SSON：2026年智能自动化现状

一个GBS组织是否依赖自动化，已经不再是一个值得提出的问题了。如今，自动化和AI已成为参与竞争的“入场券”。更具启发性的问题是：哪些类型的IA解决方案已成为组织数字生态系统的一部分——这是SSON研究与分析机构一直在逐年追踪的问题。

SSON的2026年数据发现，在2025年，83%的GBS组织的数字生态系统中包含生成式AI或代理式AI，高于2024年的63%。这一显著增长使生成式AI和代理式AI在采用率竞赛中升至第二位，而数据分析（90%）则位居榜首。

随着IA重塑GBS组织的运营方式，它们所需的人才类型也在改变。共享服务和GBS领导者优先考虑的技能正在发生明显转变，且方向非常明确。SSON研究与分析机构的数据揭示了一个惊人的反转：2024年，44%的GBS领导者在招聘和培训方面优先考虑流程自动化技能；而在2025年，这一数字降至34%。另一方面，AI特定技能则呈现完全相反的趋势，从24%跃升至41%——变化幅度更大。仅仅一年时间，AI特定技能就已远超流程自动化，成为劳动力的优先事项，这表明两者的交叉点在几年前似乎还不太可能发生。

在GBS从业者还没有多少机会将生成式AI完全投入运营之际，代理式AI（Agentic AI）便进入了视野。它带来了更多关于效率、速度和创新的承诺，也带来了困惑：那些已经在竭力从GenAI中榨取价值的团队，感到有压力要成为另一种他们并不完全理解的AI技术的早期采用者。

如今，大多数组织乃至个人，都熟悉如何使用生成式AI来创建内容和进行研究。但很少有组织或个人能看到代理式AI的实际运作，更不用说实施它了。下表对比了这两种人工智能，以揭示代理式AI能够提供的额外能力，以及它为何对GBS领导者如此有吸引力。

IA的挑战——尤其是生成式和代理式AI——不仅仅是从试点项目扩展到解锁生产力收益那么简单。一个更紧迫的挑战是，许多组织过于专注于部署AI，以至于治理和控制变成了事后才考虑的问题。在GBS内部，谁应该对AI风险负责？这是许多组织都没有满意答案的问题。然而，随着法规的不断演变，这一问题急需得到解答。