Gartner峰会的核心启示：人的价值不可替代，AI部署仍在摸索

上周，Gartner在拉斯维加斯举办了为期三天的"应用创新与商业解决方案峰会"，共设285个分会场，汇聚逾150位演讲嘉宾，话题涵盖应用迁移的技术细节到信任机制的哲学思考，内容丰富多元。

尽管议题广泛，各场演讲最终却汇聚于几条共同主线：人类智慧的不可替代性、AI部署"最后一公里"的挑战，以及在当下比任何时候都更迫切的治理需求。

执行层面至关重要，也是许多企业频频失误之处——或因信息不足，或因急于求成。正如Gartner高级总监分析师George Sellner所言："跳过关键步骤的组织，往往扩大的是混乱，而非能力。"

人的因素始终居于核心

在一场聚焦应用创新与商业解决方案的峰会上，真正的主角并非技术，而是人。主题演讲开场便将人类的创造力列为企业AI项目成功的核心驱动力。高级分析师Jason Wong与Brent Stewart强调，AI并非取代人类，而是人类能力的放大器。

"当人机协作真正到位，AI能压缩迭代与探索的成本，让人类把更多精力用在只有人才能做的事情上——创新与变革业务能力。"Stewart说道。

Gartner高级总监分析师Aaron Lord将当前AI模型的认知能力比作孩童：它知道西红柿是水果，却不知道不该把它放进水果沙拉。AI同样需要人类"监护人"引导其发展方向。

Gartner高级总监分析师Birgi Tamersoy则聚焦AI的内在局限性：99%的成功率意味着1%的失败率。"现实场景中存在太多模糊地带，无法确保二元判断的准确性。"这使得人类解读并管理风险的能力不仅有价值，更是不可或缺的。

高级总监分析师Deepak Seth指出，人类的表现有时确实设定了较低的基准，因此AI看起来颇具吸引力——他以人为驾驶事故与自动驾驶安全性为例加以说明。但Seth同时强调，AI并不能做到高管们所期望的一切。即便将来能够达到这些期望，"人类在环"机制仍将是阻止错误扩散的关键节点。"AI智能体并非天然就是人类的直接替代品。"Seth如此断言。

AI部署：大多数人仍在走弯路

人类不可或缺，但AI依然是未来方向。然而，尽管业界多年来持续谈论、试验并投入大量资金，真正掌握AI落地之道的组织仍属少数。数据不会说谎：Gartner发现，90%的AI试点项目从未走出试点阶段，仅有5%真正投入生产。

"你们的组织始终处于运动状态：试点、演示、原型。但真正的产品，真实的商业价值，却一再崩塌。"Stewart在主题演讲中说道。

他与Wong将原因归结为：AI是一个乘法系统，而非加法系统。他们提出了一个企业AI商业价值公式：

商业价值 =（模型能力 × 工作流适配度 × 信任度 × 治理水平）的"人类创造力"次方

括号内任意一项归零，整体结果便归零。然而太多人只专注于其中一两项，忽视其他要素，最终损害了项目对业务运营的实际价值。若工作流适配度不足、员工信任度低导致采纳率低下，再好的模型也毫无意义。

好消息是：无法推进AI试点的组织并不孤单，也尚未真正落后。只要能及时提升能力、把握下一波AI浪潮，仍有机会。

智能体AI并非昙花一现

尽管ChatGPT在发布之初令人印象深刻，技术社区已开始将目光转向基于大语言模型的聊天机器人之后的下一代AI进化——智能体AI几乎出现在峰会每一场演讲中。

ServiceNow的AI应用平台与开发者产品总经理Jithin Bhasker将智能体开发定位为应用开发的终极阶段，承接低代码开发、AI辅助开发与氛围编程（vibe coding）之后。

