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第 9398  篇深度好文：5530  字 | 14 分钟阅读

商业趋势

笔记君说：

你有没有过这种体验？

写周报时，翻遍五六个系统扒数据；跟客户沟通时，反复解释同一个问题；处理工作流程时，卡在跨部门对接的环节动弹不得……我们总说 AI 能提高效率，但以前的 AI，更像个 " 问答机器 " ——你问它才答，你不说它就躺平。

但 Google Cloud 刚出的《AI 智能体趋势 2026》报告说，2026 年这一切要变了。AI 会从 " 只会回答问题的工具 "，变成能听懂目标、拆任务、跨系统自己干活的 " 得力帮手 "（也就是报告里说的 AI 智能体）。

这不是遥远的畅想，而是已经在发生的现实。今天就跟你掰开揉碎了聊：这波 AI 变革到底会怎么改咱们的工作，普通人该怎么抓住机会？

一、核心转变：

从 " 人亲自干活 "，到 " 人管 AI 干活 "

这波 AI 变革最核心的变化，不是 " 干活更快了 "，而是 " 干活的方式变了 "。

以前咱们谈 AI，总说 " 帮人把事做快 " ——比如 AI 帮你写初稿、算数据，最后还是得你逐字改、逐题核对。

但 2026 年的 AI 智能体，厉害在 " 能自主搞定一整套事 "：你只要告诉它 " 要达成什么目标 "，它会自己拆分成小任务，调用公司的各种系统，一步步推进，最后给你一个结果。

随之而来的，是咱们的角色大变身：从 " 亲自执行的打工人 "，变成 " 指挥 AI 的管理者 "。

打个比方，以前做市场经理，得自己写文案、找数据、盯竞品、做报告，一天忙得脚不沾地。2026 年，你手下会有五个 "AI 专属助理 "：

数据助理：扒遍公司内外的结构化数据，找出市场趋势；

分析助理：24 小时盯竞品动态、社交媒体口碑，每天给你发一页核心洞察；

内容助理：按公司的品牌语气，写好社交媒体文案和博客初稿；

创意助理：给文案配图片、剪视频；

报告助理：每周自动拉取 campaign 数据，生成分析总结。

你要做的，不是自己写文案、找数据，而是：告诉它们这周的核心目标（比如 " 推广新产品，吸引年轻用户 "），给点策略指引（比如 " 重点突出性价比 "），最后检查一下结果有没有问题，拍板定夺就行。

说白了，AI 把重复、繁琐的执行活全包了，咱们只需要聚焦 " 定方向、做判断、把关结果 "。

而且这不是空想。数据显示，现在已经有 52% 的公司，把 AI 智能体用在了生产环境里：客户服务、市场运营、技术支持、产品创新，到处都有它们的身影。

比如全球最大的纸浆制造商 Suzano，用 AI 智能体把员工的自然语言（比如 " 查一下某类物料的库存 "）变成系统能识别的查询指令，5 万名员工查数据的时间直接减少 95%；电信公司 TELUS 更狠，5.7 万名员工日常用 AI，平均每次交互能省 40 分钟。

二、五大趋势：

未来，AI 智能体将渗透到工作的方方面面

如果说核心转变是 " 道 "，那这五大趋势就是 " 术 "。我们来看看这些 AI 帮手会出现在哪些场景，怎么改变咱们的工作和生活。

1. 每个员工都有 " 专属 AI 助理 "：个人能力直接翻倍

以前的 AI 工具，要么是公司统一配的 " 大杂烩 "，要么得自己找插件拼凑，用起来特别别扭。未来，每个员工都会有 " 量身定制 " 的 AI 助理。

这个助理懂公司的业务语境：能访问内部知识库、客户数据、历史工作成果，不会像通用 AI 那样 " 说外行话 "；它还能跟你配合默契：你把重复的活（比如整理会议纪要、跟进待办事项、初步筛选邮件）交给它，自己专注于创新、谈判、战略思考这些 " 高价值活 "。

