埃森哲称2026年企业AI将规模化部署
埃森哲（Accenture）近日指出，企业级人工智能正从后端实验阶段迈入面向客户的大规模部署关键转折点。2026年被视为AI规模化应用元年，企业开始将智能体系统投入真实业务。然而，数据基础设施、知识体系构建以及治理与人才转型三大短板仍严重阻碍着全面落地。与此同时，东南亚各国围绕主权AI掀起争夺战，新加坡领跑，泰国位列第二但面临执行力挑战。埃森哲自身已在内部部署了70至100个AI智能体，并利用AI从7000份实习申请中筛选出70人，凸显AI正从概念验证走向实质性商业价值创造。
三大障碍：数据基建、知识库与治理转型
埃森哲东南亚首席执行官Anoop Sagoo表示，企业AI规模化面临的首要挑战是构建强大的AI基础架构，尤其是数据基础设施、云迁移和应用程序现代化。在孤立环境中运行的AI试点容易实现，但要在实时运营中推广，必须集成云系统、标准化的数据环境以及能够有效利用数据的现代应用。第二重障碍是创建企业知识库，即“AI大脑”。AI系统需要深度掌握组织上下文（如流程、工作流、政策），才能在商业环境中精准运行。例如，对话式AI必须遵循内部合规规则和客户服务流程，然而许多企业仍缺少结构化的知识系统。第三个障碍是治理与员工转型：AI应用不仅是自动化，更需要重新设计工作流、重新培训员工，并建立负责任和安全的护栏。Sagoo强调：“许多公司仍然低估了所需变革管理的规模。”埃森哲数据显示，那些至少规模化了一项战略性AI计划的企业，其AI回报超出预期的可能性是其他企业的近三倍。
东南亚主权AI竞赛：新加坡领跑，泰国位居第二
Sagoo指出，随着地缘政治摩擦和数据驻留担忧加剧，东南亚各国政府竞相控制自有数据、模型和基础设施，主权AI浪潮正在崛起。新加坡在行政监管和先进政策方面领先，但该地区势头正在转移。马来西亚开始质疑资源密集型的外资数据中心是否能带来足够的经济回报，而印度尼西亚则专注于将数据留在境内。泰国则利用其战略位置吸引西方和中国AI巨头。埃森哲将新加坡评为东南亚AI经济体成熟度最高的国家，泰国因早期制定国家AI战略且企业采纳意愿强烈而排名第二。马来西亚和印尼虽然进步迅速，但仍处于更早期的执行阶段。银行业是AI采纳的绝对领跑者，电信、零售和能源则被视为高潜力领域。
泰国AI建议：聚焦技能与执行，借鉴中国零售经验
埃森哲泰国董事总经理Patama Chantaruck表示：“泰国有强烈的雄心利用AI改善客户体验、增强运营韧性并释放新增长，但成功取决于将战略与执行连接起来，并构建规模化影响的根基。”Sagoo建议泰国应更加关注AI劳动力技能和实际实施，以建立长期竞争力。他特别指出，泰国强大的消费市场可以从中国AI驱动的零售创新中学习。在能源领域，AI可以通过分析视频、运营和传感器数据来预测设备故障并优化维护计划，从而释放效率增益并吸引更多技术投资。对于企业，Sagoo推荐“构建与购买”相结合的方法——外部AI平台与选择性自研专有能力并举。他警告，那些仅做零散AI试点而忽视业务价值的公司将落后，未来的AI环境将是混合多云、多平台的格局。
