借助企业上下文创造 AI 价值

MIT Technology Review 新闻
enterprise-ai ai-adoption context-layer data-management ai-agents business-value research-report

摘要

MIT Technology Review Insights 在 Atlan 赞助的报告中指出，多数企业虽已使用 AI，但仅 16% 获得变革性价值，关键缺失在于让 AI 理解业务的『上下文层』架构。

<p class="wp-block-paragraph">在整家企业中，可能有数量众多的 AI 平台、系统和工具同时运行——例如由 AI 驱动的客户平台、对话式助手，以及工作流和流程自动化工具。每一个都精密、先进、响应迅速。然而，当它们真正投入工作时，所产生的结果和行动可能是错误的、混乱的，或者未能恰当理解业务本身。许多组织正身处这种境地——而这或许正是它们难以从 AI 投资中获得回报的关键原因之一。</p> <figure class="wp-block-image size-large is-resized"><a href="https://atlan.com/resources/mit-report-ai-business-value/" target="_blank" rel=" noopener"><img fetchpriority="high" decoding="async" height="2000" width="1555" src="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MIT_Atlan-Cover-28-26.png?w=840" alt="" class="wp-image-1147797" style="aspect-ratio:0.7777859615526258;width:472px;height:auto" srcset="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MIT_Atlan-Cover-28-26.png 2480w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MIT_Atlan-Cover-28-26.png?resize=233,300 233w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MIT_Atlan-Cover-28-26.png?resize=768,988 768w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MIT_Atlan-Cover-28-26.png?resize=1555,2000 1555w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MIT_Atlan-Cover-28-26.png?resize=1195,1536 1195w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MIT_Atlan-Cover-28-26.png?resize=1593,2048 1593w" sizes="(max-width: 1555px) 100vw, 1555px" /></a></figure> <div class="wp-block-buttons is-content-justification-left is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-b192c3d7 wp-block-buttons-is-layout-flex"> <div class="wp-block-button is-style-fill is-style-fill--1"><a class="wp-block-button__link has-mittr-white-color has-text-color has-background has-custom-font-size wp-element-button" href="https://atlan.com/resources/mit-report-ai-business-value/" style="border-radius:4px;background-color:#2026d2;font-size:16px" target="_blank" rel="noopener">下载报告</a></div> </div> <p class="wp-block-paragraph">MIT Technology Review Insights 的一项调查显示，尽管所有受访组织目前都在某种程度上使用 AI，但能够从部署中获得变革性价值的不到五分之一（16%）。占比最高的受访者（40%）表示在特定任务或团队中看到了适度收益，21% 报告获得了显著收益，还有 23% 表示收益甚微甚至毫无收益。</p> <figure class="wp-block-image size-full"><a href="https://atlan.com/resources/mit-report-ai-business-value/" target="_blank" rel=" noopener"><img decoding="async" width="1200" height="675" src="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MITTR2026_FigureSocials3.png" alt="" class="wp-image-1147799" srcset="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MITTR2026_FigureSocials3.png 1200w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MITTR2026_FigureSocials3.png?resize=300,169 300w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MITTR2026_FigureSocials3.png?resize=768,432 768w" sizes="(max-width: 1200px) 100vw, 1200px" /></a></figure> <p class="wp-block-paragraph">大多数企业仍处于 AI 用例的试点阶段（38% 的受访者如此表示），或将其用于通过 co-pilot、聊天助手等工具辅助员工工作（35%）。仅有 12% 的企业已将 AI 智能体投入生产环境，3% 表示他们已用 AI 承担关键流程中的大部分工作。</p> <p class="wp-block-paragraph">Atlan 联合创始人 Prukalpa Sankar 表示："模型的能力与模型在企业内部真正发挥作用之间存在巨大鸿沟。就任何现实场景的意图和目的而言，通用人工智能其实已经到来了，只是它在今天的大多数公司里还不那么有用。"</p> <figure class="wp-block-image size-full"><img decoding="async" width="1200" height="675" src="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MITTR2026_Quotes_Rev3-1.png" alt="" class="wp-image-1147809" srcset="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MITTR2026_Quotes_Rev3-1.png 1200w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MITTR2026_Quotes_Rev3-1.png?resize=300,169 300w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/10/MITTR2026_Quotes_Rev3-1.png?resize=768,432 768w" sizes="(max-width: 1200px) 100vw, 1200px" /></figure> <p class="wp-block-paragraph">Sankar 表示，缺失的那一层就是上下文——即 AI 对业务的理解程度。上下文层是一套架构基础设施，位于组织的业务系统（例如记录系统和数据系统）与 AI 平台之间。它将企业智慧转化为受治理的、可供机器使用的上下文，提供给 AI 智能体或模型，并帮助知识不断累积。Sankar 说："没有面向 AI 的上下文层，就好像你雇来了全世界最聪明的实习生，却蒙上他的双眼，然后把他直接丢进你的组织里。"</p> <p class="wp-block-paragraph"><a href="https://atlan.com/resources/mit-report-ai-business-value/"><strong>下载报告</strong></a></p> <p class="wp-block-paragraph"><em>本文内容由 MIT Technology Review 的定制内容部门 Insights 制作，而非其编辑团队所撰写。内容经由人工调研和撰写，任何可能使用的 AI 工具均限于在人工监督下的制作流程中使用。</em></p>
查看原文
查看缓存全文

