回顾 2025 年，有一点是显而易见的：artificial intelligence 和 data 不再是处于组织边缘的实验性工具。它们已成为企业运营、竞争和创造价值的核心。采用的速度说明了这一点。根据微软的《AI普及报告》，到2025年底，全球大约每六个人中就有一人使用过生成式AI工具。在企业中，这一势头更为强劲，到今年年中，全球近70%的企业至少在一项业务职能中部署了生成式AI。从最初的孤立试点，迅速发展成为影响决策、客户参与和运营效率的嵌入式能力。.
虽然 AI 为行业带来了巨大的可能性，但大规模实施仍然充满挑战。总体而言，只有少数零售商成功实现了大规模个性化运营，许多企业仍然受制于人才准备和变革管理方面的差距，从而放慢了转型的步伐。.
在体育领域，data 和 AI 主要与场上表现有关：球员分析、战术建模和伤病预防。技术拓展了运动成绩的边界，使运动员能够超越以往的极限。那么，为什么没有更多的体育组织将同样的思维应用到体育业务中呢？体育是一个竞争激烈的娱乐行业，在球迷参与、内容、运营和商业决策等领域，边际收益与成绩同样重要。.
技术是真实的，但并不成熟。发展轨迹是清晰的，但时间表并不明确。大多数在 2026 年部署长期运行的 AI 的组织将吸取昂贵的教训。少数企业将获得真正的优势。区别在于三点：部署地点、管理方式以及是否理解 "自主 "的实际含义。.
2025 年末，一种名为 "拉尔夫-维格姆"（Ralph Wiggum）的荒诞技术在从业者中走红。这个名字来源于《辛普森一家》中的一个角色--因为核心理念简单得几乎令人尴尬，所以故意取了这个愚蠢的名字。.
2025 年 3 月，一家名为 METR 的研究机构发表了一项研究成果，但却没有得到应有的关注。他们一直在测量一些不合时宜的东西：AI 系统在完成任务多长时间后才会出现故障。而不是它们在一次交互中能做什么。METR 想知道的是，这些系统能在多长时间内保持连贯、有用的工作。.
我们正生活在一个充满巨大技术可能性的时代。各行各业的领导者都被 AI 所能实现的目标所鼓舞，但要实现这一价值，需要的不仅仅是安装新软件。为了弥合成功的概念验证与可扩展的业务价值之间的差距，我们必须秉承流程再造的精神。那些不仅将 AI 作为工具，还将其作为文化演变催化剂的项目才能取得成功。.
Edouard de Mézerac概述了代理AI将如何重新定义从消费者购物到内部零售运营的一切，以及企业如何充分发挥其作用。.
在过去十年的大部分时间里，英国房地产行业都在谈论人工智能，认为它即将到来：迫在眉睫、不可避免，但永远只是在地平线上。会议议程上挤满了 PropTech 小组，创新战略中充斥着 data 和自动化的提法，大多数大公司至少可以指出一些试点、乏善可陈的举措或概念验证。.
