须掌握如何将自身的知识资产（包括非结构化的文档、结构化的数据库乃至知识图谱）转化为大模型可以信赖的“养料”。王文广先生的灯塔书《知识增强大模型》一书，恰恰是这一新兴领域的权威指南。作者凭借其在AI芯片、大模型训练与应用方面的深厚实践经验，系统阐述了企业构建知识增强型应用的全链路框架（第10章）。书中详细介绍了如何处理不同来源的知识（10.2节）、如何进行有效的知识运营（10.3节），并为不同类型的企业（进取者与保守者）提供了具体的推进策略和选型原则（10.4节）。对于那些希望在“答案经济”时代构建可持续竞争优势的营销和产品领导者而言，理解这些技术框架，是确保其品牌声音能在AI新渠道中被准确、优先传递的关键所在。

趋势5：决策的加速——人工智能驱动战略规划与资源分配

人工智能为人类生产力带来的提升是巨大的。这种提升不仅体现在个体员工写邮件更快、查找信息更高效等微观层面，其真正的战略价值在于，它开始被应用于高风险、高影响力的战略规划和资源分配活动。SS&C Blue Prism的数据【该报告全文可以从“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中获取】显示，65%的组织正在或计划在关键业务流程中实施人工智能。

对于产品领导者，人工智能正在改变产品路线图的规划过程。人工智能可以自动化复杂的数据分析，模拟潜在的市场情景，并评估与功能开发相关的风险。它能够将海量的市场趋势、客户反馈和竞争情报数据转化为可靠的预测，从而识别出新兴的用户需求。基于这些预测，人工智能可以根据预估的客户影响、收入潜力和市场契合度，对功能进行优先级排序。这将产品经理从繁琐的数据分析中解放出来，让他们能更专注于产品战略的深度思考和颠覆性创新。

同样，营销领导者将利用人工智能生成的预测和活动模型来提升敏捷性并增加投资回报率。人工智能可以识别出营销活动的最佳时机、渠道和目标受众，从而实现更精准的客户触达。人工智能驱动的情景模型可以模拟不同营销策略的潜在表现，帮助领导者在投入资金之前就选择投资回报率最高的方法。

技术领导者则将受益于人工智能动态优化基础设施、投资和技术资源的能力。例如，人工智能可以分析实时使用模式和预测需求高峰，从而自动扩展云资源、存储和计算能力，帮助首席技术官（CTO）在成本和性能之间取得平衡，避免不必要的基础设施支出。

然而，在这些高影响力的决策中，人的判断力仍然处于核心位置。专家们普遍认同，对于涉及招聘、解雇等具有重大法律和伦理后果的决策，不应将判断权完全交给人工智能。人在环路中（Human in the loop）的概念至关重要。

但这并非减缓人工智能应用的借口。尽管目前所有流程都保留了人的监督，但如果你不使用人工智能来创建代码合并请求的第一个版本，那你就太慢了。领导者可以也应该将高影响力的任务委托给人工智能，但最终的评估和决策必须由人来完成。在IT自动化、人力资源等领域，存在许多人工智能难以捕捉的细微差别，因此领域专家（SME）需要直接参与评估和定级工作。

你不会把工作丢给人工智能，但你会把工作丢给一个使用人工智能的人。人工智能不会取代人类的战略判断，但它会极大地增强拥有战略判断力的人，并淘汰那些拒绝使用新工具的人。如何成为那个善用人工智能的人？这不仅需要掌握工具，更需要持续的交流与实践。欢迎加入最具价值知识星球“走向未来”（https://t.zsxq.com/xpWzq），与我们一起探讨生成式人工智能、大模型、AIGC、AI芯片和机器人等的产品、技术和应用实践，探讨如何使用各种不同的人工智能大模型和智能体来为工作增效，为生活添彩。立即加入“走向未来”知识星球，一起走向AGI的未来（https://t.zsxq.com/xpWzq）。

