簡要摘要企業人工智慧（AI）採用在2026年將達到轉折點，全球組織正從試點階段邁向將AI融入核心運營、工業化自主系統，並在關鍵行業推動策略性、受規範的實施擴展。預計到2026年，全球在AI系統上的支出將超過2兆美元，焦點集中在為何今年成為企業AI採用的決定性時刻。全球各地的組織正超越試點和概念驗證，將AI融入核心運營，應對監管要求，並大規模工業化自主系統。在中東和印度等地區，採用速度迅速加快。金融、能源、政府和數位服務領域領先推動，印度成為主要的AI人才和執行中心，而中東則推動主權模型、國家數據平台和行業特定項目的大規模戰略實施。在本次訪談中，Gibbs Consulting的CEO Farida Gibbs 探討推動企業AI採用的力量、領先的行業，並為CEO和CIO提供實用指導，幫助他們在自主和自主系統的時代中平衡創新、治理與長期商業轉型。## 2026年作為轉折點：中東如何將AI從試點推向關鍵行業的生產階段你認為2026年將是企業AI採用的轉折點——哪些關鍵發展推動了這一轉折？“2026/2027標誌著轉折點，因為監管義務開始可執行，主權部署模式逐步落實，AI終於被嵌入到核心商業流程中，而不僅僅是試點計畫。”就中東而言，Farida指出：“在中東，我們看到組織將AI工業化，作為平台現代化、產品導向交付團隊的一部分，並從創新實驗室轉向運營所有權，即使最初是在可信數據層面。”該地區正從AI的雄心轉向行動，政府和企業投資於主權計算、國家數據平台和行業特定計畫，將AI從試點推向生產。公司正將AI從創新實驗室轉向運營團隊，專注於可信數據和平台現代化，以加快在關鍵行業的採用。中東在國家AI策略方面進行大量投資。你認為該地區最具影響力的項目有哪些？“最具影響力的項目包括主權計算和模型、國家數據平台，以及由政府主導的行業特定採用計畫。”這些項目使本地模型訓練和部署能在國家政策框架下進行，減少延遲和跨境數據摩擦，並為公共和私營部門提供基礎設施，將工作負載從試點環境轉移到持續生產。在這些地區，哪些行業或部門目前在AI成熟度方面領先，為何？“IT基礎設施、銀行、政府和能源領先，原因在於它們專注於堅實的數據基礎、以ROI為導向的用例，以及中央的規範要求。”這些行業受益於大量結構化數據、明確的效率或收入杠杆（如詐騙偵測、電網優化、公民服務），並且通常得到監管或部長級的支持——這些條件使企業級AI的採用既實用又可衡量。## 探索自主AI：安全企業採用的領導、治理與運營策略自主和自主系統AI正逐漸普及。這些技術對領導層和人力資源規劃提出了哪些新挑戰？“自主系統帶來了運營風險、勞動力重組以及對能獨立行動系統的持續監督的新挑戰。然而，‘人中之人’的角色依然重要，透明度和可審計性也是不可或缺的。”談到CEO應建立哪些新角色、報告線和責任機制以安全運營自主AI，Farida解釋：“企業應建立明確的AI產品所有權、獨立的風險責任，以及正式的變更控制，以確保自主系統能安全、大規模部署，並完整追蹤決策過程。”這自然引出一個更廣泛的問題：如何在創新與治理之間取得平衡？尤其是在金融或政府等受規範行業，企業如何平衡AI創新與治理？“企業必須在低風險領域快速創新和自動化，同時從一開始就嵌入可審計性、決策追蹤和分層治理，以符合規範要求。”在企業準備大規模推行AI的過程中，未來12–24個月內，決策者的首要任務應是什麼？“決策者應優先考慮高價值工作流程、企業AI控制平面、可信數據基礎，以及運營模型重塑，而非追逐最新的熱點話題。”## 自信擴展AI：CEO與CIO的策略指導Gibbs Consulting協助客戶將AI策略與業務轉型目標對齊。Farida Gibbs分享：“在Gibbs Consulting，我們通過設計並整合可信數據平台、以規範為先的架構，以及安全治理和可追蹤的自主自動化，來將AI方案與業務成果相結合。”隨著AI發展速度加快，許多高管感受到迅速而負責任行動的壓力。你會給感到不知所措但又不想落後的CEO和CIO什麼建議？“我的建議是少關注炒作，多專注於業務自動化——這是我們自工業革命以來一直在做的事情。建立基於可信數據、質量控制和運營模型的持久企業能力，是這一切的基礎。AI推理應僅在能帶來明確商業利益的情況下實施，並且絕不在沒有專家參與的情況下做出自動決策。這樣，組織才能有信心地擴展AI。”
