企業(yè)對人工智能和新興技術(shù)的快速采用意味著CIO（首席信息官）需要更新公司的技術(shù)棧。以下是在2026年需要注意的一些挑戰(zhàn)。
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得益于技術(shù)創(chuàng)新和業(yè)務(wù)變革的速度，技術(shù)棧的演變速度比以往任何時(shí)候都要快。為了確保技術(shù)棧的平穩(wěn)運(yùn)行，首席信息官需要避免那些導(dǎo)致浪費(fèi)的常見錯(cuò)誤，這聽起來并不容易。
德勤首席戰(zhàn)略和技術(shù)官Ranjit Bawa（蘭吉特·巴瓦）表示：“技術(shù)棧的擴(kuò)散如此之多，許多技術(shù)棧幾乎每周都在相互競爭?！彼匀斯ぶ悄軛Ｖg為爭奪主導(dǎo)地位的激烈競爭為例。
他說：“我們不斷看到在選擇雙子座棧、Anthropic還是Open AI之間的變化，不可避免的是，首席信息官們會(huì)有一個(gè)他們認(rèn)為與自己戰(zhàn)略一致的棧。隨著其他人工智能模型的發(fā)展，他們感到有必要對沖風(fēng)險(xiǎn)，嘗試最新的替代方案來處理某些工作負(fù)載，以便取代“冠軍?！保蛘卟捎枚鄺ＤＪ揭垣@得更大的靈活性。
Bawa（巴瓦）補(bǔ)充說，這一問題還因更廣泛的云棧困境而加劇。在單一云服務(wù)提供商上標(biāo)準(zhǔn)化可以簡化運(yùn)營，但代價(jià)是靈活性有限。他說：“對于你選擇的每一個(gè)技術(shù)棧，都有五個(gè)理由讓你不會(huì)選擇它，因?yàn)樗鼰o法與你的主機(jī)系統(tǒng)集成，你的數(shù)據(jù)庫無法與它通信，或者你依賴于微軟棧。”
一、2026年首席信息官面臨的7大技術(shù)棧挑戰(zhàn)
在當(dāng)今的人工智能格局中，平衡創(chuàng)新與供應(yīng)商鎖定只是眾多技術(shù)棧挑戰(zhàn)之一。專家告訴《信息周刊》，隨著首席信息官們確定2026年的戰(zhàn)略，關(guān)于技術(shù)棧的決策變得越來越復(fù)雜也越來越重要。從應(yīng)對人工智能代理的擴(kuò)散到應(yīng)對預(yù)算限制和管理影子人工智能，現(xiàn)在做出的決策將決定未來幾年公司能否成功地創(chuàng)新和擴(kuò)展。
以下是首席信息官在2026年必須了解的一些最緊迫的挑戰(zhàn)，以防止技術(shù)棧陷入混亂：
1.人工智能代理的擴(kuò)展與重復(fù)投資
德勤加拿大合伙人兼應(yīng)用人工智能實(shí)踐負(fù)責(zé)人Anand Nimkar（阿南德·尼姆卡爾）表示，他看到在德勤的企業(yè)客戶中，平衡人工智能創(chuàng)新與效率是核心的技術(shù)棧挑戰(zhàn)，人工智能代理在多個(gè)平臺(tái)上的泛濫體現(xiàn)了這一困境。每個(gè)平臺(tái)都有自己構(gòu)建代理的方式，但要有效，平臺(tái)需要與記錄系統(tǒng)和其他平臺(tái)實(shí)現(xiàn)互操作性。
因此，IT部門發(fā)現(xiàn)整個(gè)企業(yè)存在重復(fù)投資的情況。
Nimkar（尼姆卡爾）說：“我看到的兩大主要力量是：一是基于這些平臺(tái)孤島的隔離，二是許多企業(yè)表示他們希望集中化人工智能能力，因?yàn)槿绻患校秃茈y管理這些能力并從中受益，從而不會(huì)產(chǎn)生這些重復(fù)的工作。”
與此同時(shí)，公司正在賦予非技術(shù)用戶——平民開發(fā)者使用像微軟Copilot、谷歌Agent空間和其他系統(tǒng)這樣的工具以更自然的方式創(chuàng)建自己的人工智能代理和自動(dòng)化工作流的權(quán)力。
Nimkar（尼姆卡爾）說：“組織希望通過提供工具將它們連接到數(shù)據(jù)源并讓用例自然浮現(xiàn)來實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)力提升，但如果沒有集中化的監(jiān)督，就會(huì)陷入混亂。首席信息官必須找到方法來賦能平民開發(fā)者，同時(shí)實(shí)施足夠的治理來識別重復(fù)項(xiàng)并分享經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。
2.向代理架構(gòu)的轉(zhuǎn)變發(fā)生在兩個(gè)層面
非營利組織Drupal協(xié)會(huì)（支持Drupal開源項(xiàng)目）的首席技術(shù)官Tim Lehnen（蒂姆·萊恩納）表示，這種推動(dòng)和拉扯的核心是技術(shù)棧從傳統(tǒng)架構(gòu)向代理架構(gòu)的演變，這種演變同時(shí)發(fā)生在基礎(chǔ)設(shè)施和開發(fā)人員層面。
Lehnen（萊恩納）說：“在基礎(chǔ)設(shè)施方面，我們看到管理層的持續(xù)抽象和下層軟件組件的集成，將人工智能分析和工作流整合到分析和監(jiān)控中，以及在系統(tǒng)層面的惡意行為防護(hù)。”
在開發(fā)方面，人工智能助手正被深度整合到開發(fā)環(huán)境中，提示詞工程作為一種重要技能正在出現(xiàn)。他還提到，這種方法也帶來了由“氛圍編碼”（使用生成式人工智能工具從自然語言提示生成代碼）創(chuàng)造的新風(fēng)險(xiǎn)。
由于這種技術(shù)演變，傳統(tǒng)角色正在被重塑，他說：“我們看到人工智能體工具被開發(fā)出來，將某些任務(wù)從工程角色轉(zhuǎn)移到編輯或營銷中的‘構(gòu)建者’角色，而工程角色則從直接開發(fā)上升到編排和系統(tǒng)監(jiān)督。”?