趋势6：创新的飞轮——合成用户与模拟测试

传统的“构建-衡量-学习”（Build-Measure-Learn）产品开发循环，其主要瓶颈在于“构建”和“衡量”两个环节。开发新产品或新功能需要时间，而收集足够的用户数据来衡量其效果则需要更长的时间。人工智能驱动的用户模拟，正在从根本上缩短这两个环节的时间，从而加速整个创新循环。

用户模拟，即使用智能体扮演合成用户（synthetic users），正在成为一种革命性的测试方法。这些合成用户能够复制真实人类用户的互动行为和模式，使研究人员和产品开发者可以在受控环境中研究用户行为、生成用于模型训练的人工数据，并评估交互系统的有效性。

这一领域的进展惊人。71%的市场研究人员预测，到2027年，大部分市场研究将使用合成用户的反馈。最近斯坦福大学的一项研究发现，智能体在复制参与者反应方面的准确率，达到了参与者本人两周后重复回答自己问题的85%。【该报告全文可以从“走向未来”【https://t.zsxq.com/xpWzq】知识星球中获取】

这种交互式合成测试方法为产品和营销团队带来了巨大的机遇。产品团队可以以前所未有的速度和规模测试新功能，甚至可以从合成用户那里获得能够准确代表人类想法和感受的具体反馈。营销团队可以利用人工智能生成的受众和合成的创意素材进行A/B测试，加速市场研究过程。他们可以快速测试和验证营销策略及创意内容，而无需等待真实用户的反馈。

然而，合成用户和测试数据应被视为对真实客户反馈的补充和增强，而非完全取代。与真实用户的定性访谈和人际交流将继续存在，只是其规模和频率可以大幅降低。过去需要一个研究团队花费数十小时与二十位客户交谈并整理洞察，未来一个人工智能化身或许就能完成与所有这些用户的初步交流。

将用户模拟整合到开发流程中，需要技术、产品和营销领导者之间的紧密合作。CTO将在构建和维护可扩展的模拟环境中扮演关键角色。这些环境需要安全、可复现的框架和治理机制，以避免偏见、防止滥用，并确保其安全性、伦理合规性、科学完整性、问责制和可追溯性。如果用于生成合成用户的数据本身存在偏见，那么整个创新循环就可能陷入一个自我强化的错误反馈闭环中，从而导致产品偏离真实市场需求。

结语

本文剖析的六大转变——人工智能成为主导界面、个性化从规则到生成、数据质量定义竞争优势、向人工智能营销、人工智能驱动战略规划，以及合成用户加速创新——并非孤立的趋势。它们是相互关联、相互依存的结构性变化，共同描绘了人工智能时代商业竞争的全新图景。

• 人工智能界面的实现，依赖于生成式个性化引擎的驱动。
• 生成式个性化的有效性，取决于高质量的统一数据。
• 向人工智能营销，是人工智能界面成为主流信息入口后的必然结果。
• 人工智能驱动战略和合成用户测试，则为企业在这一全新环境中提供了导航和加速的工具。

要成功驾驭这场变革，企业不能依赖于零散的、孤立的人工智能项目。人工智能转型不能被简单地视为IT部门的职责。它必须成为一项由最高领导层驱动的、跨职能的战略任务。

成功的关键在于一体化领导力（Integrated Leadership）。首席产品官（CPO）、首席营销官（CMO）和首席技术官（CTO）必须共同制定和拥抱一个统一的人工智能路线图。

• CPO和CMO需要共同规划，优先投资那些能够同时提升客户体验和创造商业价值的人工智能项目。
• CTO，在很多情况下与首席人工智能官（CAIO）一起，必须构建能够支持持续演进的技术基础设施，并引导其他业务部门拥抱下一代的能力和工作方式。

这三位领导者共同的使命，是建立一种由人工智能驱动的创新文化——一种鼓励快速实验、持续迭代，并建立在数据驱动信任之上的文化。

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未来已来，只是分布不均。对于那些已经开始行动的领导者而言，未来正在他们的手中被塑造。对于那些仍在观望的组织，变革的浪潮不会等待。适应、引领并持续前进，这是在人工智能时代唯一的生存和制胜之道。