上海，2026年3月10日，全球数据与AI咨询领导者Artefact在上海举办中国区十周年暨AI论坛，集团联合创始人兼执行主席Vincent Luciani与首席执行官Edouard de Mézerac发表主旨演讲，并与欧莱雅、罗克韦尔自动化、阿里云等企业高管围绕智能体时代的企业AI落地路径展开深度对话。

2025年下半年以来，AI智能体（Agentic AI）的能力边界正以超出多数管理者预期的速度扩展。当一个智能体可以独立完成从客户洞察、个性化营销到售后服务的完整链路时，企业的运营逻辑正在被重新书写。多位与会嘉宾在论坛上形成的共识是：2026年，正在成为企业AI战略从零散试验走向系统落地的元年。

新数字劳动力的崛起

IDC预测，全球活跃AI智能体数量将从2025年的2860万飙升至2030年的22亿，五年增长近80倍；执行任务次数将从440亿次暴涨至415万亿次。智能体除了在数量上呈指数增长，还在承担更复杂的业务决策。

在此之前，企业对AI的应用大致遵循一条渐进路径：用自动化替代重复劳动，用机器学习辅助商业决策，用生成式AI提升内容与交互效率。但智能体的本质不同在于，它不再需要逐步指令，而是能够接受一个业务目标后自主规划路径、调用工具、执行任务并根据反馈迭代。

在零售行业，智能体的影响尤为直观：当消费者通过Perplexity等AI入口一步完成从竞品分析到下单的全过程，传统的搜索、比价、评测链路便被整体跳过，商业竞争的底层规则被彻底改写，而类似的商业重构正在向营销、财务、供应链等领域快速渗透。

Vincent Luciani对此的判断是：“当生成式AI成为所有企业都能获取的通用能力，部署本身不再构成壁垒。真正的分水岭在于，谁能把数据基础、治理体系与组织能力同步拉齐，将AI从散落在部门里的工具，升级为驱动整个企业运转的操作系统。”

Artefact联合独立调研机构Odoxa发布的一项研究报告印证了这一点：积极投资AI基础设施与数据平台的企业，其员工报告的AI收益是未投资企业的四倍。先发者正进入数据不断推高技术壁垒的飞轮循环，后来者的追赶成本将以指数级攀升。

Artefact联合创始人兼执行主席Vincent Luciani

为什么多数企业卡在AI的“最后一公里”

Artefact基于过去一年跨行业的转型实践发现，AI落地远非一蹴而就。在已引入AI的企业中，员工满意度普遍较高，但企业整体生产力增幅依然有限。这正是当前AI转型最普遍的困境：大多数企业的AI仍停留在个人提效阶段，真正规模化嵌入核心业务流程的仍属少数。

在论坛圆桌环节，来自欧莱雅、罗克韦尔自动化、阿里云的企业高管结合各自实践，围绕这一共性挑战展开讨论。与会嘉宾一致认为，阻碍企业AI规模化落地的并非技术本身，而是三个结构性短板。

第一，以可信数据底座支撑智能体运转

智能体的能力上限取决于数据质量，而多数企业的数据仍散落在不同系统与框架中。将分散的数据资产整合为可被模型调用的统一底座，营销组合建模等AI应用才能真正产出可靠的决策洞察

通过引入数据管道，Artefact可以为企业建立单一可信数据源，使AI应用运行在可靠的基础之上。目前，该方法论已在多个行业落地，包括为一家领先制药企业完成数据平台迁移，以及为一家全球消费电子企业构建自动化数据管道以驱动营销组合建模。

第二，围绕AI重新设计核心业务流程

目前多数企业部署AI仍停留在局部任务自动化，没有触及流程设计逻辑本身。智能体带来的真正突破，是要求企业重新回答一个编排问题：每个环节何时该自动化、何时该人机增强、何时需人工复核。以信贷审批为例，AI可以自动处理海量数据，最终定价仍应由人在AI建议基础上做出判断。企业通过自动化消除重复劳动，来让决策者更快更准，关键在于二者在同一流程中的有机编排。

Artefact为企业重构业务流程时遵循的正是这一逻辑，通过面向端到端重新设计人与AI在决策链中的协同方式，将AI能力直接嵌入选品、营销、客户管理等核心环节，让人和智能体实现在同一条决策链上各司其职、协同运作。

第三，以组织能力建设承接技术变革

智能体正在改变岗位结构，但多数企业的人才体系尚未跟上，亟需完成人才能力转型。调研数据显示，86%的员工认为需要AI培训，但实际接受过培训的仅14%，这一落差是AI落地的关键障碍之一。以零售业为例，大量门店员工亟需适应新的工具与流程，而传统培训既难以个性化，也无法快速规模化。

为此，Artefact在服务零售企业的过程中，通过模拟真实业务场景为一线员工提供个性化培训，部署AI智能教练，将隐性经验转化为可规模化复制的标准化能力，帮助组织在技术部署的同时完成人的转型。

Edouard de Mézerac用一句话概括了这场转型的本质：“企业的工作方式正从‘人使用工具’转向‘人管理智能体’。这不仅是一次技术升级，还是一次运营范式的重构，从数据到算法，从流程到文化，都需要端到端的转型能力。”

Artefact全球首席执行官Edouard de Mézerac

从工具到操作系统，AI规模化落地的最佳路径

在智能体时代，企业的工作形态正在分化为三种并存模式：完全由人主导、依赖判断力与同理心的人工型工作；人机协同、AI负责信息提炼与方案模拟而人掌控最终决策的增强型工作；以及智能体在明确边界内自主执行、人定义目标与规则的智能体型工作。

未来企业的竞争力，将取决于如何在这三种模式之间进行战略性配置，这意味着企业必须把数据治理、技术架构、业务流程重设计和组织能力建设作为一个整体来推进。作为数据与AI驱动转型的全球咨询公司，Artefact已经在多个行业中付诸实践。

在奢侈品零售领域，Artefact构建了覆盖全渠道战略、选品决策与终端体验的“人货场”全链路方法论；在医药领域，AI贯穿从临床试验设计到数据分析的全流程；在数据基础层面，Artefact为国际奢侈品集团实施了数据治理与数据网格架构，让分散的数据资产成为可被智能体调用的统一底座。

目前Artefact在全球27个国家和地区服务超过1000家企业客户，涵盖300余家国际领先品牌。2025年，全球顶级私募基金Cinven以超过10亿欧元估值完成战略投资；同年，Artefact在巴黎大皇宫主办的Adopt AI峰会汇聚逾两万名参与者，成为连接政策制定者、企业决策者与技术生态的全球性平台。

在2026年这一智能体元年，Artefact将继续作为连接商业与技术的桥梁，让AI更好地服务于人。

回归问题上，谁在重新定义企业竞争力？论坛上来自不同行业的实践者给出了趋同的答案：决定胜负的不再是谁拥有最好的产品或最先进的算法，而是谁能最快将AI从试点推进到经营的每一个环节。

对于仍在观望的管理者，一个需要正视的现实是，先行者与跟随者之间的差距正在固化，这场转型的窗口期，比多数人预期的更短。