Gartner商业季刊

2026年第二季度

赋能员工

优化决策

以AI驱动增长

通过自主化业务

实现自主化运营

实现AI变现

Gartner

目录

》卷首语

3 通过自主化业务实现AI变现

2026年第二季度CEO观察

5 自主化业务，势在必行

2026年第二季度未来洞察

44 假如您的企业

转型为自主化业务……

请着眼三大战略阶段

Gartner IT领导者服务 成为客户

专题文章

10 您准备好迎接自主化业务了吗？

15 应对AI对就业与组织的连锁冲击，赋能员工发展

24 如何打造一支与AI同步成长的员工队伍

31 以自主化供应链驱动AI赋能型增长

39 搭建AI驱动的企业模拟系统，辅助更优、更快决策

通过自主化业务实现AI变现

上一期，我们探讨了解锁AI价值的路径。本期，我们将继续这一话题，重点聚焦一项能够为AI投资带来回报与价值的商业战略。这一商业战略即“自主化业务”（Autonomous Business），其核心在于平衡员工的自主决策与机器的自主运行。

过去几十年间，技术驱动的业务转型浪潮接连涌现，推动企业关注重点不断更迭：从运营方式，到销售方式，再到生产与业务内容，直至如今的购买者、生产者和销售者。下一波浪潮，正是自主化业务。这一变革已经拉开序幕，并将在未来5至15年内加速推进（见图1）。

图1：历年来技术驱动的业务转型


AI的持续演进，以及CEO与董事会对AI驱动企业变革潜在影响的高度关注，构成了自主化业务得以实现的关键转折点。但CEO与董事会成员对AI的热情，并不是无条件的。他们日益强调更高的回报，以及AI与业务增长之间的清晰关联。早期阶段的耐心，令企业得以放手尝试各类用例，而这些用例的本质，不过是在探索技术本身的能力边界。这些探索带来了宝贵经验，但并未产生可观的投资回报。因此，高管领导者必须制定一套自主化业务战略，充分利用新兴AI技术与自动化能力，并在初期阶段重点兼顾人员赋能与高效自主运营。

本期《Gartner商业季刊》将帮助企业为迎接自主化业务做好准备，预判AI对就业的影响，打造准备就绪的员工队伍，通过自主化供应链实现增长，并借助AI赋能的决策提升效率。此外，本期还首次推出全新栏目，围绕核心主题，呈现来自CEO与董事会调研的最新数据，并以未来展望作为收官。

自主化业务，正是AI实现变现的路径。

Gartner自主化业务核心内容团队：

David Akers、Frank Buytendijk、Steve Daugherty、Nicole Greene、Jorge Lopez、 Pierfrancesco Manenti、Alistair Newton、Helen Poitevin、Don Scheibenreif、Stephen E. Smith

您准备好迎接自主化业务了吗？

作者：Don Scheibenreif

自主化业务正在重塑组织的运作模式与价值创造方式。企业若迟迟不愿向AI驱动的自主化迈进，将面临被竞争对手超越的风险。而主动拥抱这一变革的企业，则将开创全新的制胜之道。

数字化业务改变了企业的业务内容，而自主化业务则改变了企业的运营方式。

过去十年，企业高管层始终聚焦于数字化业务转型，利用技术优化企业的业务范畴。当今，代理型AI与先进机器人技术的兴起，正昭示着一场深刻的变革一个全新的自主化业务时代正在开启，组织的形态与价值创造的方式都将因此被重塑。

自主化业务是一种战略模式，其核心在于借助自改进、自适应的技术，实现自主决策与自主执行，并通过提升人机自主能力创造新型价值。

五大核心要素，驱动自主化业务战略（见图1）：

• 自主运营：具备观察、决策与执行能力的自动化运行流程。例如，卡特彼勒（Caterpillar）的自主驾驶矿用卡车，以及SpaceX的自主飞行火箭。

• 增强型员工队伍：人类经验与机器效率的结合。例如， Revvity将AI智能体应用于软件开发，LinkedIn将AI智能体融入客户服务。

图1：自主化业务的构成要素


• 自适应产品：能够根据使用场景自行调整配置、实现个性化定制的产品。例如，特斯拉以及谷歌旗下的自动驾驶汽车平台Waymo。

• 机器客户：具备谈判与交易能力的非人类经济主体。例如， Pactum开发了面向企业间交易（B2B）的AI谈判平台， CarEdge则将类似技术应用于消费者市场，帮助购车者与经销商进行价格谈判。

