2026 年企业人工智能研究系列报告
抛开炒作：
阻碍企业人工智能成功的三个问题
人工智能、内容管理、数字资产在企业数字化转型中的决策洞察。
连接阶段
企业专注于连接 AI 工具，假设"只要数据连通，AI 就能搞定一切"。
治理阶段
连接还不够。无治理的连接导致 AI "自信地胡说八道"。现在的核心需求是准确性与控制权。
信任阶段
建立可信 AI "真理源" (Source of Truth) 的企业将获得竞争优势。Baklib 正在助力企业构建这一基础设施。
为什么这在当下至关重要：企业人工智能的演进
各公司专注于将人工智能工具连接到企业系统，希望只要所有环节都连接起来，人工智能就能“自行解决问题”。他们的假设是：更多的数据访问权限意味着更好的人工智能。
领导者们逐渐意识到，仅仅建立连接是不够的。当人工智能能够访问所有信息时，它会不堪重负，而且常常会“自信地犯错”。新的要求是：准确性、过滤性和控制力——而不仅仅是更多的连接。
构建受监管的人工智能权威数据源的组织将获得竞争优势。而那些不这样做的组织则会面临幻觉、安全风险和信任危机，最终只能进行永远无法启动的试点项目。
知识无处不在，但语境却无处可寻。
我们听到的声音
我们遇到的最普遍的痛点是日常信息获取的困难。领导者们用生动形象的语言描述了这一点：
“我经常问别人，我从哪里可以获得这些信息？或者我在 Slack 的提问频道里看到了这些信息，但这些信息在哪里？”
“由于我们的内部系统无法回答员工的问题，他们只能将敏感数据粘贴到 ChatGPT 中。”
⚠️ 隐藏的代价：影子人工智能
令我们感到惊讶的是，这种信息碎片化会引发安全风险。当内部系统无法快速回答问题时，团队就会创建变通方案。
这种模式——一位安全主管称之为“影子人工智能”——会造成数据治理方面的噩梦。团队并非鲁莽行事，他们只是在解决一个合理的问题：内部知识在需要时无法获取。
“我们希望将所有工具连接起来，让人工智能来解决！”
“即使万物互联，人工智能也难以应对。我们需要的是精准性、过滤性和管控能力。”
员工花费30-40%的时间进行搜索。
无法收集到连贯一致的信息。
新员工很难理解“工作方式”。
无法确保团队获取最新信息。
你的AI工具如同盲人摸象。
随着企业部署人工智能工具，一种新的架构挑战出现了，领导者们称之为“意大利面条式连接”。
这种架构引发的三个叠加问题：
- 1. 安全面倍增： 每个连接都是另一个潜在漏洞。
- 2. 结果不一致： 不同的AI工具对同一数据的解读不同。
- 3. 缺乏透明度： 领导者无法看到他们的人工智能工具实际正在访问哪些数据。
“所有这些团队都想使用这些人工智能工具，但我不能让它们一遍又一遍地连接到同一个系统。这就好比一系列纵横交错的线路。”
“我们的AI工具对我们公司的背景一无所知——我们的产品、政策或流程。”
💡 新兴标准（MCP）及其局限性
我们听到了很多关于MCP（模型上下文协议）的兴奋之声。它是一个非常有说服力的标准，但单靠它并不能解决所有问题。
局限性： MCP解决了连接问题，但也带来了新的问题。这又回到了“搜索一切”的模式。AI得到的只是“一堆结果”，却无法分辨哪些是正确的。
知识衰退正在扼杀准确性。
这是最容易引发情绪激动的话题。领导们使用了耸人听闻的措辞：“垃圾进，垃圾出”、“知识腐烂”、“信任崩塌”。
在传统系统中，信息一旦过时，就只能束之高阁。而当人工智能获取过时信息时，它却能以远超人类的速度，大规模地传播虚假信息。
人工智能放大效应
- 销售团队获取过时的定价信息。
- 支持团队分享已弃用的产品信息。
- 合规团队无法确保 AI 参考现有政策。
- 工程团队基于过时的需求构建功能。
“我难道不能把所有内容都连接起来，让人工智能来判断什么是正确的吗？它足够智能。”
隐形劳动问题：知识管理就像是第二份工作
企业面临着两难的取舍：
这些问题的相互关联性
(问题 1)
(问题 2)
(问题 3)
问题 1 为问题 2 提供信息。 当知识分散在各处时，每个 AI 工具都必须独立地连接到所有事物，从而形成错综复杂的连接。
问题 2 是问题 3 的放大。 当多个 AI 工具独立访问信息时，每个工具都会成为传播过时信息的另一个渠道。
问题 3 削弱了问题 1 的解决方案。 当团队无法信任信息的时效性时，即使有 AI 工具可用，他们仍然会继续手动搜索信息。
成功之道：来自高绩效组织的模式
成功的企业并没有增加更多的人工智能工具，而是构建了所有人工智能工具都可以访问的统一上下文层。
Baklib 智能知识中台
与其让 AI 盲目抓取分散的数据，不如建立一个结构化、可治理的知识中心。Baklib 通过统一知识库和API 上下文分发，解决核心痛点。
- ✔ 单一可信源： 消除分散，确保语境统一。
- ✔ API 优先： 为所有 AI Agent 提供标准化的知识接口。
- ✔ 内容全生命周期管理： 自动检测过时内容，防止“知识腐烂”。
“有了这个可信的上下文层（Baklib），我们将开发人工智能代理的过程缩短到了几天。我们的运营效率是以前的10倍。”
— 物业管理软件公司产品设计高级副总裁
引用
这个答案是从哪里来的？
源头可追溯。
新鲜
这条信息上次更新是什么时候？
杜绝过期数据。
信心
人工智能对这个答案的把握有多大？
透明度建立信任。
建议：向你的团队提出的问题
关于问题 1（知识分散）：
- 我们能否准确描述每个主要业务领域的“真理来源”所在位置？
- 我们上一次审核团队实际使用的系统与我们官方维护的系统是什么时候？
- 由于官方系统速度太慢或功能不完善，各团队都开发了哪些变通方案？
关于问题 2（盲目连接）：
- 目前有多少人工智能工具可以访问我们公司的数据？
- 我们的首席信息安全官能否描述一下每个人工智能连接的安全状况？
- 不同的AI工具对同一个问题会给出不同的答案吗？
关于问题 3（知识衰退）：
- 我们能否确定人工智能工具目前正在与我们的团队共享哪些信息？
- 我们是否有系统的方法来了解业务关键信息何时发生变化？
- 当流程、政策或产品发生变化时，我们如何更新人工智能环境？
区分成功者和失败者的关键问题：
“你能现在就告诉我，你们的人工智能今天早上告诉了你们团队什么，以及它是否准确吗？”
展望未来：2026 年信任阶段
第一组：构建信任基础设施
这些组织正在系统性地解决这三个问题。他们正在构建统一的人工智能环境（如 Baklib 知识中台），实施运营智能，并建立可扩展的知识治理体系。他们将2025年视为构建人工智能驱动型竞争优势基础的一年。
第二组：人工智能债务累积
这些组织不断添加人工智能工具，却不去解决根本的架构问题。每增加一个新工具，原本就错综复杂的连接问题就会更加严重。他们正在积累“人工智能债务”。
结论：从联系到信任
“去年我们着重于连接各种设备。今年我们着重于确保连接的准确性，并以安全可靠的方式进行。明年我们将关注团队是否真正信任这些设备，从而改变他们的工作方式。”