本週的新聞比預期更務實。內容沒有太多展望或願景，反而聚焦於「AI 導入後實際遇到的問題」——哪些類型的工具適合哪些情境、資料基礎有多重要，以及為什麼速度提升了，交付卻沒有。以下彙整四則資訊。
78% 的中大型企業已在其核心流程中使用 AI 代理。
iResearch 最新數據：78% 的中大型企業已將 AI 代理整合到客戶服務、營運分析與決策支援等核心流程中。這個數字一年前僅略高於 30%，而變化發生得非常迅速。
IT之家整理的選型指南把市面上的產品分成三類：
- 深度分析與決策（明略科技 DeepMiner）：適用於對可解釋性要求較高的場景，例如金融風控、精細化零售營運與製造品質檢測。
- 通用對話與任務導向（ByteDance Coze、Baidu ERNIE Agent）：部署門檻低，適合快速試用，但在理解複雜業務場景方面有限
- 垂直場景專用（美洽客服 AI、釘釘 AI 助理、訊飛星火）：在他們擅長的領域扎實做好
篩選標準框架：真實業務場景（而非展示環境）中的任務完成率、資料安全機制與結果可解釋性，以及與 WeCom/DingTalk/Feishu 的整合能力。三者缺一不可。
Argon & Co：AI 是強化人事流程系統的層級，而非平行的第四個區塊
全球營運管理顧問公司 Argon & Co 今日（4月8日）更新了其 AI 轉型方法論。有一項說法值得進一步闡述：AI 不應作為一個獨立的「第四維度」被加入組織中，而應嵌入現有的人員、流程與系統之中。
他們在智慧製造方向上使用了自主開發的框架 MODE，並結合 RedZone 工廠數位化工具，直接應用於生產現場。重點不在於 BI 儀表板，而在於生產現場的即時決策。
採購方向也遵循類似的邏輯：不是以人工智慧取代採購，而是運用先進分析來優化供應商策略並強化供應鏈韌性，將採購部門從成本中心轉變為策略支點。
取得成果的企業並不是買了最好的 AI 工具；而是將 AI 整合進真實的商業決策鏈中。這句話聽起來簡單，但真正做到的人卻寥寥無幾。
AI 加速程式碼撰寫，但發布速度並未提升——Infosys 與 Harness 旨在解決這個問題
上週，Infosys 與 Harness 宣布了一項策略合作夥伴關係，旨在解決他們所謂的「AI 速度悖論」。
這個悖論描述許多團隊正在經歷的現象：AI 工具已將程式碼生成速度提升了好幾倍，但測試、部署、安全審查與合規等下游流程在很大程度上仍屬手動。結果，整體發布節奏並未大幅加快；相反地，由於程式碼量急劇增加，技術債與潛在風險正不斷累積。
他們的計畫是將 Infosys Topaz 服務套件與 Harness 軟體交付平台整合，自動化從程式碼提交到部署的一切流程，並重點處理高度受監管產業（金融、能源）中的治理與稽核要求。
對本土企業而言，這個問題同樣存在。導入 AI 程式編寫工具後，若 CI/CD、自動化測試與權限管理沒有同步跟上，累積下來的不是效率，而是風險。
2026 年五大 AI 趨勢，第三個最容易被忽略
36Kr 整理了 2026 年 AI 與資料科學的五個方向，其中第三個——資料品質重於資料量——是在專案啟動時最容易被跳過的一項。
許多企業在推動 AI 專案時，會將心力集中在挑選模型與建置平台上。然而，若資料本身的一致性、完整性與即時性無法獲得保證，AI 系統輸出的結果只會放大這些問題，而不會自動修正它們。
另一個值得注意的訊號：企業衡量 AI 的標準正從「是否使用 AI」轉向「使用 AI 後的 ROI 是多少」。在啟動專案時，指標設計甚至比技術選擇本身更重要——沒有明確指標的 AI 專案，日後難以評估，在預算編列方面也難以推進。
五大趨勢還包括：從試點專案轉向大規模生產、代理式 AI 的崛起（AI 從對話轉向自主執行任務）、AI 治理與合規成為強制要求，以及人才策略從外部招聘轉向內部技能再培訓。
36Kr · 2026年4月8日每週訊號摘要
- 1 AI 代理市場滲透率達 78%，選擇窗口正在縮小，「是否要做」已不再是問題
- 2 將 AI 嵌入企業決策鏈中，會比建立獨立的 AI 部門帶來更好的成果
- 3 AI 速度悖論：程式碼變快了，但交付並沒有；下游系統跟不上步調是主要原因
- 4 資料品質是 AI 導入的根本變數；ROI 指標設計應優先於工具選擇
