为什么AI学得越多，业务越难量化？2026企业AI的4个关键趋势

“AI学得越多，业务效果反而越难说清。”这是过去一年，不少企业培训负责人反复提到的真实困惑。

如果用一句话总结2025年许多培训负责人的感受，或许是：员工Prompt（提示词）写得越来越溜，但业务流程没变，效率提升依然是一笔糊涂账。”

这一观察，并非来自某份行业报告，而是源于近期绚星联合秋叶集团郑宇老师的直播中，与数百位企业培训负责人、业务管理者的坦诚交流。

或许，问题并不在于“AI学得不够多”，而在于——AI是否真正嵌入了业务流。

带着这份思考，我们剥离了复杂的技术参数和概念噪音，提炼出4个对企业更具参考价值的趋势判断。

它们不追求“前沿感”，而更关注是否真的能落地。

01 趋势一：从“会聊天”变“能干活”

过去两年，企业做AI培训时，普遍聚焦在一件事上：教员工如何写Prompt，提升“对话能力”（Chat）。

但进入2026年，一个明显的变化正在发生——AI正从“陪聊型工具”，向“执行型工具”演进。

这正是Agent（智能体）的价值所在。

简单理解，Agent是被封装好的“数字员工”：它不仅能理解指令，还能调用系统、执行任务、输出结果。

● Chat模式（过去）：员工反复调整指令，比如“帮我设计一张促销海报，背景要红色，字体要醒目……”

● Agent模式（正在到来）：员工只需调用企业内部的“海报设计智能体”，输入“春节大促”，系统即可自动匹配Logo、配色和规范，直接生成可用物料。

绚星建议：

Agent越强，对“懂业务的人”要求越高。因为每一个好用的智能体背后，都需要一位懂业务的专家去定义它的工作流程。未来的培训，不应再苛求全员精通Prompt，而是让业务骨干学会“定义智能体”。

02 趋势二：写代码的门槛在降低

提到开发工具或软件，HR和业务管理者通常的第一反应是：“这得找IT排期。”

但现在的技术趋势是：“业务即开发”的时代正在加速到来。

直播中提到的两个案例，生动诠释了什么叫“技术让位于创意”：

● B站UP主何同学

为了制作一款单手键盘，并非专业程序员的他，直接让AI写出了复杂的驱动代码，一个人迅速完成了一个开发团队的工作量。

● 爆款APP“死了么

”这款“不打卡就报警”的硬核应用，其开发者并无深厚代码背景，仅靠向AI描述清楚“防独居意外”的业务逻辑，就做出了霸榜产品。

这两个故事意味着：代码不再是绝对壁垒，清晰的业务逻辑才是。

绚星建议：

不要低估业务人员的创造力。未来的超级个体，是“懂业务的操盘手+AI编程能力”。

关注那些善于拆解问题的伙伴，通过AI赋能，让他们能够亲手解决部门痛点，从业务执行者成长为全能的“数字操盘手”。 

03 趋势三：从“搜得到”到“被推荐”

有一个正在发生、却被90%企业忽视的流量变局：客户找你的方式变了。

现在，越来越多的客户遇到问题不再“搜关键词”，而是直接“问AI”。

这催生了一个新概念：GEO（生成式引擎优化，Generative Engine Optimization）。

什么是GEO？简单理解，就是把你的企业信息“翻译”成AI能读懂的结构化数据。

在直播中，郑宇老师特别提到了决定你能否被AI推荐的三个核心指标：问题数、提及数、首位提及数。这其实就是AI时代的“流量密码”：

● 如果不做GEO：你的品牌在AI里的“提及数”可能为0，客户问了也白问。

● 如果做好了GEO：当客户问“哪家企业服务最好”时，你的品牌不仅会被提到，更可能因为数据质量高，拿到“首位推荐”（Top1），直接截获客户。

绚星观察：

未来的流量入口正在向AI对话框转移。请像重视官网一样，重视今天的“AI数据资产建设”。这不是单纯的技术问题，而是营销的生死存亡问题。

04 趋势四：人机协作“新常态”

当Agent能干活，AI编程能造工具，GEO能辅助获客，我们的组织形态会发生什么变化？

英伟达（NVIDIA）曾预测，未来将拥有上亿个AI助手。这指向一种更扁平、更协同的组织形态：少量核心人员+多个24小时在线的数字员工

绚星建议

HR需要思考的不再是招聘更多人，而是“人效”的重新定义。

如何设计“人+AI”的新绩效体系？如何剥离重复劳动交给“数字员工”？这将是2026年管理者的核心课题。

05 写在最后

郑宇老师在直播中预测：2024-2025年是商业变现机会涌现期，而到2028年，AI的快速增长红利期可能就会结束。留给企业布局的时间，其实只有这短短的两三年。

“2026年，企业AI的竞争或许不再是谁的模型参数更大，而是谁能把AI真正‘长’在业务流程里，重构企业的人、货、场。”

这是我们复盘的第一篇。为了让大家看到真实的落地效果，下一期推文，我们将拆解“某国有通信行业巨头 ”与“新春写真馆”双案例，看企业如何通过AI实现降本与增收的双重突围。