2026 年 AI 技术趋势：Zoom 领导力洞察

“2026 年，随着代理式 AI 的兴起，人们处理‘工作相关事宜’的时间将大幅减少。智能代理将承担重复性任务——更新项目状态、安排会议、总结讨论内容和管理后续工作，确保员工能够专注于创意、战略和人际交往。代理式 AI 可将对话转化为行动，从而重新定义生产力，助力组织从会议走向里程碑，并从对话迈向成果。”

“真实性成为新的优化目标：AI 将简化内容创作流程，但真正的挑战和机遇在于克制。市场营销领域的道德界限并非由 AI 的能力划定，而是取决于我们赋予它的权限。AI 生成的内容充斥各个渠道，但受众更加渴望获取真实信息，而在竞争中取胜的品牌将利用 AI 放大（而非取代）人际联结，优先考虑将同理心、相关性和信任度作为终极转化指标。”

“权威性和敏捷性共同定义现代 CMO： AI 正重塑发现和交付流程。搜索不再是关键字的博弈，而是置信度的竞赛。在 AI 驱动的生态系统中，公关部门与知名媒体将演变为权威信号，品牌事实需要实现结构化，以确保设备能够识别相关信息并赢得人类的信任。与此同时，成功指标将从孤立的绩效数值转变为敏捷性指标，用于衡量团队学习、适应和执行的速度。最终，现代 CMO 的行动手册将在衡量产出的同时，评估流程效率。”

“透明度和情境共同助力组织大规模提升信任：个性化服务和隐私保护将继续维持对立并存的紧张关系。”消费者既需要获取相关信息，又不愿以牺牲信任为代价。在竞争中取胜的品牌将构建公开透明、贴合情境、互惠互利（而非二元对立）的数据交换模式，实现这种平衡关系。通过分析客户对话、活动和支持交互中的信号，营销人员可以利用 AI 洞察数据实现无缝协作，最终打造更具人情味的产品、销售和营销战略，而非仅仅提高其自动化水平。”

“客户体验 (CX) 负责人将业务重点从提高满意度转向操作便利性——客户忠诚度的新北极星：客户体验的成功将取决于客户及客服人员完成任务的操作难易度。在历经多年对提升客户满意度 (CSAT) 评分的不懈追求后，2026 年将成为组织的业务转折点，即以“操作便利性评分”作为衡量客户忠诚度与员工绩效的最真实指标。通过跨渠道整合生成式 AI 和旅程分析技术，领先的组织将量化并消除那些降低客户和代理效率的摩擦点，包括重复性的通话后任务、脱节的工作流程以及复杂的交接环节。最成功的品牌将利用 AI 驱动的旅程协调功能，端到端衡量操作便利性，在用户产生挫败感之前主动介入，将代理赋能策略与客户体验成果直接挂钩。”

“虚拟代理将成为人力资源经济的组成部分：2026 年，AI 不仅要负责处理常规交互，还将根据成本、影响和体验的平衡，决定何时启用虚拟代理、启用类型（脚本机器人、代理式模型或语音助手），以及何时转接人工代理。企业不会再将机器人视为“免费”资源，而是将其视作团队成员，并设立可衡量的绩效、成本和体验指标。”

“2026 年 AI 领域的最大突破不是新模型，而是互联智能：2026 年，客户体验部门不会再将数据视为部门资产，而是基于统一的互联智能层级运营——该层级可将客户交互转化为每个团队都能利用的洞察数据。从客户体验负责人、运营团队到产品、营销及高管层，每个人都有机会掌握统一的实时绩效信号：了解客户反馈、跟进问题解决过程、定位体验断层。这一共享的智能模式将指导投资决策、加速产品优化，并帮助领导者将体验转化为可衡量的真实业务成果以驱动增长。”

“劳动力管理将演变为员工体验管理：劳动力管理将超越日程安排的范畴，发展成为 AI 驱动的动态系统——该系统可根据绩效、成本和客户影响，优化人工代理与虚拟代理的配置。呼叫中心将利用 AI 预测交互需求，进而判断何种资源能在相应场景下取得最佳成效。在某些情况下，人类的同理心可能比自动化技术更具成本效益，可推动组织制定更智能、更平衡的资源规划方案。”

“透明度将成为 AI 时代新的信任货币：到 2026 年，透明度不仅将作为一项合规要求，更会成为 AI 驱动型企业之间最大的差异化因素。随着 AI 能力的日益复杂和广泛普及，客户将青睐那些能清晰解释其 AI 系统如何运作、使用哪些数据以及为何做出特定决策的企业。将透明度融入产品与实践的企业，将与客户建立更深厚、更持久的信任关系。简而言之，言出必行、行之必果的企业，才能赢得客户的信任。”

“代理式 AI 将通过每一次微决策深化用户同意的内涵：随着代理式 AI 的持续演进，这项技术将代表用户执行日益复杂的操作（从安排会议日程到草拟通信内容），而用户同意将面临新的复杂局面。问题将不再是‘我是否应授权 AI 代我完成这项任务？’，而是‘在完成任务的过程中，用户授权 AI 做出哪些决策？’。那些能在用户控制权与 AI 自主性之间取得平衡、妥善处理这一复杂问题的企业，将赢得最高的信任。”

“一切固有的框架都将在 AI 领域重焕新生：监管机构期望 AI 满足消费者保护、数据治理、透明度和数据最小化等方面的长期要求。随着 AI 能力呈指数级增长，将隐私要求应用于 AI 领域的构想在概念层面简单明了，但在执行层面却充满挑战——除非在设计之初就将其纳入考量。2026 年，我们将见证这一转变：将隐私和问责制主动融入其 AI 系统的企业，将与监管机构建立更紧密的合作关系。”