缓存时间: 2026/10/29 01:26

# 借助企业上下文创造 AI 价值 来源：https://www.technologyreview.com/2026/10/28/1147709/creating-ai-value-with-enterprise-context 在企业中，可能同时运行着数量众多的 AI 平台、系统和工具——例如，AI 驱动的客户平台、对话式助手，以及工作流和流程自动化工具。每一个都技术精湛、先进高效、响应迅速。然而，当它们真正投入工作时，所产生的结果和行动可能出错、混乱，或缺乏对业务的正确理解。许多组织都面临这样的困境——这或许正是它们难以从 AI 投资中获得回报的关键原因之一。 [MIT Technology Review Insights](https://atlan.com/resources/mit-report-ai-business-value/) 的一项调查显示，虽然受访的每家组织目前都在一定程度上使用 AI，但只有不到五分之一（16%）的组织从其部署中获得了变革性的价值。占比最高的受访者（40%）表示他们在特定任务或团队中看到了适度的收益，21% 的受访者报告了显著的收益，而 23% 的受访者表示收益微乎其微甚至完全没有收益。 [多数企业仍处于 AI 用例的试点阶段](https://atlan.com/resources/mit-report-ai-business-value/)（38% 的受访者如此表示），或使用 AI 通过副驾驶（co-pilot）或聊天助手等工具来辅助员工工作（35%）。仅有 12% 的企业将 AI 智能体投入了生产环境，3% 的受访者表示他们在关键流程中使用 AI 来完成大部分工作。 Atlan 联合创始人 Prukalpa Sankar 表示："模型的实际能力与它们在组织内部真正发挥作用的程度之间存在巨大差距。就每一个实际的意图和目的而言，通用人工智能已经实现了。只是在当今大多数公司中，它并没有真正派上用场。" Sankar 认为，缺失的那一层是上下文（context），也就是 AI 对业务的理解程度。上下文层是一种架构基础设施，位于组织的业务系统（例如记录和数据系统）与 AI 平台之间。它将企业知识转化为可供 AI 智能体或模型使用的、经过治理的机器可读上下文，并帮助知识不断积累。Sankar 说："如果没有 AI 的上下文层，就好比你雇用了世界上最聪明的实习生，却蒙上他们的眼睛，然后把他们扔进你的组织里。" **下载完整报告**（https://atlan.com/resources/mit-report-ai-business-value/） *本内容由 MIT Technology Review 的定制内容团队 Insights 制作，而非其编辑团队制作。内容由人工调研和撰写，任何可能使用的 AI 工具仅限于在人工监督下的制作流程。*

相似文章

为上下文感知型 AI 辩护

MIT Technology Review

在 MIT Technology Review 的 Business Lab 播客访谈中，Celonis 首席企业 AI 科学家 Devavrat Shah 阐述了为何企业 AI 必须理解业务运营的上下文，才能从试验走向规模化落地。

大型科技与企业中的代理AI

Reddit r/AI_Agents

一位企业研发经理对大型公司采用AI的现实情况的第一手视角，凸显了高管期望与实际生产力提升之间的差距，以及让团队有效使用AI工具所面临的挑战。

将 AI 代理接入企业知识

MIT Technology Review

一项针对 300 名科技和 AI 高管的调查发现，只有约 34% 的 agentic AI 项目进入生产环境，数据碎片化和缺失的组织上下文是主要瓶颈——这意味着知识层（knowledge layer）、RAG 和知识图谱是连接 AI 代理与企业数据的优先投资方向。