Cloudflare：現代化應用使 AI 回報機率提升三倍

對於許多組織而言，關於人工智慧（AI）的討論已從“是否採用該技術”轉向一個更棘手的問題：為何效果參差不齊？新工具已到位，試點專案正在執行，預算也在增加，但清晰的 AI 回報依然難以捉摸。根據 Cloudflare 釋出的《2026 年應用創新報告》，這種差異往往與 AI 本身關係不大，而更多取決於其底層應用的狀態。

該報告基於對亞太（APAC）、歐洲、中東和非洲（EMEA）以及美洲地區 2,300 多名高層領導者的調查，指出應用現代化是區分那些真正獲得 AI 價值的組織與仍在掙扎的組織之間最明顯的分水嶺。在應用現代化方面領先於計劃的公司，報告其 AI 投資帶來明確回報的可能性幾乎是其他公司的三倍。在亞太地區，這種聯絡更為明確：92% 的領導者表示，更新軟體是提升其 AI 能力的單一最重要因素。

現代化而非實驗驅動 AI 回報

這一發現將 AI 成功重新定義為基礎設施問題，而非工具問題。AI 系統依賴於對資料的快速訪問、靈活的架構以及可靠的整合點。遺留應用、碎片化的基礎設施和脆弱的流程使得 AI 專案難以超越孤立的用例。相比之下，現代化的應用為組織提供了在不進行大量返工的情況下進行實驗、擴充套件和適應的空間。

報告將這種關係描述為一種強化迴圈。組織透過現代化應用來支援 AI，然後利用 AI 的結果來證明更深層次現代化的合理性。這一群體的領導者表示，他們對基礎設施支援 AI 開發的能力有著更高的信心，而這種信心轉化為實際行動。在亞太地區，90% 的領先組織已將 AI 整合到現有應用中，而落後組織的比例則低得多。約 80% 的計劃在未來一年內進一步增加這種整合。

這一轉變標誌著思維模式的改變，因為早期的 AI 採用浪潮側重於測試和試點。現在，重點在於整合。AI 不再被視為獨立專案，而是作為日常系統的一部分，從內部工作流到面向客戶的應用程式。報告顯示，領先組織正在利用 AI 改進內部流程、構建內容驅動型應用以及支援創收工作，而落後組織在其方法上則更加謹慎和碎片化。

滯後的成本體現在安全性和信心上

落後於現代化的代價也日益清晰。在現代化方面落後的組織往往採取被動方式，通常是在發生安全事件或運營失敗之後才進行現代化改造。在亞太地區，這些組織對其基礎設施及其團隊支援 AI 的能力表示出較低的信心。這種缺乏信心會減緩決策速度，並限制 AI 專案的發展程度。團隊不是擴充套件用例，而是花費時間管理風險、修復漏洞和處理技術債務。

安全在這一動態中起著核心作用。報告顯示，安全團隊與應用團隊高度一致的組織更有可能成功擴充套件 AI。當這種一致性較弱時，安全問題會消耗時間和注意力，使現代化和 AI 工作進一步降低優先順序。許多落後組織報告稱難以跟蹤應用和 API 中的風險，這使得在不增加暴露風險的情況下快速行動變得更加困難。

對於領導者而言，安全被視為應用設計的一部分，而非附加功能。這種方法減少了事故發生後所需的被動工作量，使團隊能夠專注於構建和改進系統。從長遠來看，這也降低了可能阻礙 AI 努力的運營拖累。報告表明，可靠性已成為速度的實際限制：無法維持穩定、安全系統的組織難以將 AI 專案投入生產。

工具更少，基礎更清晰，AI 整合更快

亞太資料中強調的另一個壓力點是工具氾濫。幾乎所有組織都報告了在管理龐大且複雜的技術棧方面面臨挑戰，但領先組織正在更積極地應對。約 86% 的亞太領導者表示，他們正在積極削減冗餘工具並解決影子 IT 問題。目標不僅僅是成本控制，更是清晰性。更少的平臺和整合使得現代化應用、應用一致的安全控制以及無縫整合 AI 變得更加容易。

開發人員的時間也是一個因素。在擁有現代化基礎的組織中，開發人員花費更多時間來維護和改進已經執行的系統。而在落後組織中，開發人員更有可能從頭開始重建，或花費時間在配置和補救上。這種差異影響了新 AI 能力引入和最佳化的速度。當團隊忙於解決問題時，AI 就難以優先處理。

綜合來看，這些發現表明，AI 的成功不在於競相部署新模型，而在於消除阻礙其他一切進展的障礙。應用現代化為 AI 創造交付價值的條件，而碎片化的系統和被動做法限制了 AI 所能取得的成就。沒有這一基礎，組織更難將 AI 投資轉化為可衡量的 AI 回報。

對於亞太地區的組織而言，資訊是：沒有現代化的 AI 投資往往產生膚淺的結果。沒有整合計劃的現代化有可能變成持續的重新構建。獲得最強回報的組織是將應用更新、安全對齊和 AI 整合視為相互關聯的工作，而非獨立舉措的組織。

報告並未提出單一的前進路徑，但它清晰地劃定了早期行動者與等待者之間的界限。優勢並非來自擁有 AI，而是來自擁有準備好使用 AI 的應用程式。

另見：控制 AI 智慧體氾濫：CIO 的治理指南

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