AI热榜 2026 年，智能体将在企业级应用中取得哪些实质性突破？
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过去的问题是，营销人员是否应该使用 AI。
如今，这场争论已经结束。
随之而来的矛盾更加棘手：一方面，客户数据越统一、越完整，越能贯通各个触点、渠道与互动，AI 所能创造的价值就越大；但另一方面，隐私与治理要求也意味着更高的责任：开放更多数据访问权限，需要更严格的控制、更清晰的问责机制，以及对数据使用方式更充分的信任。
今天，营销人员正在努力平衡相互竞争的优先事项：我们如何在遵守隐私要求的同时，尽可能释放更多数据的价值？
我们又该如何有效治理 AI，从而在规模化应用中建立信任，同时保持快速行动的能力？
本周，在戛纳国际创意节期间，我们正式发布第五版 《现代营销数据栈报告：治理智能体企业》 。
回顾这些报告以及营销技术栈的发展脉络，我能够清晰地看到其中的演进路径。
最初，我们关注的是企业能否统一客户数据；之后，我们开始探讨 AI 能否帮助企业更好地利用这些数据；如今，我们正在深入研究相关工具与架构，探索如何在保持控制、支持合规的同时，让 AI 智能体基于企业数据采取行动。
这正是智能体时代最具决定性的挑战。
正如 chiefmartec 分析师 Scott Brinker 在今年的报告中所说： “AI 重塑技术栈，主要并不是通过取代原有工具，而是通过在这些工具之上创建一个新的控制平面。
”
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