- 人工智慧正在從孤立的專案發展成為連接組織內數據、流程和決策的跨領域基礎設施。
- 從現在到 2026 年，超個人化、流程完全自動化和自主代理等趨勢將得到鞏固。
- 「數位西班牙 2026」和公共策略加強了互聯互通、數位技能以及人工智慧和數據在商業中的應用。
- 人工智慧的產業化需要治理、安全保障和新的專業角色，才能負責任地利用其影響力。
La 人工智慧已經滲透到 組織的核心 其發展速度之快，在幾年前還像是科幻小說裡的情節。它不再是科技巨頭或擁有源源不絕博士人才的研發團隊的專屬領域：如今，它已滲透到客戶關係管理、行銷、營運、分析、軟體開發，甚至品牌聲譽的衡量方式。
從 2026 年起， 人工智慧正成為一個跨領域、策略性和具有根本性變革意義的層面。 適用於企業和公共管理部門。我們已從試點測試和獨立專案過渡到產業化階段：將人工智慧作為基礎架構，整合到各個流程中。 端至端, 受品質和安全標準約束並與非常明確的業務目標保持一致。
跨領域的人工智慧已滲透到所有領域
在過去的兩年裡， 人工智慧的發展打破了科技和文化壁壘。曾經幾乎是一項實驗性的挑戰，充滿了不確定性和研究成分，如今已發展成為由成熟平台、預訓練模型和解決方案所支持的領域。 可訪問的工具 適用於技術水準較低的人群。
據多份報告顯示，在附近 20%的西班牙公司已經在日常營運中使用人工智慧系統。而且這個數字還在不斷增加。這意味著技術團隊和業務專業人員都在並肩工作。 智能助手自動化和資料模型 它們優化內部流程，實現個人化體驗，並催生新的商業模式。.
專業人才組成也更加多元化：如今，關鍵人物包括 人工智慧工程師、資料架構師和 人工智慧軟體開發人員他們與行銷、銷售、財務和人力資源部門協調合作。其結果是實現了更緊密的跨職能協作，以及更敏捷、更跨學科的開發週期。
這一切都轉化為 人工智慧的大規模和常規化應用它不再被視為新奇的東西，而是被視為一種日常工具，可以用來做出更明智的決策、自動化日常任務以及支援團隊創造力。
技術走向成熟：人工智慧不再是實驗階段
2026年的前景正逐漸明朗。 人工智慧技術走向成熟的轉折點各個組織開始像對待人類一樣對待人工智慧系統。 軟體 關鍵在於：採用工程方法、嚴格測試和非常明確的品質標準。
公司正在優先考慮 開發穩健、可擴展且可靠的人工智慧產品它能夠隨著時間的推移而不斷發展，而不會在遇到第一個問題時崩潰。我們正在進入一個全面測試、系統驗證和先進控制機制的時代。 以確保持續、可衡量和可持續的成果 在生產中。
這涉及到構建框架 治理模式、決策可追溯性和人工監督尤其是在談到金融風險、健康、客戶關係或關鍵基礎設施管理等敏感應用場景時，人工智慧正不再是實驗室裡的“玩具”，而是成為… 業務營運的關鍵基礎設施.
同時，更清晰的策略願景正在形成： 人工智慧被整合為一個橫向層，連接數據、流程和決策。 人工智慧不再是一系列孤立的解決方案，而是即時整合資訊。從與客戶的首次接觸到物流或後台運營，人工智慧正開始清晰地呈現整個資訊流。
2026 年的發展趨勢：高度個人化、自動化和智慧代理
2026年我們將看到… 高度個人化和進階自動化正成為人工智慧發展的核心。廣泛的細分或靜態規則已經不夠了：演算法會交叉參考歷史行為、即時上下文、位置、社交媒體互動和交易數據，以幾乎即時地適應用戶。
這將使它成為可能 根據意圖和情境而變化的動態數位體驗 從使用者角度出發，行銷活動將在高機率轉換訊號出現時啟動，推薦內容將在客戶表達需求之前出現，並且藉助先進的預測模型，可以靈活地安排使用者旅程。
同時， 業務自動化將擴展到整個流程。不僅限於孤立的任務。許多公司將從自動化小型、孤立的活動轉向重新設計流程。 端至端 利用人工智慧：從資料攝取到最終決策，依賴多個模型和協調的代理。
關鍵要素將是 個體經營者 以及多智能體生態系統這些系統將能夠解釋數據、執行複雜任務，並在組織內部相互協作：有些系統將優化銷售，有些系統將處理諮詢，有些系統將分析風險或產生內容，交換上下文以保持無縫體驗。
