2026年实现人工智能投资回报之路

2025年，企业投入大量时间探索人工智能应用。各部门团队尝试了多种AI模型，包括写作助手、笔记工具、聊天机器人以及轻量级自动化项目。

随着时间推移，真正凸显的关键并非谁采用了人工智能解决方案，而是如何运用它。那些将人工智能深度融入实际工作流程的企业开始收获切实的运营效益，而将技术局限于孤立试点项目的企业，其进展则停滞于部门层面。

随着2026年的到来，这种区别正在重塑企业对人工智能投资回报率的认知。人工智能的价值不再体现在单一工具或点解决方案上，而是在以人为核心构建的、由人工智能驱动的互联系统中——协调运作的人工智能代理将与员工并肩协作，处理那些拖慢整体效率的重复性工作。

该模式并非取代团队，而是消除团队间的摩擦，让工作得以顺畅推进。

每个部门各自开展试点项目，往往缺乏协调或共同目标：

• 市场部试用了草稿工具

• 人力资源部测试了聊天机器人

• 学习与发展部尝试了翻译软件

• 技术支持部试用了AI工单路由系统

• IT部门评估了代理协调框架

真正拖慢一切的并非工具本身，而是工具之间的断层：

团队在此耗费了大部分时间，而人工智能系统未能充分衔接以提供协助。

真正获得显著投资回报的组织，并非那些投入最多人工智能资金的企业，而是那些实现了基础运营环节自动化的企业。

从技术角度而言，这意味着一个由人工智能代理组成的协同系统，每个代理在工作流的不同环节并行运作——从规划创作到质量审核与本地化。 实际应用中，这些多智能体团队承担了以往拖慢团队效率的重复性工作，确保每个环节保持关联、一致且受控。它们共同构建并行智能体工作流，使内容从草稿到发布全程无需人工交接。

不妨将其视为一支由人工智能代理组成的团队，它们并行协作，各自承担明确职责，在整个工作流中协同处理从撰写、本地化到格式调整和发布等所有环节。 一个代理负责内容重写，另一个确保品牌语调一致，再一个进行翻译，另有专员应用术语规范，还有人针对特定平台调整格式，最后由代理将成果发布至您的CMS、LMS、HRIS、PIM或DAM系统。

每个代理：

• 具有明确的角色定位

• 接收结构化输入

• 产生可预测的输出

• 能够独立运作，或与他人并行协作

这些多智能体团队协同运作，统筹内容创作与本地化流程，确保每个环节保持联动、一致且可监控。团队无需关注底层并行智能体工作流——他们只需感受互联系统带来的成效：

工作现在会自动流转于各个阶段，而人类则专注于需要背景知识或专业技能的部分。

这些并行运作的代理团队构成了基础架构——人类协作使其产生实际影响。

这些并非孤立的工具——它们是由智能代理组成的协同团队，在结构化环境中运作，每个交接环节均实现自动化，所有输出始终保持一致性。

代理处理各种用例，包括：

人类提供背景信息、判断力和监督机制，智能体则负责处理规模化任务与执行环节。由此形成的工作流能够持续推进，而非在每次交接时停滞不前。

此时投资回报率指标便显现出来。团队将时间用于决策制定和成果优化，而非流程管理。

学习与发展团队长期以来一直面临版本控制和全球协调的难题。某一地区的政策变更可能需要数月时间才能逐步渗透到每个培训模块、每种语言版本和每个平台中。

全球医疗科技公司史密斯与尼夫（Smith & Nephew）亲历了这一挑战。其培训内容需要在数十个市场中持续更新、本地化并进行合规性检查。在实施基于智能代理的工作流后：

• 政策更新自动触发新版本草稿生成

• 术语规范与合规规则即时生效

• 20余种语言的本地化工作并行推进

• 更新模块直接发布至对应学习管理系统

以往需要数周协调的业务目标，如今仅需数日即可达成。学习与发展团队现可专注于教学质量，而非管理跨格式、跨区域及跨系统的更新工作。

全球网站必须快速迭代——产品页面、帮助中心、落地页和文档内容都在频繁更新。传统工作流程迫使团队手动追踪更新、临时请求翻译，并逐个区域推进变更。

1. 检测到源系统中的更新

2. 即时生成本地化内容

3. 始终如一地应用品牌和术语规则

4. 将更新直接推送到区域内容管理系统环境

当内容在多个团队、语言和渠道间传递时，孤立的工具往往会产生不一致的输出结果。

Wunderman Thompson每天都要应对这种复杂性，该公司为超过150家客户管理亚马逊店铺和电商内容。通过采用共享的、代理驱动的工作流程：

1. 品牌语音和术语实现自动强制执行

2. 翻译记忆库确保跨市场一致性

3. 即时生成各区域内容变体

4. 多市场发布流程无缝衔接

该团队在保持原有人员规模的前提下，将产能提升了30%——这证明协调一致的工作流程能够在不增加额外运营负担的情况下，显著提升员工生产力。

早期对人工智能应用的热忱与炒作，促使许多组织尝试构建协调运作的人工智能代理系统以优化现有流程。部分组织在小规模实践中取得成功，但多数都遭遇了相同的挑战。

在衡量人工智能投资回报率时，企业领导者希望获得立竿见影的成果，而非经过多年开发周期才能见效的收益。他们需要可靠、合规且能与现有工具无缝集成的系统。

正因如此，许多企业选择采用专为此目的设计的平台，而非试图自行构建所有系统。

您应该构建内部本地化工作流程，还是投资于平台？这份问卷和检查清单可帮助营销负责人在做出长期决策前评估速度、规模、成本和风险。

Smartcat等系统提供完全集成的人工-代理工作流环境，在统一的结构化环境中协调多个代理，确保每个步骤相互衔接并持续优化。 团队无需从零构建，可直接基于即用型基础设施开展工作，专注于提升业务成果。由此实现跨多语言与全球内容运营的快速成效和可量化的投资回报率。

如今，超过四分之一的《财富》1000强企业采用Smartcat进行多语言和全球内容运营。

• 专注于决策、创造力和情境的人员

• AI智能体负责重复性工作、协调与一致性管理

• 跨区域、跨语言、跨平台连接工作流各阶段的系统

其结果是能够在保持质量的前提下，实现协调一致且可扩展的工作流程。当前采用此模式的组织正在构建运营基础，这将决定未来数年内容的创作与交付方式。