• 可编程经济：新型价值交换与资产代币化机制（基于区块链技术）。例如，Bankcow和Lofty等资产代币化平台。

在众多短期需求的夹击之下，企业高管为何必须将自主化业务列为当下的优先事项？答案在于企业对颠覆性变革的担忧。八成的企业高管认为，到2030年，自主化业务将成为主流的业务形态。 $ ^{1} $此外， 76%的CEO将AI视为未来三年内最有可能颠覆其所在行业的技术。 $ ^{2} $与此同时，业务需求的增长速度正在逼近人类能力的上限，而借助AI实现认知能力的规模化扩展，是弥合这一差距的唯一可行杠杆。

企业若不为自主化提前布局，就可能被那些已将自学习、自优化系统纳入战略版图的竞争对手甩在身后。企业高管不能坐等趋势明朗再行动。即便企业尚未完全就绪，也必须立即起步。

超越自动化，重新思考人类角色

要引领企业迈向自主化业务，高管层必须厘清两件事：


自主化不等于自动化

• 自动化就是运用技术高效、稳定地执行指定任务，整个过程人工干预极少，通常只需遵循预设的规则与参数即可。但处理异常或故障时，仍需人工监督。

这两个词常被混用，但实际上代表着截然不同的战略路径：

企业若不为自主化提前布局，就可能被那些已将自学习、自优化系统纳入战略版图的竞争对手甩在身后。

• 自主化则意味着系统具备能动性，能够在动态环境中独立运行。自主系统以目标为导向，能够观察环境、做出决策、采取行动并自我修正，全程无需人工干预。

2 人的作用仍然重要：改变岗位定位，而不是裁撤员工

自主化业务并不意味着零员工的“无人化（Lights-out）”企业，而是意味着人类的工作内容将发生根本变化。例如，在未来，当编程实现自主化，人类要做的则是弥合客户需求与满足需求的软件解决方案之间的差距。人们需要重新思考自身角色的意义，并重新分配时间，以便更好地履行这个岗位的职责。无论个人还是集体，若能审慎地选择在哪些环节赋予机器更多自主权，就能放大其执行力和影响力，从而取得更大成就。

前提条件：高管层的主动领导

向自主化业务转型并非单纯的技术工程，而是跨职能的业务变革，需要高层领导在战略、人才与运营层面主动挂帅。

尽管CIO在搭建技术基础方面至关重要，但这场转型必须由 CEO主导，并获得整个高管团队的协同支持。

CFO负责主导价值创造与问责机制的战略规划，而CIO、首席供应链官等职能负责人则作为流程执行方，推动落地实施。

所有高管人员都必须具备AI及自主化技术的实操认知，方能为团队提供有效指导。当前，CEO对其高管团队AI能力的评价普遍不高；例如，仅有 44%的CEO认为自己的CIO具备AI素养。3

行动建议

• 明确自主化业务愿景。设想自主技术将如何重塑业务模式与运营模式。

• 依托现有数字化业务投资。利用当前的数字化基础，启动并加速推进自主化项目。

• 从价值出发。自动化不应只追求效率，还应寻找自主化业务能够创造新型价值的场景，例如开发自适应产品，以及开拓机器客户这一新兴市场。

• 治理先行。尽早搭建治理框架，并且确保框架能随环境变化而灵活调整。随着机器自主权不断提升，这些护栏机制能确保其决策始终与企业价值观及监管要求保持一致。

注意事项

• 警惕“无人化”的冒进误区。坚持“人类主导、智能体执行”的协作模式，由人把控战略方向。

• 切忌一步到位，追求全盘自主化。转型是循序渐进的过程，建议先在特定业务环节建立自主化试点，待赢得员工及其他利益相关方的信任后，再逐步扩大规模。

起步之道：探索可能

企业高管不应将自主化业务视为非开即关的二元选择，而应将其看作一段旅程，如同一条“地铁线路”，组织可以在不同的成熟度“站点”上下车。起步阶段，需聚焦两大当务之急：

• 自主化运营：识别变数较低的流程，将其从简单自动化 （如RPA机器人流程自动化）升级为智能体自主化。这一步既能快速提升效率，也能逐步建立对机器自主决策的信任。

• 增强型员工队伍：借助AI扩大认知规模，弥补认知能力缺口。将特定任务交由AI智能体执行，让员工得以聚焦核心工作，重新思考流程设计。

自主化业务的成功衡量标准

避免陷入用例过多、资源分散的困境。判断成功与否，不应只看AI试点数量，而应基于以下具体（且不断迭代）的指标体系来评估各项举措：

价值与效率

要证明自主化相较于简单自动化的商业价值，需追踪以下关键财务健康指标：

• 人均营收：随着企业利用AI填补能力缺口，该指标应显著提升。

• 新增收入来源：衡量由新的自主化业务（如机器客户或自适应产品）直接产生的收入，而非仅关注效率提升带来的成本节约。

运营自主度

以下指标用于衡量从“人工操作”到“机器操作”的转变程度：

• 人机投入比：衡量IT支出与全职员工当量（FTE）支出在运营费用中的占比，旨在评估人力和技术成本如何影响运营表现，以及它们在提升盈利水平或优化运营预算使用效率方面发挥了怎样的作用。

