2026年智能自动化状态：全球业务服务领域的智能体时代

2026年，智能自动化（IA）成为GBS行业首要目标，其次是提升人员技能和利用自动化平台。GBS组织在IA采纳上存在差异，从实验到执行光谱分布。报告探讨了GBS从实验转向价值创造的进展，以及问责制的必要性。

关键数据：

• 48%的GBS组织将智能自动化列为2026年首要目标，其次是提升人员技能（47%）和利用自动化平台（40%）。
• 83%的GBS组织在2025年数字生态系统中包含生成式或具身式AI，较2024年的63%显著上升。
• 65%的GBS组织计划在2025年采用智能文档处理（IDP），77%采用聊天机器人和智能聊天机器人。
• 2024年44%的GBS领导者将流程自动化技能列为招聘和培训优先事项，2025年下降至34%；AI特定技能则从24%跃升至41%。
• 49%的GBS领导者预计未来3-5年对人工智能和自动化技能的需求会增加。

研究结论：

• GBS组织不再主要寻找能构建和运行自动化的人，而是寻找能与AI并肩工作、管理其决策的人。
• 组织未来员工队伍将变得更加技术化，新的角色如代理架构师、AI监督专家和编排负责人将出现。
• 代理式人工智能（Agentic AI）在IT帮助台、员工入职、差旅与费用、应付账款等领域具有吸引力。
• 数据准备、合规性、变革管理和员工抵制是阻碍代理式AI实施的主要障碍。
• 欧盟人工智能法案和美国州级监管对GBS组织具有影响，需关注法规演变。
• 新加坡自主型人工智能治理框架模型为AI治理提供四大支柱：最佳实践指南、技术控制和流程治理。
• 组织正转向新的价值支柱，如处理速度、战略影响、工程效率、数字用户体验和人类能力。
• 未来三年，45%的组织将准备用代理式人工智能取代部分自有和业务流程外包活动。

核心观点：

• 智能自动化已成为GBS行业必备条件，组织需从速赢项目转向更复杂的非结构化数据处理。
• AI特定技能的重要性超过流程自动化，组织需培养与AI协同工作的人才。
• 代理式AI具有巨大潜力，但需克服数据准备、合规性等挑战，并建立有效的治理机制。
• 组织需投资技能、严肃治理、放弃虚假希望项目，才能实现AI真正的价值。