苏春园

“【提示】2026第六届数智化颁奖典礼将于8月5日在北京举行颁奖点击可报名参加颁奖典礼丨此次人物榜单/奖项的评选依然会进行初审、公审、终审三轮严格评定，并会在国内外渠道大规模发布传播欢迎申报。

2026年，中国企业的数智化正站在一道真正的分水岭上。

过去二十年，ERP、CRM、数据仓库、BI、中台、大模型不断进入企业。但回到真实现场，一个核心问题始终没有被解决：数据被看见了，决策却没有真正跑起来。系统越建越多，报表越做越厚，AI项目越上越热，可一旦进入“接下来怎么办”的环节，往往仍要依赖少数人的经验和拍板。

这说明，数智化的下一阶段，竞争焦点不再是“谁拥有更多数据”，也不是“谁接入了更强的模型”，而是“谁能率先把数据、洞察、决策、行动和反馈真正打通”。

如果说过去的数字化在记录企业“做了什么”“发生了什么”，那么AI时代真正应该补上的，是“为什么这么做”“比较过哪些方案”“结果如何被验证”这一整套决策闭环。

数据是经营现场的切片，决策才是推动企业持续进化的最小单元。

企业软件的下一站
是决策系统

过去的企业软件，大体解决了两类问题：一类记录交易与行动，一类负责分析与解释。但它们大多停留在“记录世界”和“解释世界”。真正稀缺、也最难沉淀的，是企业在不确定条件下如何完成判断、比较、取舍并推动行动的能力。

这层能力长期存在于管理者和业务骨干的头脑中，散落在会议、邮件、即时沟通和临场应对里，并没有被真正结构化、对象化、可追溯化。一旦关键人员流动，组织往往也随之失去一部分判断力。

这也是为什么，进入AI时代之后，企业软件很可能会出现“第三类基础设施”。在交易系统、分析系统之外，企业需要一套能够把决策本身沉淀下来、持续治理、持续复用、持续进化的系统。它记录的不只是最终结论，而是决策发生时的上下文、候选方案、人工干预、执行动作和结果反馈。只有当这些内容被持续积累，企业才真正拥有可复用的经营认知。

Context Is All You Need：
企业级AI的第一性原理

大模型的能力进步非常快，但企业现场很快会发现，通用模型的聪明，并不自动等于企业场景里的可用。

模型可以知道行业规律，却不知道一家企业独特的商品体系、渠道规则、返利政策、风险红线和当期目标。没有这些上下文，再强的模型也容易给出“听起来正确、现场无法执行”的答案，甚至制造新的幻觉和风险。

Attention解决的是大模型“该关注什么、如何建立关联”的底层数学机制。它定义了机器如何处理大规模序列信息，如何像人类一样产生抽象的理解与生成能力，决定了智能的通用上限。Context解决的是企业应用中“大模型应该基于什么事实、规则、目标和约束来进行业务判断”，它定义了AI如何理解一家真实而具体的企业，决定了智能的落地可信下限。

前者决定智能的通用上限，后者决定智能能否真正落地、可信运行。企业级AI最难的，从来不是把模型接进来，而是把一家企业真正说清楚。

这意味着，企业必须逐步建设一套机器可以理解、调用和追溯的决策环境，包括角色与职责边界、业务对象关系、指标语义、数据来源、风险定义、策略优先级、历史反馈，以及在目标冲突时到底保护什么、牺牲什么。谁能更早把这些经营逻辑、业务黑话、组织记忆和行动规则结构化，谁就更有可能率先把AI从“会说”变成“会做”。

未来企业之间的差距，很大程度上未必是模型差距，而是上下文建设能力的差距。

决策：经营智慧的最小单元

在企业现场浸泡越久，越会得出一个反直觉的结论：企业最宝贵的资产，不是数据，而是决策。

数据是静态的，决策是动态的。数据告诉你发生了什么，决策决定你接下来做什么。数据可以复制，决策背后的权衡逻辑却很难传承。

过去，这些经营智慧存在于“老法师”的脑子里，散落在会议纪要和邮件里，随着人员流失而消散。AI时代，终于有机会把它记录下来。

什么叫“记录决策”？不是记录最终的那个指令，而是记录决策发生时的完整上下文：当时的证据、权衡的过程、人工干预的意见、执行情况、后续归因反馈。

当决策本身成为一种可以被数字化建模和治理的对象时，企业就拥有了一套自进化的经营认知系统。高管离职了，AI仍然记录着他面对类似情境时的目标设定和推理习惯。新员工在AI赋能下，也能更快具备接近中高层管理者的判断能力。

这是从“个人智能”向“组织智能”的范式跃迁。

数据必须从终点变成起点

过去很多企业数字化建设的成果，是报表、大屏和周报。高管看完，知道哪里业绩下滑、哪里库存异常，然后会议继续进入下一步：谁来解释，谁来拍板。

系统在“看到问题”这一步就停住了，真正决定经营结果的那一段，仍然发生在系统之外。这正是很多企业数据项目很多、经营效率却没有同步提升的原因——“看到”本身，并不会自动转化为“行动”。