先進(jìn)技術(shù)服務(wù)和解決方案公司Genpact的首席技術(shù)和創(chuàng)新官Sanjeev Vohra（桑杰夫·沃拉）解釋說，技術(shù)棧正在演變?yōu)闉橐?guī)模而設(shè)計(jì)的模塊化架構(gòu)，人工智能成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)系統(tǒng)的底層關(guān)鍵。
Vohra（沃拉）說：“如今的技術(shù)棧越來越是云原生的、以API為先的，并且融入了能夠自主學(xué)習(xí)、適應(yīng)和行動(dòng)的人工智能代理，但真正的轉(zhuǎn)折點(diǎn)是從傳統(tǒng)的以軟件開發(fā)生命周期驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)架構(gòu)向能動(dòng)架構(gòu)的轉(zhuǎn)變。”
Vohra（沃拉）解釋說：“軟件不再是最終產(chǎn)品，跨層協(xié)調(diào)的人工智能代理正在成為新的架構(gòu)。企業(yè)正從孤立的應(yīng)用程序轉(zhuǎn)向結(jié)合數(shù)據(jù)、人工智能和領(lǐng)域?qū)I(yè)知識的動(dòng)態(tài)學(xué)習(xí)系統(tǒng)。簡而言之，這不僅僅是讓馬跑得更快，而是關(guān)于采用最新的電動(dòng)汽車。”
3.影子IT（再次出現(xiàn)）
人工智能工具的民主化，雖然造成人工智能代理的泛濫，但也以一種新的形式重新喚起了一個(gè)舊的IT挑戰(zhàn)：影子人工智能。
德勤的Bawa（巴瓦）說：“我們的一個(gè)客戶在其企業(yè)中運(yùn)行著85種不同的模型，其中大多數(shù)是由各個(gè)業(yè)務(wù)部門和產(chǎn)品負(fù)責(zé)人推動(dòng)的。”
結(jié)果如何？該組織現(xiàn)在正通過一個(gè)清算所集中這些工作，以根據(jù)人物角色和工作負(fù)載確定企業(yè)棧。他說：“如果你是財(cái)務(wù)部門，我們將統(tǒng)一采用X棧；如果你是營銷部門，我們將在另一個(gè)棧上進(jìn)行。”
目的是使用企業(yè)架構(gòu)標(biāo)準(zhǔn)以及良好的基本衛(wèi)生習(xí)慣。據(jù)Bawa（巴瓦）說，在過去18個(gè)月里，德勤的“更好的客戶”中出現(xiàn)了更多的中央治理，無論是通過企業(yè)架構(gòu)職能還是作為清算所的卓越中心。
4.前期人工智能技術(shù)成本與預(yù)期收益之間的時(shí)間差
一如既往，首席信息官們被期望在IT預(yù)算減少、持平或小幅增長的情況下實(shí)現(xiàn)更多目標(biāo)。Bawa（巴瓦）說，人工智能的采用并沒有讓這件事變得更容易。盡管隨著人工智能和自動(dòng)化的應(yīng)用勞動(dòng)力成本有所下降，但軟件成本仍在上升。
這些人工智能和自動(dòng)化計(jì)劃需要新的增量預(yù)算，而首席信息官們手頭并沒有現(xiàn)成的預(yù)算。Bawa（巴瓦）說：“也許你可以在6個(gè)月或12個(gè)月后看到生產(chǎn)力的提升，但這是一個(gè)營運(yùn)資金問題。在你從企業(yè)其他部分（如通過生產(chǎn)力或收入提升）找到節(jié)省之前，你如何為這個(gè)項(xiàng)目提供資金？”
德勤加拿大的Nimkar（尼姆卡爾）說，商業(yè)贊助商越來越多地通過直接承諾減少自身預(yù)算來克服IT預(yù)算限制，從而借助這些（人工智能和自動(dòng)化）能力。
Nimkar（尼姆卡爾）說：“這通常需要一些變革管理或價(jià)值證明，那些看到人工智能價(jià)值的組織擁有非常大的預(yù)算，因?yàn)樗麄冎雷约嚎梢员纫郧案斓赝茝V用例。相反，一些組織猶豫不決，不敢擴(kuò)大規(guī)模，因?yàn)樗麄冞€沒有看到價(jià)值證明?！?/span>