这里要澄清一个误区：不是有了 AI 助理，你就没主动权了。它更像一个 " 超级执行者 "，在你的指导和监督下干活，比如写合同，AI 可以初稿，但最终的风险把控、条款谈判，还是得你上。

就像媒体行业，AI 能帮你整理海量素材，但讲什么故事、怎么讲得动人，还是得靠人的创造力。

2. 公司流程变成 " 数字流水线 "：从头到尾自动跑

如果说每个员工的 AI 助理是 " 单兵作战 "，那公司核心流程的 AI 智能体系统，就是 " 团队协作 "。

以前公司的流程，比如采购、客户支持、安全运营，都是 " 人对接系统、人对接人 "，中间容易卡壳：比如网络出问题，得先让技术部门检测，再让售后通知客户，流程走下来大半天。未来，AI 智能体系统会把这些环节串起来：

发现网络异常后，AI 先自动尝试修复；修复不了，自动在现场服务系统创建工单；同时同步给客户联络中心，告知客户情况——整个过程跨系统、跨部门，不用人手动干预，人类只需要在关键节点监督、拍板。

要实现这种 " 流水线 "，靠的是两个关键技术：

A2A 协议：相当于 AI 之间的 " 普通话 "，不同开发者、不同框架的 AI 能互相沟通协作；

MCP 协议：相当于 AI 和公司系统的 " 数据线 "，能让 AI 安全访问实时数据（比如库存、订单、客户信息），而不是靠 " 过时的知识库 " 干活。

比如动物保健公司 Elanco，用 AI 智能体处理每个生产基地 2500 多份非结构化文件（比如政策、流程文档），自动分类、提取关键信息、排查冲突，避免了因为信息过期或冲突导致的生产力损失——以前这种损失在大型基地可能高达 130 万美元。

3. 客户服务从 " 被动响应 " 到 " 主动服务 "：像有了 " 私人管家 "

你有没有吐槽过传统客服？重复说问题说三遍，转人工要等半天，最后还没解决。这就是 " 规则型自动化 " 的局限，只能机械响应，不会灵活处理。

未来的客户服务 AI 智能体，会变成你的 " 私人管家 "。

它能记住你的历史信息：你上周买了件蓝色毛衣，今天打电话，它一接就知道 " 你可能是要退换货 "；它还能主动解决问题：物流延误了，不等你投诉，它已经查到是配送车坏了，自动安排明天最早配送，还给你充了 10 美元补偿，发短信跟你确认时间。

数据显示，现在已经有 49% 的公司把 AI 智能体用在客户服务上，这是最成熟的落地场景之一。

比如家居建材品牌家得宝（Home Depot），做了个叫 Magic Apron 的 AI 智能体，24 小时在线给客户提供装修指导：怎么装柜子、选哪种油漆、看产品口碑，就像身边有个装修老师傅，随叫随到。

而且这种 " 管家式服务 " 不局限于消费端。比如工厂里，AI 智能体能分析生产数据，发现某个班次效率低，会主动给出建议：" 可以调整设备参数，或者给员工做个专项培训 "，相当于给管理者配了个 " 生产顾问 "。

4. 安全防护：从 " 喊警报 " 到 " 自动灭火 "

现在的公司安全部门，最头疼的是 " 告警疲劳 "：每天收到成千上万个安全告警，分析师根本看不过来，很可能漏掉真正的威胁。就像家里装了 100 个烟雾报警器，天天响，真着火了反而没反应。

未来的安全 AI 智能体，会从 " 只喊警报 " 变成 " 主动灭火 "。它能自动分流告警（哪些是误报，哪些是真威胁），调查分析（威胁来自哪里，影响多大），甚至在授权范围内直接采取行动（比如拦截恶意攻击、修复漏洞）。