本週的消息比預期更務實。沒有太多展望或願景，反而聚焦於「AI 導入後遇到的真實問題」——哪些類型的工具適合哪些場景、資料基礎有多重要，以及為什麼速度提升了，交付卻沒有跟上。以下彙整四則資訊。
78% 的中大型企業已在其核心流程中使用 AI 代理
iResearch 最新數據：78% 的中大型企業已將 AI 代理整合到客戶服務、營運分析與決策支援等核心流程中。這個數字一年前僅略高於 30%，而且變化發生得非常迅速。
IT之家整理的選型指南把市面上的產品分成三類：
- 深度分析與決策（明略科技 DeepMiner）：適用於對可解釋性要求高的場景，例如金融風控、精細化零售營運與製造品質檢驗。
- 一般對話與任務導向（ByteDance Coze、Baidu ERNIE Agent）：部署門檻低，適合快速試用，但在理解複雜業務場景方面有限
- 垂直場景專項（美洽客服 AI、釘釘 AI 助理、科大訊飛星火）：在擅長的領域扎實做好
選擇標準架構：真實商業情境（而非展示環境）中的任務完成率、資料安全機制與結果可解釋性，以及與企業微信／釘釘／飛書的整合能力。三者缺一不可。
Argon & Co：AI 是強化人事流程系統的層級，而非平行的第四個區塊
全球營運管理顧問公司 Argon & Co 今日（4月8日）更新了其 AI 轉型方法論。有一項說法值得進一步闡述：AI 不應作為獨立的「第四維度」加入組織，而應嵌入現有的人員、流程與系統之中。
他們在智慧製造方向上採用了一個名為 MODE 的自研框架，並結合 RedZone 工廠數位化工具，直接應用於生產現場。重點不在於 BI 儀表板，而在於生產現場的即時決策。
採購方向也遵循類似的邏輯：不是以 AI 取代採購，而是運用進階分析來最佳化供應商策略並強化供應鏈韌性，讓採購部門從成本中心轉型為策略支點。
取得成果的公司並不是買了最好的 AI 工具；相反地，他們將 AI 整合進真實的商業決策鏈中。這句話聽起來很簡單，但實際上很少人真正做到。
AI 加速程式碼撰寫，但發布速度並未提升——Infosys 與 Harness 旨在解決這個問題
上週，Infosys 與 Harness 宣布建立策略合作夥伴關係，旨在解決他們所謂的「AI 速度悖論」。
這個悖論描述了許多團隊正在經歷的現象：AI 工具已將程式碼生成速度提升了數倍，但測試、部署、安全審查與合規等下游流程在很大程度上仍仰賴人工。因此，整體發布步調並未大幅加快；相反地，由於程式碼量急遽增加，技術債與潛在風險正在累積。
他們的計畫是將 Infosys Topaz 服務套件與 Harness 軟體交付平台整合，自動化從程式碼提交到部署的所有流程，並著重於滿足高度監管行業（金融、能源）的治理與稽核要求。
對國內企業而言，這個問題同樣存在。導入 AI 編碼工具之後，若 CI/CD、自動化測試與權限管理未能同步跟上，累積下來的不是效率，而是風險。
2026 年五大 AI 趨勢，第三項最容易被忽略
36Kr 彙整了 2026 年 AI 與資料科學的五個方向，其中第三個——資料品質重於資料量——是在專案啟動時最容易被跳過的。
許多企業在推動 AI 專案時，會將心力集中在選擇模型與建置平台上。然而，若資料本身的一致性、完整性與時效性無法獲得保證，AI 系統輸出的結果只會放大這些問題，而不會自動修正它們。
另一個值得注意的訊號：企業衡量 AI 的標準正從「是否使用 AI」轉向「使用 AI 後的 ROI 為何」。在啟動專案時，指標設計甚至比技術選擇本身更為重要——沒有明確指標的 AI 專案，日後難以評估，在預算編列方面也難以推進。
五大趨勢還包括：從試點專案轉向大規模生產、代理式 AI 興起（AI 從對話轉向自主執行任務）、AI 治理與合規成為強制要求，以及人才策略從外部招聘轉向內部技能再培訓。
36Kr · 2026年4月8日每週訊號摘要
- 1 AI 代理市場滲透率為 78%，選擇窗口正在收窄，「是否要做」已不再是問題
- 2 將 AI 嵌入企業決策鏈所帶來的成果，優於建立獨立 AI 部門
- 3 AI 速度悖論：程式碼變快了，但交付並沒有，下游系統未能跟上步調是主要原因
- 4 資料品質是 AI 導入的根本變數；ROI 指標設計應優先於工具選擇
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