在規模化AI的導航：Farida Gibbs為CEO和CIO提供的策略洞察
簡要摘要
企業人工智慧（AI）採用在2026年將達到轉折點，全球組織正從試點階段邁向將AI融入核心運營、工業化自主系統，並在關鍵行業推動策略性、受規範的實施擴展。
預計到2026年，全球在AI系統上的支出將超過2兆美元，焦點集中在為何今年成為企業AI採用的決定性時刻。全球各地的組織正超越試點和概念驗證，將AI融入核心運營，應對監管要求，並大規模工業化自主系統。在中東和印度等地區，採用速度迅速加快。金融、能源、政府和數位服務領域領先推動，印度成為主要的AI人才和執行中心，而中東則推動主權模型、國家數據平台和行業特定項目的大規模戰略實施。
在本次訪談中，Gibbs Consulting的CEO Farida Gibbs 探討推動企業AI採用的力量、領先的行業，並為CEO和CIO提供實用指導，幫助他們在自主和自主系統的時代中平衡創新、治理與長期商業轉型。
2026年作為轉折點：中東如何將AI從試點推向關鍵行業的生產階段
你認為2026年將是企業AI採用的轉折點——哪些關鍵發展推動了這一轉折？
“2026/2027標誌著轉折點，因為監管義務開始可執行，主權部署模式逐步落實，AI終於被嵌入到核心商業流程中，而不僅僅是試點計畫。”
就中東而言，Farida指出：“在中東，我們看到組織將AI工業化，作為平台現代化、產品導向交付團隊的一部分，並從創新實驗室轉向運營所有權，即使最初是在可信數據層面。”
中東在國家AI策略方面進行大量投資。你認為該地區最具影響力的項目有哪些？
“最具影響力的項目包括主權計算和模型、國家數據平台，以及由政府主導的行業特定採用計畫。”
這些項目使本地模型訓練和部署能在國家政策框架下進行，減少延遲和跨境數據摩擦，並為公共和私營部門提供基礎設施，將工作負載從試點環境轉移到持續生產。
在這些地區，哪些行業或部門目前在AI成熟度方面領先，為何？
“IT基礎設施、銀行、政府和能源領先，原因在於它們專注於堅實的數據基礎、以ROI為導向的用例，以及中央的規範要求。”
這些行業受益於大量結構化數據、明確的效率或收入杠杆（如詐騙偵測、電網優化、公民服務），並且通常得到監管或部長級的支持——這些條件使企業級AI的採用既實用又可衡量。
探索自主AI：安全企業採用的領導、治理與運營策略
自主和自主系統AI正逐漸普及。這些技術對領導層和人力資源規劃提出了哪些新挑戰？
“自主系統帶來了運營風險、勞動力重組以及對能獨立行動系統的持續監督的新挑戰。然而，‘人中之人’的角色依然重要，透明度和可審計性也是不可或缺的。”
談到CEO應建立哪些新角色、報告線和責任機制以安全運營自主AI，Farida解釋：“企業應建立明確的AI產品所有權、獨立的風險責任，以及正式的變更控制，以確保自主系統能安全、大規模部署，並完整追蹤決策過程。”
這自然引出一個更廣泛的問題：如何在創新與治理之間取得平衡？尤其是在金融或政府等受規範行業，企業如何平衡AI創新與治理？
“企業必須在低風險領域快速創新和自動化，同時從一開始就嵌入可審計性、決策追蹤和分層治理，以符合規範要求。”
在企業準備大規模推行AI的過程中，未來12–24個月內，決策者的首要任務應是什麼？
“決策者應優先考慮高價值工作流程、企業AI控制平面、可信數據基礎，以及運營模型重塑，而非追逐最新的熱點話題。”
自信擴展AI：CEO與CIO的策略指導
Gibbs Consulting協助客戶將AI策略與業務轉型目標對齊。Farida Gibbs分享：“在Gibbs Consulting，我們通過設計並整合可信數據平台、以規範為先的架構，以及安全治理和可追蹤的自主自動化，來將AI方案與業務成果相結合。”
隨著AI發展速度加快，許多高管感受到迅速而負責任行動的壓力。你會給感到不知所措但又不想落後的CEO和CIO什麼建議？
“我的建議是少關注炒作，多專注於業務自動化——這是我們自工業革命以來一直在做的事情。建立基於可信數據、質量控制和運營模型的持久企業能力，是這一切的基礎。AI推理應僅在能帶來明確商業利益的情況下實施，並且絕不在沒有專家參與的情況下做出自動決策。這樣，組織才能有信心地擴展AI。”