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2026年值得关注的数据和人工智能顶级趋势

数据驱动智能

2025-11-29

今年，各组织机构在人工智能及其数据基础设施方面投入巨资。虽然许多机构的成果呈指数级增长，但仍有大量组织机构停留在试点阶段，工作流程中存在诸多漏洞。

企业从试验阶段过渡到实际规模化运营阶段时，出现了明显的差异。

考虑到Statista 的数据统计方式，这样的增长速度并不令人意外。

人工智能技术市场规模已达 2440 亿美元，预计到 2030 年将超过 8000 亿美元。

这项技术最初只是作为一项技术出现，如今却获得了远超预期的发展。从自主代理到实时深度洞察，如今人工智能的意义不仅在于它能做什么，更在于它如何将数据与人工智能结合起来，从而创造更大的商业价值。

如今，许多企业也意识到，单靠技术无法解决问题。常见的问题并非绩效不佳，而是缺乏包含丰富上下文信息、值得信赖且产品化的数据。

对于首席数据官、高级管理人员、数据所有者、数据产品经理、首席数据和人工智能官以及其他决策者来说，了解2026 年的一些顶级数据和人工智能趋势至关重要，因为每项趋势都是对某个问题的回应，以及企业如何缩小人工智能计划与执行之间的差距。

1. 利用智能体人工智能和生产环境模型上下文协议 (MCP) 从试点阶段过渡到生产阶段

如今大多数企业都面临着“模型蔓延”的难题，即大量工具和模型各自独立运行，与真实的业务环境脱节。这种碎片化会增加风险、降低可扩展性，并导致行为不一致。

Nintex 的一项调查显示，51% 的中型组织在其技术栈中拥有 100-300 种工具。

同一份调查报告还提到，三分之一（28%）的 IT 领导者表示，工具不连贯和工具过多是导致客户体验不佳的主要原因。

如今，智能体人工智能正在改变这一现状。它指的是新一代目标导向型自主系统，这些系统具备推理和规划能力，能够在动态的商业生态系统中运行。这些智能体不仅能够生成输出，还能做出决策、协作并执行工作流程。

2025 年开启了新的篇章，这得益于模型概念协议 (MCP) 的出现。MCP 是一种开放框架，它允许模型和代理安全地访问跨 API、产品和应用程序的共享上下文和元数据。这一趋势将在 2026 年继续发展，从而实现上下文的连续性，这意味着代理的每一个操作都由实时业务数据而非静态提示提供支持。

借助 MCP 驱动的代理系统，企业可以构建协调一致的 AI 生态系统，其中代理能够自主处理客户工作流程、合规性检查和运营，并确保可追溯性和一致性。MCP 使企业能够大规模部署 AI，让每一项决策都充满信心。

2. 领域特定语言模型

Gartner 最新报告强调了领域特定语言模型 (DSLM) 在 2026 年的巨大潜力。这些专用人工智能模型基于特定行业或职能的词汇、规则和操作环境进行训练。与通用语言模型 (LLM) 试图实现通用性不同，DSLM 专注于特定领域，因此能够提供更高的准确率、减少歧义并符合领域标准。

它们为何现在崛起

企业已经厌倦了“人工智能实验”。首席信息官们需要的是能够真正推动业务指标增长的系统。DSLM（特定领域生命周期管理）通过为高风险工作流程、财务对账、临床文档、人力资源案例管理和监管报告等带来精准性来解决这个问题，而通用LLM（生命周期管理）在这些领域往往失效或出现错误。通过缩小范围，DSLM可以减少部署摩擦，保持成本可预测，并帮助团队更快地投入生产。

3. 开源人工智能系统和模型生态系统

许多组织都面临着供应商锁定、高昂的运营成本以及与人工智能平台相关的晦涩难懂的黑箱模型等问题。这减缓了实验速度，阻碍了创新。

开源人工智能系统和模型生态系统的兴起正在解决这一问题。到2026年，各组织将更加关注开放治理框架、开放权重模型和可组合的人工智能架构。

当开源组件与企业级治理相结合时，组织可以更快地进行创新，并降低成本，从而确保模型的可审计性和透明度。

向开放生态系统的转变正在彻底重塑竞争格局。采用开放、可组合框架的企业正在制定人工智能战略，以避免对单一供应商的依赖。

4. 数据与人工智能治理与领导力：力争第一

如果领导层和治理体系分散，即使是最有前景的人工智能项目也注定会失败。缺乏明确的所有权、问责制和伦理框架会带来风险，而这些风险的增长速度可能超过创新本身。