进入2026年以后，这个逻辑即将被改写。数据不能再只是终点，而必须成为起点。

异常不再只是生成一条提醒，而是应该触发一条完整的决策链路；系统不再只是告诉管理者“哪里出了问题”，而是要结合上下文生成候选方案、推动执行动作、记录人工干预，并把结果重新收回系统，验证判断是否成立、规则是否需要修正。

这也是Agent价值真正开始分化的地方。会聊天、会查数、会写日报的浅层Agent已经越来越容易做，但真正困难的，是让Agent进入责任关系复杂、目标约束冲突、需要持续复盘的经营场景，比如排产、补货、促销、库存清理和供应链协同。这里既有显性的规则，也有大量隐性的经验；既有可以计算的约束，也有只能在现场不断共创才能理解的判断。

真正有生命力的企业级AI，一定是从业务现场长出来的。它需要听懂真实业务语言，识别例外情况，记录人工干预，学习隐藏规则，并在一次次反馈中持续修正。只有这样，数据才会真正从“被看见”走向“推动行动”，再走向“形成闭环”。

AI时代的组织权力图谱

AI带来的变化，表面上看是工具升级，深层上看其实是组织权力结构的重构。

过去，很多企业的高水平判断掌握在少数“老法师”（专家和高管）手里。中层管理者的权力，很大程度上来自对信息不对称和行业老手艺的垄断——他们既是信息的过滤器，也是策略的制定者。

但当决策可以被记录、治理和复用，当人工干预可以变成系统记忆，权力会迅速向下倾斜。一线执行人员在 AI Agent 的加持下，将直接拥有中层乃至专家的决策判断力。听得见炮火的人，将比坐在办公室里的人更快做出判断。

这也意味着，CIO、CDO、AI 负责人的角色在发生根本性变化。他们不再只是交付系统和看板的技术保障部门，而要负责维护、调优企业决策大脑的上下文精度、数据底座可信度和 Agent 执行效能。业务一号位也不能再做甩手掌柜，必须亲自下场，作为决策大脑的总产品经理，定义企业的目标约束和价值观逻辑。

从更长周期看，模型会越来越普惠，算力会越来越基础设施化，数据也会越来越饱和。真正难以被复制的，不是“接入过什么模型”，而是企业能否把自己的目标体系、业务语义、决策习惯、行动规则和结果反馈，沉淀成一个持续进化的系统。

AI价值最终要靠证据说话

今天仍有很多企业一号位对 AI 保持谨慎。真正能说服 CEO 的，从来不是一句“AI 带来了多少亿价值”的笼统表述，而是三层证据。

第一层是过程证据。问题是不是被更早发现了，分析是不是明显更快了，从异常出现到执行动作，中间链路是不是被显著缩短了。

第二层是行为证据。系统给出的建议有没有被采纳，任务有没有真正被触发，执行有没有完成，人工为什么修改它、拒绝它。

第三层是结果证据。与历史基线、对照组和专家方案相比，最终到底带来了什么变化，预测收益和实际收益之间的差距有多大。

最有说服力的，不是一张总分，而是一张张可以被打开的案例：信号何时被发现，AI 给了什么建议，谁采取了什么行动，最后指标改变了多少，为什么认为这种变化与这次行动有关。

企业级 AI 最终不是靠想象力获胜，而是靠证据获胜。深潜的价值，最终要用业务结果来证明。

结语

面向 2026 年，中国企业数智化最本质的迁移，正在从“拥有更多数据”走向“沉淀更多决策”，从“打造更强工具”走向“建设更强组织智能”。

技术还会持续进步，模型还会不断迭代。但五年、十年后真正留下来的，不是谁最早喊出 AI口号，而是谁最早把 AI带进真实经营现场，把决策沉淀为组织资产，让企业形成自我进化的能力。

2026年不仅是 Agent 的爆发年，更可能是Agent 项目的第一波淘汰年。企业数智化的终局，不是让系统更会展示数据，而是让系统开始理解决策、参与决策，并帮助组织持续长出更好的决策能力。

真正胜出的，不是最会讲故事的，而是最敢深潜、最能沉淀的长期主义者。

·申报人“苏春园”简介：

苏春园，毕业于卡耐基梅隆大学信息系统管理专业，拥有近20年数据分析以及商业智能领域的管理及服务经验，擅长企业数据分析战略规划，曾任全球顶尖数据分析公司微策略软件全球高管兼中国研发总裁，为上百家500强企业提供过大数据分析产品与服务。2016年9月创立观远数据，致力于数据智能行业的长远创新，带领公司和团队成为智能分析与决策的全球引领者。