据路透社等报道，Meta计划在美国员工的办公电脑上部署名为「Model Capability Initiative」的追踪工具，收集鼠标移动、点击、按键等操作数据，用于训练能够模仿人类电脑操作的AI代理。这一举措被视为其企业级AI战略的一部分，同时也引发了对员工隐私与职场监控的担忧。

不再停留在“能做什么”的概念层面，而是公开已经在真实业务中运转的「AI员工」系统与实绩数据，展示如何让AI主动参与业务、驱动组织运转。

日本服饰电商企业ZOZO宣布引入自研AI应用指标「AZARS」，从组织与个人两个维度、以四个等级评估并量化全公司的AI应用成熟度，旨在推动AI在日常业务中的持续落地与深化。

NTTドコモソリューションズ面向全体员工启动「AI实战水平评定」制度，不再只看培训和证书，而是依据实际业务中的AI应用成果，将员工能力划分为四个等级，并计划在2027年度末前将GreenBelt以上人才扩充至约400人。

AI Digital 宣布推出“AI实验室孵化器”和“AI转型咨询”双引擎模式，旨在将AI想法快速转化为可部署产品，并嵌入组织流程以实现可衡量的长期影响。

随着生成式人工智能应用快速扩散，企业在选用技术供应商时正从“单一平台”转向“按场景选模型”的多元化路径，不同业务部门开始采用各自最适配的AI工具，如何在此过程中保持统一治理和风险可控，正成为企业管理层面临的新课题。 多供应商、多模型使用加速蔓延 业内观点指出，正如不会让外科医生报税、也不会请会计师做手术一样，企业在使用AI时也将根据不同任务选择不同的专业工具。从代码开发到专业研究、创意设计，不同A

多项最新调研显示，英国企业在持续增加数字化投入的同时，软件系统分散、集成不足等问题正在侵蚀生产力，并影响员工体验与人工智能应用成效。

在人工智能重塑数字交付的背景下，无障碍正从“合规选项”转变为影响企业风险管理与业务增长的核心变量。

随着语音交互和生成式人工智能迅速普及，创作门槛大幅降低，“能不能做”不再是核心问题。“该不该做、做什么值得做”正成为企业与创作者新的关键能力。

多项调研显示，大多数企业尚未从人工智能投资中获得实质价值。Mindstone首席执行官指出，问题核心不在技术，而在于如何让员工真正与人工智能协同工作。

SB C&S将于2026年3月12日在东京汐留举办大型AI活动「SB C&S AI Frontline」，以“让AI从抽象走向具体”为主题，通过 keynote、专题演讲与大规模展区，帮助企业从宏观趋势走向落地实践。

日立解决方案公司发布“AI代理活用业务自动化解决方案”，通过AI负责判断、RPA负责执行，实现跨多个业务系统的端到端自动化，尤其适用于难以API联动的既有与遗留系统。