2026年AI商业应用研究报告：从技术应用到竞争优势：聚焦加拿大中型市场

从加拿大中端市场：从采用到优势 内容 引言 05 人工智能应用成熟度 08 用途案例 19 障碍和挑战 27 投资回报率（ROI）37 执行摘要 人工智能现在已成为加拿大中等市场规模企业的日常工作的一部分。它贯穿在日常工作中，影响着团队起草文件、分析信息、简化工作流程和做出决策的方式。人工智能不仅已经到来，而且活跃在、存在于、清晰可见，尽管其所有影响尚待探索。 与处于不同采用阶段的中间市场组织紧密合作。他们的观点不仅有助于解释数据揭示了什么，还有助于解释为何某些模式会重复，以及一旦从早期使用转向对规模、风险和责任更为复杂的质疑时，组织可能失去关注的重点。 为了更好地了解企业领导者今天如何应对人工智能，MNP Digital 与伊普索斯合作，针对加拿大的中端市场进行了一项全国性调查。该调查于2025年12月进行，收集了负责组织技术、运营和人才战略的资深决策者的见解，这些组织年收入在3000万至5亿美元之间。这些发现共同提供了一个关于人工智能如何被采用的坚实视角，同时提出了关于组织如何定义价值以及如何实施人工智能的重要问题。 对人工智能应用的信心持续增强，但组织间的经验表明，前进的道路并非一成不变。能力差异很大，期望值越来越高，对进步的定义在各组织间各不相同。随着工具和用例的发展速度超过许多组织吸收它们的能力，人工智能前沿推动者和构建有效部署所需的认识、技能和关注的构建者之间的差距正在出现。这一不断扩大的差距影响了组织和个体。 本报告借鉴了MNP Digital人工智能领导者的调查数据和经验，他们从事…… 许多组织称自己为拥有人工智能的运营组织，但实际上其使用往往集中在提高生产力和效率上，而不是将其整合到核心平台中。产品，或决策过程。这 新型和不断发展的角色需要能够有效地与AI工具合作的能力，提升批判性思维和商业洞察力的重要性。常规分析不再是瓶颈。诸如任务如文档摘要或复杂评估 价值，它旨在提升什么，以及成功如何量化。MNP数字报告：2026年人工智能的商业，旨在支持这种思考——帮助组织区分活动与进步。为他们做出更加自信、以价值为导向的决策未来 区别很重要。分析表明，采用数据经常反映了意图、愿 曾经需要几天或几周才能完成的事情现在可以在几分钟 望以及现实生活。换句话说，活动量很大，但有意义的发展仍然不均衡。衡量转型资格的标准正在迅速变化，有时甚至比组织内部化这些变化还要快。早期证据也表明，人工智能开始重塑劳动力结构，给入门级和初级职位带来不成比例的压力，因为常规工作变得更加自动化。如果没有仔细设计角色，组织可能会削弱而不是加强他们未来的人才储备。 内完成。那些未能适应角色和期望的组织真正面临的是未能充分利用这些能力，尤其是与已经从实验走向更稳定、更实际应用使用的同行相比。 基础设施、安全和治理问题也日益凸显。随着人工智能的深入应用和投资水平的提升，这些考虑因素正从运营讨论转向董事会层面的优先事项。下一阶段的价值不在于更快地做同样的事情，而在于精心选择人工智能应该影响产品、服务以及核心业务功能 研究结果突出了压力积聚的地方。特别是在技能和知识限制方面 这些依然是阻碍人工智能进步的最被引用的限制因素。这 强化了一个明显的转折点：能力发展，而不是技术的获取，将越来越成为区分领导者与落后者的关键。 人工智能已经进入了一个新阶段的成熟，但其日益增长的组织存在尚未得到清晰的认知。加拿大中型市场面临的核心挑战在于人工智能创造的最大价值所在。 引言 •人工智能的采用与成熟：本章探讨组织如何定义进步，以及这些定义的差异。它为理解报告的采用是否反映初步实验、运营一致性或对更具变革性AI的 readiness提供了背景信息。 寻求检验，即AI应用迅速扩张，感知与现实并不总是同步前进。认识到这种脱节具有实际意义，因为它决定了如何投资、治理和规划未来。 The findings in this report are, on the表面，鼓舞人心。