• 人工干频率降幅：衡量需要人工介入的交易或决策占比，旨在随着系统不断学习并赢得决策者信任，逐步减少人工触发或验证环节。

• 单位产出成本：在采矿、制造等资产密集型行业，衡量成功与否的标准是单位成本的下降幅度（例如每吨的美元成本），这一成效源于全天候自主运营与极低的错误率。

韧性与质量

• 生产质量与错误率：自主技术部署带来的首要成果，包括整体生产质量的提升和错误率的降低。

• 切换壁垒：对技术供应商而言，衡量成功的一项战略指标，是能否通过深度嵌入自主能力，让客户难以替换自己，从而构筑切换壁垒。

技术性能

• 准确率与幻觉率：企业在推广AI智能体时，追踪不准确输出或“幻觉”问题，是建立信任、逐步减少人工监督的关键前提。

• Token消耗量与延迟：针对代理型AI，需跟踪计算成本 （Token消耗量）与响应速度（延迟），以此判断自主解决方案是否具备可扩展性和成本效益。

1 《2025年Gartner自主化业务研究调研》。本次调研旨在了解企业自主化业务的发展现状。调研采用线上问卷方式，于2025年8月至9月期间开展，共收集了350位中层及以上职级受访者的反馈，覆盖多个行业与地区，包括亚太（90人）、欧洲（90人）和北美（170人）。参与调研的受访者须满足以下条件：参与并深入了解所在企业的AI及自动化相关工作（即直接领导、推动或提供相关建议）。其所在企业须已试点或部署至少以下一项技术：AI智能体、智能自动化或自主技术。企业年收入须达10亿美元或等值，员工人数不少于5,000人。受访者职位须为中层经理及以上（注：超过 50%的样本为高级管理层或C级高管）。

2《2026年Gartner首席执行官和高级业务高管调研》。本次调研旨在了解CEO及高级业务高管对当前业务问题及技术影响领域的看法。调研于2025年分三个轮次开展：3月至4月、5月至6月、10月至11月，共有469位在职CEO及其他高级业务高管参与。受访者包括CEO（330人）、CFO（100人）、COO及其他C级高管（23人），以及董事长、总裁或董事会成员（16人）；地域覆盖北美（186人）、欧洲（147人）、亚太地区（不含中国，99人）、拉丁美洲（22人）、中东（11人）和南非（4人）；所在企业规模涵盖年收入5,000万美元至2.5亿美元（43人）、2.5亿至10亿美元（102人）、10亿至100亿美元（213人）和100亿美元及以上（111人）。调研结果基于开放式问题回答，并通过基于大语言模型（LLM）的主题建模进行分类（该模型于2025年更新）。因此，本次结果与以往发布的研究数据不具备直接可比性。免责声明：本调研结果仅反映受访者及参与企业的观点，并不代表全球市场或整体行业情况。

《2025年Gartner首席执行官和高级业务高管调研》。本次调研旨在了解CEO及高级业务高管对当前业务问题及部分技术议程影响领域的看法。调研于2024年6月至2024年11月进行，问题涉及2024年至2026年期间的情况。四分之一的样本采集于 2024年6月至7月，其余四分之三采集于2024年10月至11月。共有456位在职 CEO及其他高级业务高管符合条件并参与调研。调研数据收集方式包括421份在线问卷和35次电话访谈。样本按职位分布如下：CEO（303人）、CFO（95人）、COO或其他C级高管（39人），以及董事长、总裁或董事会成员（19人）。样本按地区分布如下：北美（194人）、欧洲（118人）、亚太（91人）、拉丁美洲（35人）、中东（15人）和南非（2人）。样本按企业规模分布如下：年收入 5,000万至2.5亿美元（32人）、2.5亿至10亿美元（122人）、10亿至100亿美元 （200人）、100亿美元及以上（102人）。免责声明：本调研结果仅反映受访者及参与企业的观点，并不代表全球市场或整体行业情况。


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