多虧了這種方法， 人與智能體之間的協作將無縫且無摩擦。我們將能夠先與真人客服互動，然後轉接給代理，最後再回到真人客服，而不會丟失對話內容或品牌語氣。例如，在客戶關係管理（CRM）領域，這將顯著提升反應速度、資訊一致性和個人化程度。
生成式人工智慧作為一種創意和生產力引擎
最強大的趨勢之一是 將生成式人工智慧整合為商業領域的創新槓桿這不僅僅是關於 生成圖像、音訊或視頻而是根據每家公司和每位客戶的具體情況，設計產品、服務、價值主張和內容。
目前的生成模型能夠 分析大量非結構化訊息 (社群媒體評論、論壇評論、評論、通話記錄）並將它們轉化為可操作的想法：從活動概念到針對特定群體量身定制的訊息。
真正的革命在於： 創造力依賴海量數據，而不僅僅是人類的直覺。透過檢測模式、預測消費趨勢和模擬應對方案，可以設計出與真實市場更緊密相關的策略。
此外，生成式人工智慧正在顯著改變… 軟體開發週期專用工具能夠加速文件編寫、測試設計、安全審查、功能分析和程式碼產生。在某些情況下，它們能夠顯著提升效率。 文件處理或報告撰寫所需時間最多可減少 90%。使團隊能夠騰出精力專注於架構、產品設計和品質決策。
這種組合 創意自動化和策略數據願景 這將決定哪些公司只是將人工智慧作為輔助手段，哪些公司則將其置於產品策略、行銷和技術開發的核心地位。
企業範圍內的高級自動化和智慧助手
在採用新技術的早期，許多公司都被限制在… 在非常有限的試點計畫中測試人工智慧到 2026 年，情況將有所不同：基於人工智慧的自動化將成為一種跨領域的現實，並與大型系統連結。 核心 並與業務目標保持一致。
智能助理已經從回答簡單問題發展到 扮演真正的數位協作者的角色它們管理日程安排、準備報告、識別商機，並作為與客戶和供應商的第一個聯絡人，其準確率遠遠超過舊式基於規則的聊天機器人。
在金融或物流等領域，人工智慧已經開始進行分析。 數百萬筆交易和事件 為了即時偵測詐欺行為、優化分銷路線或預測事件，在行銷領域，演算法會處理社群媒體上的意見、評論和提及，以提取訊號，從而實現以下目標： 設計高度個人化且更具獲利性的行銷活動.
一個直接後果將是 關鍵系統事件解決時間顯著縮短透過使用歷史服務資料訓練模型，平均解決時間減少了約 30%，直接影響了系統可用性以及客戶和內部使用者的滿意度。
此外，人工智慧正變得越來越重要。 遺留系統的現代化透過對海量程式碼庫進行自動化分析，我們可以在比以前所需時間短得多的時間內了解依賴關係、真實架構和關鍵點，從而使現代化專案成為可能，而這些專案直到最近還因為成本、風險或工期而被認為無法負擔。
行銷和銷售中的超個人化
種種跡象表明，2026年將被銘記為…之年 行銷和銷售領域的個人化程度達到了前所未有的水平我們將從廣泛的細分和簡單的推薦，轉向能夠預測每個人需要什麼以及何時準備好接收訊息或優惠的引擎。
演算法將進行分析 即時消費模式 並將這些資訊與上下文（位置、設備、時間）、互動歷史以及來自社交媒體或其他管道的信號關聯起來。這將使這一切成為可能。 在適當的時機進行相關溝通 使用者表現出更高的轉換傾向。
影響力不僅限於提升銷售量： 建立個人化和持續關係的能力 這將增強信任和忠誠度，這在廣告氾濫的環境中至關重要。客戶忠誠度將成為頂級競爭優勢。
同時，銷售團隊的工作方式也將轉變。他們將不再依賴… 過時的資料庫或通用報告而是基於整合的結構化和非結構化資料建構的360°視圖。這將使他們能夠… 做出更明智的決定以便更好地掌握機會並即時調整資訊。
最明顯的後果將是 廣告投資的顯著優化據估計，透過將投資集中在真正感興趣的受眾和高度針對性的信息上，先進的個人化技術可以減少約 40% 的無效廣告活動支出。
人工智慧、物聯網和邊緣運算的融合
另一個關鍵的轉變向量是 人工智慧、物聯網 (IoT) 和邊緣運算的融合到目前為止，許多應用都是各自獨立發展的，但未來工業、能源、物流、醫療保健和城市環境將會出現真正的整合。