许多中端市场领导者描述了与人工智能的强劲势头，对其应用的信心日益增强，以及与生产力和效率相关的明确益处。这种乐观很大程度上取决于实际成果，尤其是在人工智能帮助团队提高工作效率、简化常规任务或推动工作进展方面。信息更有效地。 •人工智能应用场景：用例主要关注AI的应用领域。这些选择揭示了意图，区分旨在实现近期效率的努力与与更广泛的业务重点保持一致的、创造长期方向的努力。 为了探讨这些因素，报告分为四个章节，每个章节都从不同的视角阐述了AI在中端市场的发展情况。没有任何单一指标能单独解释进步。但将这些视角放在一起，有助于解释组织如何利用AI、决策是如何作出的、进步停滞在哪里以及为什么类似的活动会导致截然不同的结果。 •障碍和挑战：约束影响进步，包括技能、治理、整合和预算压力。这一观点突出了为何即使是在具有强烈抱负的组织中，势头也可能减缓。 然而，我们也注意到，这种自信开始引发人们对组织在人工智能成熟度曲线上的实际位置产生疑问。 •投资回报率：本章探讨如何评估成功。组织如何谈论投资回报率（ROI）可以为是否将人工智能（AI）视为一种战术性生产力工具，或作为更全面、以结果为导向的运营模式的一部分，以及其产生变革性影响潜力提供洞见。 当领导者报告进展时，他们在衡量什么？这些信号是否捕捉到了有意义的采用情况？该组织，或主要反映早期在注重生产力的案例中的收益？以及员工、技术团队或日常执行最接近的人员是否会以相同的方式描述相同程度的成熟度？ 在整个报告中，MNP Digital的专业主题专家通过真实世界经验的视角来解读数据。与中端市场组织合作，提供背景和 实际洞察这些发现在实践中意味着什么在每个部分，他们都更进一步，评估驱动趋势的因素、最重要的因素以及组织应该吸取的关键经验。 这些问题并不削弱正在取得的进步。相反，它们勾勒出这份报告的核心紧张关系。 报告简介 方法论 本报告中所呈现的研究是基于MNP数字委托Ipsos于2025年12月2日至5日进行的一次全国在线调查。 该调查包括了250位高级决策者和影响者，包括首席执行官、业主、副总裁、董事和负责……的领导者。技术、运营和人力资源。参会的组织报告的年度收入介于3000万美元至5亿美元之间。 结果未经加权，因为未知人口参数。与所有Ipsos在线调查一样，结果采用可信区间表示。在这种情况下，结果被认为在19次中有20次准确度在±7.6个百分点之内。 受访者人口统计学数据包括在内，以提供研究参与者背景信息，并支持对观点在不同角色、职能和组织概况中可能存在的差异进行解读。 关键洞见 人工智能采纳与成熟度 增加人工智能投资，强调了对以更大信心和控制力向前推进的渴望。 现成的解决方案，反映了一种务实而定制化的部署方法。 几乎一半的组织（48%）将他们的AI采用描述为运营级，满意度很高，91%的人表示他们对进展感到满意。受访者最可能将他们的AI实施描述为全公司、技术平台解决方案（60%），并且超过一半（58%）计划将AI嵌入他们的SaaS产品中。此外，强劲的82%已经任命了AI构建者或倡导者，这表明对内部AI能力的重大投资。与小型组织相比，收入较高的组织更有可能设立这些专门的AI职位。 •网络安全、数据完整性和集成问题被视为人工智能规模化的重要障碍，加上与人员相关的问题以及技能和知识差距——解决这些问题需要平衡且位置恰当的治理框架，以及强大的培训和指导，以理解人工智能如何支持商业价值。 •以生产力为导向的应用案例占据主导地位。不是因为它们最具战略意义，而是因为它们最容易获得。这里的挑战在于确定哪些应用案例值得更多投资，哪些只是帮助团队工作更快，而不是 differently。 障碍与挑战 投资回报率 技能和知识限制依然普遍，有78%的企业提到，同时网络安全、数据担忧和整合挑战（40%）成为同样关键的障碍。 大多数组织报告称，他们今天已经从人工智能中看到了价值。