近日，知名投资机构ICONIQCapital发布《开发者手册：2025年AI现状报告》。报告显示，大约31%的公司处于“AI赋能”阶段，在现有的业务流程中加入部分AI应用的能力，整体业务流程不变；占比37%的公司处于“AI扩展”阶段，基于原有业务流程进行优化，通过AI能力在原有业务的基础上开展新的服务；32%的公司处于“AI原生”阶段，整个业务模式都围绕着AI技术展开，核心业务流程基于AI应用进行重建。

　　当前，在大模型、智能体的驱动作用下，AI发展进入快车道。企业关注的焦点不再是“要不要用AI”而是“如何用好AI”。针对这一关键问题，IBM亚太区总经理汉斯·德克斯（HansDekkers）在9月5日召开的2025IBM中国企业级AI巅峰论坛上表示，“从为客户提供咨询服务及合作的过程中，我们总结出了三个至关重要的经验：第一，技术架构是关键；第二，遵循‘小步启动、大规模推广’的原则；第三，如今要释放人工智能的价值，关键在于数据。”

　　随着人工智能的发展重心从“以模型为中心”转向“以数据为中心”，高质量数据已成为人工智能认识与理解世界的“教科书”，不仅决定着模型性能的上限，更是人工智能行业落地应用的关键。

　　“数据决定着我们的发展方向，是未来的‘数字货币’。人工智能的核心本质就是数据。”汉斯·德克斯强调，“在与客户和合作伙伴合作时，有一点必须明确：数据归属于你们自己。这些数据是你们的资产，不属于任何第三方，既不是来自外部，也不为外部机构所用。你们可以通过这些数据实现商业价值变现，因此，数据的所有权问题至关重要。”

　　AI时代，数据呈爆炸式增长，每一台机器、每一个小型组件都在持续产生数据。汉斯·德克斯指出，要充分利用这些数据，关键在于“即刻行动”。回顾几年前，云转型刚开始推进。而如今94%的企业都在使用云服务，但仅有20%的企业实现了最初预期的全部投资回报率（ROI）。在人工智能领域，类似的情况也在发生——很多企业未能实现预期的投资回报率。这背后究竟缺少了什么？答案是“混合环境的打通”。

　　“如何打通所有环境之间的壁垒？无论是在公有超大规模云平台、本地部署环境，还是在制造系统的不同环节，该如何实现跨领域的横向整合？又该如何从打造小型、纯粹的模型起步，构建属于自己的人工智能模型？这些问题的核心，都与我们所说的‘价值创造’息息相关。”汉斯·德克斯表示，“中国在人工智能领域堪称典范，但这些企业要实现价值突破，下一步关键就在于实现数据的横向联通。企业数据中很大一部分都是非结构化数据。事实上，获取企业数据才是真正解锁人工智能价值的核心。”

　　从发展趋势来看，AI代码开发领域正迎来爆发式增长，但这仅仅是第一步。目前，众多软件厂商都在打造AI助手，致力于将工作效率和客户服务提升至新的水平。如今，这些AI助手已经能通过自然语言与数据交互，未来可能还会通过视频技术实现交互。越来越多的人工智能应用正在逐步站稳脚跟。

　　汉斯·德克斯认为，企业数据领域的下一个突破点，在于智能体（AIAgents）的应用，尤其是实现其跨领域的横向部署，让智能体之间相互协同沟通。过去这类工作往往需要大量流程介入，还依赖人工参与其中。若能打通底层数据，让智能体之间实现高效交互，必将开启价值创造的全新篇章。对企业而言，若能在这条价值曲线的各个阶段实现规模化发展，就能成为真正以人工智能为核心的“AI优先”型企业。

　　此外，汉斯·德克斯还分享了IBM作为一家拥有近30万名员工的企业借助人工智能重塑自身的实践。据悉，五年前，IBM决定用人工智能对自身业务进行改造，对全球范围内的业务职能进行全面重构，并将这一过程命名为“ClientZero（零号客户）”计划。经过不断地试错、探索，最终实现了45亿美元的生产力收益；仅在支持案例（SupportCase）总结方面，每季度就节省了超过12.5万小时的工时。这一案例再次证明了“AI优先”型企业的创新活力与能力。