Gartner的Seth预测，未来智能体AI将承担所有决策复杂度较低的基础岗位职能，例如客户服务、IT软件开发生命周期（SDLC）和IT服务管理（ITSM）。当然，目前距离这一愿景尚有距离：Gartner对360位IT领导者开展的2025年调查显示，仅有15%的组织正在考虑、试点或部署完全自主的AI智能体；但同一调查也表明，75%的组织已在某种形式的AI智能体上有所行动，完全自主的智能体AI将是下一步。

流程编排软件厂商Camunda呈现了目前最具前瞻性的演示。其全球解决方案咨询负责人Peter Vaccarella强调，太多企业仍在将AI方案硬塞进现有系统，这在AI时代远远不够。"你们今天企业内的每一个流程，都是遗留流程。"他说。

Vaccarella介绍了Camunda的新平台ProcessOS——这不仅仅是又一款智能体AI工具，而是专为AI智能体设计的操作系统。ProcessOS的目标不是将智能体AI嵌入现有流程，而是用AI智能体彻底重构工作流，以实现更优结果。Vaccarella将其比喻为：Camunda不是在给毛毛虫装喷气背包，而是在发明蜕变本身。

信任是目标，治理是路径

面对公众对AI日益增长的警惕，以及企业大规模裁员带来的冲击，AI信任度正在下滑。但无论是对AI输出结果的信任、员工与管理层之间的信任，还是供应商与客户之间的信任，信任都是商业成功的根本前提。

主题演讲将信任定义为"AI时代用户体验的新第一原则"。简言之，没有足够的信任，新技术就无法被采纳。这既适用于内部员工接受AI辅助工作流，也适用于外部客户关系。Plat4mation的Greg Clock表示，尽早与客户建立信任，往往决定能否赢得长期合约。

治理或许并不令人兴奋，但它是企业IT成功的核心。演讲者反复强调，治理必须贯穿整个开发过程。"每一分钟花在应对治理失火上，就是从赢得使命影响力的竞争中偷走的一个小时。"Sellner说。

从一开始就将治理融入系统，企业还可以提前应对AI部署中最大的挑战之一：规模化扩展。正如Wong所指出的，扩展缓慢是治理不力的体现，而非治理本身的问题。这也并非一劳永逸的事情：良好的政策需要持续回顾，并随环境变化不断调整。但花时间夯实治理基础，长远来看将节省大量精力，并为未来政策建设提供便利。

"当治理在各项目与职能之间碎片化，AI就会变得危险且不一致。"Sellner警告道。

Q&A

Q1：Gartner峰会上提到的AI商业价值公式是什么？

A：Gartner分析师Jason Wong与Brent Stewart提出了一个AI商业价值公式：商业价值 =（模型能力 × 工作流适配度 × 信任度 × 治理水平）的"人类创造力"次方。这一公式强调AI是乘法系统，任意一项归零则整体价值归零。很多企业只关注模型能力，却忽视了工作流适配、员工信任和治理建设，导致AI试点无法转化为真正的商业价值。

Q2：为什么90%的AI试点项目无法进入生产阶段？

A：根据Gartner的数据，90%的AI试点项目从未真正投入生产，仅5%完成落地。主要原因在于企业将AI视为"加法系统"，只优化单一环节，而忽视了工作流适配度、信任度和治理等关键因素。此外，许多组织急于推进，跳过必要步骤，结果扩大的是混乱而非能力。解决之道在于将模型能力、流程适配、信任建立和治理体系统筹考虑。

Q3：Camunda的ProcessOS平台和普通智能体AI工具有什么区别？

A：ProcessOS是Camunda推出的专为AI智能体设计的操作系统，与普通智能体AI工具的根本区别在于设计理念。普通方案是将AI嵌入现有业务流程，而ProcessOS的目标是用AI智能体彻底重构工作流，从根本上重新设计流程以获得更优结果。Camunda将其比喻为：不是给毛毛虫装喷气背包，而是发明蜕变本身——即通过流程编排实现企业级AI的真正转型。