超过90%的人表示，他们已经实现了某些回报，92%的人相信他们可以衡量投资回报率，这进一步加强了对当前投资的强烈信心。然而，这种性质其中收益需要考虑。 然而，相对较少的组织报告了高级成熟度：只有17%将他们的AI使用描述为系统性的，仅有4%将其描述为变革性的。 与人员相关的问题也是采用时的一个挑战。三分之一的企业提到员工抵制或恐惧 工作位移（32%），而在快速变化的AI环境中哪种解决方案能够带来 价值的确定性影响着41%。AI也在改变学习和发展的工作方式。随着日常任务的日益自动化，早期职业生涯的员工面临着失去传统上构建能力的手动实践经验的风险，给今天的采纳挑战增加了长期人才考虑。 •人工智能在许多组织中的采纳在操作层面上相对健康。对人工智能能力的投资正在进行中。然而，领导者们面临的挑战是缺乏愿景——特别是，难以构想出人工智能可以实施的地方以实现转型性的成果。 近六成（59%）的人认为回报率适中，仅有16%的人报告有显著收益，这反映了人工智能在实际应用中的常见情况。回报主要来自于生产力、效率和成本降低，而将人工智能直接与收入增长、创新或转型变革联系起来的组织较少。 人工智能使用 •生产率的提升更容易识别和度量。但更深入地观察会发现，所缺失的是更清晰的联系。between AI investment and long-term business goals, and 那可能就是回报率会趋于平稳的地方。 人工智能最常用于提高生产力和效率，目前有66%的用户用于提升运营，61%的用户计划进一步扩大使用。接近一半（49%）的用户依赖于定制建设和现成应用程序的混合使用。 经济压力紧随其后，影响着组织的行为优先考虑整合、安全和长期架构。甚至……因此，意图依然强烈。近四分之三（74%）的人预计将 报告简介 人工智能应用成熟度 理解加拿大人工智能成熟度曲线 近一半接受调查的组织描述他们目前的AI使用水平为操作级，这意味着AI已经融入他们的日常活动中，而不是仅限于孤立的倡议或早期的试点项目。然而，为数较少的组织认为他们的采用是系统性的或变革性的，这表明在AI的使用、成熟度和真正变革价值之间存在着差距。 人工智能的应用方式有助于解释为什么满意度依然很高。大多数组织以实用、明显的方式引入人工智能，使其能够轻松融入现有的工作流程。这些基本应用带来了快速的成功，使进展容易识别。因此，超过九成的领导者表示，他们对至今的人工智能应用感到满意。 总体而言，本章的研究发现描绘了一个在有利方式上拥抱人工智能的中端市场，尽管有时采用被视为成熟。虽然现在运营使用很常见，但“运营”的定义往往局限于内部，可能会使组织在更广泛的或全球基准下显得更先进。 大多数领导人也认为他们的组织正在保持与同龄人保持同步，许多人认为他们领先一步。那认知是由对进步的评价所驱动的： 运营采用代表了有意义的进步，但它不意味着一致性、规模或全面整合到所有团队。尽管许多组织已经跨越了常规人工智能使用的门槛，但数据显示，他们仍在实践中定义成熟度的真正样子。对大多数人来说，这意味着： 尽管如此，我们仍然看到积极势头正在形成，正如加拿大所展示的那样……企业通过发现AI应用如何帮助提升其团队和组织整体效率而不断 前进。 •改进是以组织起点为基准来衡量的。 •常规或可见的人工智能使用被视为成熟的表现，但缺乏真正的价值衡量标准。 •人工智能正在被常规使用，但主要限于有限的功能或工作流程，并且主要用于基础级生产力。 • 外部或全球基准使用频率较低。 •价值主要通过效率提升而创造。而非结构性变革。 地区差异也为全国范围内成熟度的发展提供了更多背景。例如，安大略省的组织比草原地区的组织更有可能报告已实施有文件记录的AI战略。与此同时，魁北克省的组织更有可能表示，在跟上AI采用方面，它们比同等规模的组织领先。这些对比进一步证实，发展进步受AI实施计划、支持和衡量的刻意程度的影响。 •治理、技能和全企业集成仍在发展中。 adoption levels的分