比如 cybersecurity 公司 Specular，用 AI 智能体自动化攻击面管理和渗透测试，帮企业快速找到安全漏洞；另一家公司 Torq 的 AI 安全分析师 Socrates，能自动完成 90% 的一级分析任务，人工操作减少 95%，响应速度快了 10 倍——安全人员不用再埋头处理重复告警，能专注于设计防御架构、猎捕高级威胁。

5. 能不能规模化赚钱，看员工会不会 " 管 AI"

最后这个趋势，是所有变化的关键：AI 智能体能不能给公司带来持续价值，核心不是买了多少技术，而是员工会不会用。

现在专业技能的 " 半衰期 " 越来越短，技术领域可能只有 2 年。也就是说，你现在学的技能，2 年后可能就过时了。而 AI 的普及，会让 " 会不会管 AI" 变成职场的核心竞争力。

但现在有个落差：84% 的员工希望公司多提供 AI 学习资源，但只有 29% 的员工觉得公司在积极推动 AI 应用。而且 "AI 管家 ""AI 编排者 " 这种新角色，市场上根本招不到现成的人，只能靠公司内部培养。

怎么培养？报告里给了一套实用方法，核心是五个支柱：

1. 定目标：比如 " 让 100% 员工在工作中用 AI"，而且要可衡量；

2. 找支持：组建 " 高管赞助人（给钱给资源）+ 推动者（鼓动员工参与）+ 技术专家（落地解决方案）" 的团队；

3. 造氛围：搞游戏化交流、案例分享，奖励创新用法；

4. 融日常：把 AI 融入工作流，比如办内部黑客松、实践挑战，让员工在干活中学习；

5. 守规则：明确哪些数据能给 AI 用，怎么识别 AI 相关的安全威胁。

比如电信公司 TELUS 和 Google 合作搞了 AI 技能培训，结果 96% 的员工说用 AI 的信心提升了，员工会用 AI 了，公司的效率和创新力自然上来了。

三、AI 时代，这五种人很难替代

聊完了 AI 智能体的趋势，咱们回到最实际的问题：既然 AI 能帮着干活、跑流程，那普通人怎么才能不被替代？

答案很简单：AI 越能干，就越需要有人 " 管着它、盯着它、落地它、担着它 "。未来 3-5 年是 AI 缓冲期，咱们只要找准自己的位置，就能在变革中站稳脚。总结下来，有五种角色永远稀缺：

1. 决策者：给 AI 定方向的 " 指挥官 "

AI 再厉害，也得有人告诉它 " 要做什么、为什么做 "。就像前面说的市场经理，AI 助理团队再能打，也得靠你定核心目标——是推广新产品还是维护老客户，是突出性价比还是强调品牌感。

以前咱们做执行，满足于 " 按流程干完 " 就行；现在得主动思考 " 为什么要做这件事 "" 要达成什么结果 "。

比如用 AI 写方案，不能只说 " 帮我写个推广方案 "，而要明确 " 针对 25-30 岁职场人，推广一款通勤背包，核心卖点是轻便防水，预算 5 万，要包含社交媒体和线下快闪活动 " ——这样 AI 才能精准发力。

说白了，决策者的核心价值是 " 定战略、掌方向 "，这是 AI 学不会的。它能执行，但没法判断 " 这件事该不该做 "" 这么做对公司长期有没有好处 "。

2. 提问者：能问对问题的 " 掌舵人 "

如果暂时做不到决策者的高度，那从 " 会提问 " 开始也完全可以。提问的水平，直接决定了 AI 的输出质量。

很多人用 AI 之所以没效果，就是提问太随意。

比如想让 AI 生成配图，只说 " 给我一张漂亮的图 "，结果全看运气；但如果你说 " 我想表达‘异乡人思念家乡’，要用温暖的水彩风格，画面里要有老房子、路灯、飘着的炊烟，能不能给我三个构图建议并简单解释 "，得到的结果大概率就是你想要的。

提问的关键，是先想清楚自己的目标，再把目标拆成具体的问题。职场里常说 " 会提问的人，思考一定不差 "，AI 时代更是如此——你能问出精准的问题，就意味着你已经想透了事情的关键。