全球咨詢公司Protiviti的董事總經(jīng)理Patrick Gilgour（帕特里克·吉爾戈?duì)枺?/span>指出，冗余的平臺(tái)和應(yīng)用程序造成了浪費(fèi)，增加了成本，這阻礙了投資回報(bào)率、靈活性和創(chuàng)新。他說：“當(dāng)你有三個(gè)工具都在試圖提供相同的解決方案時(shí)，最終會(huì)面臨成本增加的問題。”
Gilgour（吉爾戈?duì)枺┭a(bǔ)充說：“這對首席信息官來說尤其是個(gè)問題，特別是在當(dāng)前的經(jīng)濟(jì)環(huán)境下。在我們面臨這些經(jīng)濟(jì)逆風(fēng)時(shí)，投資回報(bào)率變得非常重要，我們試圖縮短投資回報(bào)周期，真正看到人工智能和其他技術(shù)帶來的生產(chǎn)力提升。”
Vohra（沃拉）將預(yù)算挑戰(zhàn)視為一個(gè)運(yùn)營模式問題，而不僅僅是一個(gè)財(cái)務(wù)問題。
他說：“企業(yè)需要為架構(gòu)變革提供資金，而不僅僅是系統(tǒng)的增量升級。這需要從基于項(xiàng)目的支出轉(zhuǎn)向基于結(jié)果的支出，將預(yù)算直接與可衡量的業(yè)務(wù)影響聯(lián)系起來。”
他說：“只有當(dāng)預(yù)算與為人工智能驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的新架構(gòu)對齊時(shí)，企業(yè)才能擺脫遺留支出侵蝕創(chuàng)新的困境。”
5.行業(yè)炒作和供應(yīng)商聲明
Lehnen（萊恩納）表示，將人工智能整合到幾乎所有工具和流程中的大量炒作本身就是首席信息官們面臨的巨大挑戰(zhàn)。
他說：“現(xiàn)在，做一個(gè)對人工智能持懷疑態(tài)度的人是非常健康的，同時(shí)也要保持開放的心態(tài)。”幾乎每個(gè)分析、遙測、支持或基礎(chǔ)設(shè)施SaaS解決方案的供應(yīng)商都宣布了人工智能整合和增強(qiáng)功能，而且很多時(shí)候還會(huì)提價(jià)。但在許多情況下，他們尚未證明這些變化的價(jià)值。
同樣，盡管企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者感到迫切需要將人工智能解決方案納入技術(shù)棧，但他們對人工智能如何有用的理解卻來自試圖向他們推銷產(chǎn)品的供應(yīng)商，而不是提供專業(yè)知識的供應(yīng)商。
他的建議是：IT和企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都需要了解能夠帶來價(jià)值的人工智能具體用例。他們必須表現(xiàn)出對供應(yīng)商提出具體價(jià)值而非炒作的意愿，并且記住繼續(xù)投資于核心業(yè)務(wù)功能，這些功能雖然不新穎，但同樣重要。
6.未映射的人工智能權(quán)限政策
盡管人工智能體（代理）越來越受歡迎，但數(shù)據(jù)訪問仍然是首席信息官們面臨的重大問題，Nimkar（尼姆卡爾）和Bawa（巴瓦）表示。企業(yè)在權(quán)限和基于角色的訪問方面存在困難，因?yàn)樗麄兩形礊檫@些新技術(shù)建立治理框架。
Bawa（巴瓦）說：“如果代表員工行事的人工智能體（代理）可以訪問數(shù)據(jù)源以及這些源的API所有者，組織尚未將任何數(shù)據(jù)使用政策映射到上游應(yīng)用程序（如Salesforce）內(nèi)的角色?！彼麄冃枰宄绾螢閱T工公開這些數(shù)據(jù)。
還存在人工智能代理代表一個(gè)團(tuán)隊(duì)或功能單位行事的情況。在這種情況下，人工智能代理需要廣泛的權(quán)限，但同時(shí)也需要持續(xù)監(jiān)控，以確保它們不會(huì)隨意更改數(shù)據(jù)并破壞事物。
Nimkar（尼姆卡爾）說：“我有客戶問我，是否可以為監(jiān)控這些人工智能體（代理）所采取或未采取的任務(wù)提供一個(gè)字面上的‘終止開關(guān)’。”
他補(bǔ)充說，人工智能代理的防護(hù)欄需要是非確定性的和基于LLM（大型語言模型）的，以便能夠輕松集中管理和控制，而這本身就是一個(gè)挑戰(zhàn)。Nimkar（尼姆卡爾）說：“云公司通常沒有全面覆蓋這一點(diǎn)，因此你仍然需要涉及第三方供應(yīng)商。”