連網設備已經生成 海量即時數據邊緣處理技術允許進行現場分析，而無需始終依賴雲端。這可以將延遲降低到毫秒級，這對連網汽車、智慧電網和工業機械等應用至關重要。
例如，在生產工廠中，可能有數千個感測器。 持續監控機器狀態透過分析本地數據，人工智慧可以偵測到最小的偏差，預測故障，並在問題升級之前啟動自動調整，從而防止代價高昂的停機。
在醫療保健領域，穿戴式裝置和連網醫療設備可以 近乎即時解讀生物醫學訊號無需永久連接或不斷向中央伺服器發送資料即可提供早期預警。
智慧城市也將從中受益：交通系統、照明和廢物管理將根據人工智慧演算法做出本地決策。 降低能源成本，提高公民生活品質然而，真正的挑戰在於加強網路安全，因為更分散的處理意味著更多潛在的攻擊點。
2026年數位西班牙及人工智慧公共戰略
在製度層面， 西班牙2026年數位化議程已確立為該國的數位轉型路線圖。這是對 2020 年推出的策略的更新，納入了未來幾年的優先事項，並增加了兩個交叉軸：PERTE（經濟復甦和轉型策略項目）和 RETECH 計劃，重點關注自治社區提出的具有高影響力的數位項目。
過去幾年裡，一直有強烈的推動力 投資於互聯互通、研發、公共管理數位化以及對中小企業的支持該計畫得到了歐洲復甦基金的支持。部分資金已用於加強公民的數位技能和實現公共部門技術基礎設施的現代化。
數位西班牙2026行動 三大維度：基礎建設與技術、經濟與人口它保留了十個戰略軸（連接性、5G、網路安全、數據經濟和人工智慧、數位公共部門、企業、驅動產業、視聽中心、數位技能和數位權利），並增加了兩個專注於大型專案和技術專業化地理網路的交叉軸。
在眾多相關目標中，以下目標特別突出： 保證幾乎所有人口都能享受高速寬頻覆蓋引領歐洲5G部署，加強網路安全生態系統，並確保至少25%的西班牙公司使用人工智慧和 大數據 五年內。
此策略輔以具體計劃，例如： 國家數位技能計劃、國家網路安全計劃、公共行政數位化計劃 或者促進中小企業數位轉型的項目，所有這些項目都將人工智慧作為變革的槓桿發揮重要作用。
人工智慧產業化：治理、安全與新角色
隨著各組織大規模部署人工智慧，這一點變得至關重要。 從不受控制的實驗轉向工業化模式具備清晰的治理、安全和問責框架。
向「以人工智慧為中心」的方法過渡包括 將人工智慧整合到系統中的每個相關流程中 核心 在決策模型中確保所有這些都符合審計、可解釋性和控制要求。實現這一點的公司將能夠準確衡量人工智慧的影響，並以更小的內部阻力擴大其應用範圍。
在這種情況下， 自主智能體代表下一個進化飛躍。我們現在談論的不再只是提出建議的模型，而是能夠在明確定義的範圍內執行具體行動的系統，例如重新分配預算、確定事件優先順序或執行簡單的財務操作。
這迫使我們進行設計 非常健全的治理框架必須明確定義每個智能體可以執行哪些操作、遵循哪些規則、需要哪些人工監督以及採用哪些可追溯機制。諸如內部「智能體市場」之類的舉措正在湧現，這些舉措允許在集中控制下部署智能體，並使其符合負責任的人工智慧原則。
所有這些都對勞動市場產生直接影響：現有角色重新定義，新的角色不斷出現。 新增了專門從事人工智慧系統設計、部署和監控的職位。人工智慧非但沒有消除人類因素，反而將人們轉移到更有價值的任務：策略、客戶關係、創造力、風險管理和複雜的決策。
在這種情況下， 技術和組織成熟度將是決定性因素。那些將人工智慧全面整合到各個環節，並擁有明確目標和技能嫻熟的人才的組織，將在競爭力、生產力和對日益變化的環境的響應能力方面處於領先地位。
種種跡象表明，人工智慧將成為主流。 在公司和行政機構中，連接資料、流程和決策的軸線它的價值已顯而易見：它能縮短工期、降低成本、開闢新的商業模式，並能更精準地衡量聲譽和信任等無形資產。未來幾年，能否在競爭中脫穎而出，關鍵在於能否敢於全面、策略性地、並輔以良好的治理來部署這項技術，從零星的試點走向負責任的、工業規模的推廣應用。