3. 看门人：给 AI 把关的 " 质检员 "

现阶段的 AI 还有个小毛病：偶尔会 " 胡说八道 "（也就是常说的 "AI 幻觉 "），比如给你编一个不存在的数据，或者生成不符合公司规范的内容。这时候就需要 " 看门人 " ——用自己的专业经验，判断 AI 的输出是不是靠谱。

比如 Elanco 用 AI 处理生产文件，AI 能自动分类、提取信息，但最终还是需要熟悉生产流程的员工把关：" 这个条款是不是和最新政策冲突？这个数据是不是准确？"；再比如用 AI 写合同，AI 能搭框架，但涉及法律风险、核心权益的条款，还得靠法务人员审核。

看门人不用学新技能，只要你在自己的领域里够专业、够细心，就能胜任。毕竟 AI 谈论你不熟悉的领域时，你可能觉得它无所不知，但一碰到你的专业，它有没有胡说，你一眼就能看出来。

4. 执行者：连接虚拟与现实的 " 实干家 "

你可能会想：" 执行的活不都被 AI 抢了吗？" 其实不然，AI 能在电脑里跑流程、做分析，但最终还是要有人把事情落到现实里。

比如物流智能体能安排好配送路线，但包裹还是得靠快递员送到你手上；AI 能给出工厂设备的调整建议，但最终还是得靠技术人员去操作；AI 能生成装修方案，但敲墙、刷漆、装柜子，还是得靠工人师傅来干。

虚拟世界的决策，永远需要现实世界的人来落地。而且现在很多公司看似人多，但真正脚踏实地干活的执行者并不多，只要你靠谱、敏捷，能把 AI 的计划变成实实在在的结果，就永远有你的位置。

5. 责任人：为结果兜底的 " 担当者 "

AI 是工具，没有办法承担责任。比如 AI 推荐的营销方案出了问题，损失谁来担？AI 处理客户数据时泄露了隐私，责任谁来负？这时候就需要 " 责任人 " ——对最终结果负责，出了问题敢担当、能解决。

未来，" 谁来担责 " 会成为 AI 时代的核心议题。比如合规智能体自动更新了工作流，但如果不符合监管要求，还是得有人站出来调整、承担后果；客户服务 AI 出了错，还是得有人主动联系客户道歉、弥补。

无论你是决策者、提问者，还是看门人、执行者，最终都得是责任人。毕竟 AI 可以帮你干活，但没法替你担责——而 " 敢担当、能扛事 "，永远是职场最稀缺的品质。

结语：

2026 年的机会，本质是 " 人的解放 "

聊了这么多，你可能会问：AI 这么厉害，会不会取代人？

答案是：不会取代人，但会取代 " 只会执行的人 "。

AI 智能体不是抢工作，而是把我们从重复、繁琐、耗精力的低价值工作中解放出来，让你专注于只有人能做的事：创造性的思考、战略性的决策、有同理心的沟通。

这波变革的学习曲线可能有点陡，但机会属于那些 " 现在就开始行动 " 的人：今天学着跟 AI 配合，学着定方向、提对问题、把好关、落好地、担好责，明天你就是职场里的 " 稀缺人才 "，而不是被淘汰的 " 执行者 "。

说到底，2026 年的 AI 变革，看起来是技术的升级，本质是 " 人的升级 "。它让企业变得更快、更智能，也让每个人都有机会发挥自己的天赋和创造力。

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参考资料： 

1.《重磅｜谷歌 2026AI 趋势报告 ( 下 ) ：技术之外，人是决定性力量》，AI 组织进化论；

2.《重磅｜谷歌 2026AI 趋势报告 ( 上 ) ：当智能体全面进入工作，价值链、流程、职责与能力会有哪些变化 ?》，AI 组织进化论；

3.《AI 时代，留给普通人的五个位置》，罗辑思维。

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