然而，他警告說，大型語言模型仍然相對不可靠，這從模型提供商大量增加免責(zé)聲明中可以看出，企業(yè)已經(jīng)面臨數(shù)據(jù)管理挑戰(zhàn)的事實(shí)并沒有幫助。
7.錯(cuò)誤地關(guān)注任務(wù)自動(dòng)化而非業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型
Bawa（巴瓦）說，技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者需要將技術(shù)棧視為重新構(gòu)想和重塑業(yè)務(wù)的機(jī)會(huì)，而不是將其視為自動(dòng)化的契機(jī)。
Bawa（巴瓦）說：“人工智能賦予了我們這樣的能力：‘在一個(gè)以人工智能為原生的世界里，如果智能無處不在、易于獲取且規(guī)模不再重要，那么我將如何進(jìn)行欺詐檢測、支付或食品供應(yīng)鏈優(yōu)化？’”
對于技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者而言，這意味著要讓人們真正參與這場重大對話，并重新定義未來。Bawa（巴瓦）說：“如果你所做的只是自動(dòng)化一個(gè)流程或試圖削減一些崗位，我認(rèn)為你完全錯(cuò)過了重點(diǎn)和機(jī)會(huì)。”
Vohra（沃拉）表示，最大的挑戰(zhàn)在于大多數(shù)企業(yè)專注于逐步加快流程速度，而不是從根本上重新思考它們。許多組織在等待外部顛覆，而不是自我顛覆，因?yàn)閮?nèi)部轉(zhuǎn)型意味著重新構(gòu)建運(yùn)營模式、預(yù)算和工具，重新技能培訓(xùn)和創(chuàng)造新角色，以及管理短期的混亂。
Vohra（沃拉）說：“首席信息官現(xiàn)在面臨一個(gè)關(guān)鍵問題：當(dāng)前的技術(shù)棧是否能夠支持以代理為中心的、人工智能驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序，還是組織需要重新架構(gòu)？”
Vohra（沃拉）說：“由于全面重建幾乎不可能，領(lǐng)導(dǎo)者必須識別差距，并通過精心挑選能夠創(chuàng)造面向未來的代理架構(gòu)的技術(shù)和產(chǎn)品，朝著代理就緒的方向進(jìn)行增強(qiáng)。”
二、前進(jìn)的道路：構(gòu)建面向未來的科技棧
為了避免這些陷阱，Genpact的Vohra（沃拉）為正在應(yīng)對技術(shù)堆?；靵y的首席信息官們提供了以下建議：
1.整理好你的數(shù)據(jù)。“沒有可用的、受管控的、可訪問的數(shù)據(jù)，人工智能就無法發(fā)揮作用?！?/span>
2.采用智能體（代理）開發(fā)生命周期原則。“這不僅僅是一種新的編碼方式，它改變了企業(yè)設(shè)計(jì)、預(yù)算和部署系統(tǒng)的方式。”
3.停止在遺留系統(tǒng)上添加人工智能功能。“這會(huì)增加更多的技術(shù)和流程債務(wù)。相反，以智能體（代理）編排為核心重新思考工作流程，讓人工智能處理規(guī)模問題，而人類專注于判斷和復(fù)雜的異常情況?！?/span>
4.為韌性而架構(gòu)。“無論是市場、供應(yīng)鏈還是法規(guī)的波動(dòng)都是新常態(tài)。模塊化、代理化的系統(tǒng)使企業(yè)能夠適應(yīng)并蓬勃發(fā)展?！?/span>
作者：Lisa Morgan（麗莎·摩根）
譯者：木青
睿觀：
AI（人工智能）正將技術(shù)棧重塑為由AI智能體驅(qū)動(dòng)的動(dòng)態(tài)生態(tài)，也帶來了智能體泛濫、影子AI和治理缺失等新挑戰(zhàn)。CIO（首席信息官）的未來戰(zhàn)場，不再是管理“系統(tǒng)”，而是要通過中央治理，駕馭“智能體”的混沌，并利用AI從根本上重塑業(yè)務(wù)，而非僅僅自動(dòng)化舊流程。
