观点
在客座文章中，ContinuServe MSP 部门客户总监 Kyle Schofield 将 IT 支持从“修好即止”模式向托管服务的转变，与当前 AI 和自动化的兴起进行了类比。他警告说，那些把 AI 采用当作一次性项目的合作伙伴——就像许多人对云“直接迁移”所做的那样——将错失持续优化和治理带来的可循环收入。Schofield 提出了构建 AI 业务的三大支柱：将自动化和云安全作为专门的服务支柱；将 AI 治理和变更管理打包为可销售的服务；利用规模让 AI 工具成为可负担的运营支出。他指出，大型提供商已经在用 AI 赋能的产品向下沉市场扩张，而中型市场客户缺乏明确的 AI 战略和人才，这为能够主导对话的合作伙伴创造了机会。
企业部署AI的速度已超过其追踪或治理AI的能力，70%的首席信息官/首席技术官表示AI部署速度超过团队追踪速度，77%表示AI采用速度超过治理能力。仅13%的组织是具备成熟治理的AI领跑者。这种控制差距导致财务损失和法律风险。渠道合作伙伴可以通过提供AI治理服务抓住这一机遇：资产清单评估、政策制定和调查准备。治理是持续性的，及早行动的合作伙伴可以成为值得信赖的顾问。
Bigleaf Networks 首席执行官 Greg Davis 写道，企业如今拥有光纤、5G 和 Starlink 等多种多样化连接选项，但更多连接并不会自动带来更好的体验。他区分了连接多条电路与对电路进行编排，并指出，一条电路在技术上可能处于正常运行状态，但 Teams、VoIP 或销售点系统等应用的表现却很差。Davis 敦促渠道摆脱 SD-WAN 功能之争，从客户想要实现的目标出发，并将 5G 和卫星视为需要协同工作的互补路径。他还将这一问题视为渠道简化问题，呼吁供应商让技术更易于合作伙伴定位、更易于客户理解，并总结道，再卖一条电路不能成为对话的终点。
渠道伙伴在客户AI项目中常陷入“试点陷阱”——演示成功却无法落地。本文分析其结构性原因，对比传统BI销售模式与AI部署的本质差异，提出“决策级AI”理念，并通过真实案例展示如何以决策设计为先导，构建可扩展的AI服务。
Voya Financial首席技术与运营官Santhosh Keshavan认为，AI转型的成败取决于员工是否准备好并信任新技术。Voya通过约五小时的AI基础培训、全员参与设计和内部创新竞赛，在三个月内实现近100%员工获得素养认证，98%员工每周平均使用Copilot 24次，成功将员工心态从担忧转向好奇。
企业斥巨资引入AI技术后，员工参与度往往在数月后回落，而顾问恰在此时撤离项目。Trend-Setters Consulting首席执行官Sam Shar指出，要弥合部署与持续有效使用之间的差距，数字化转型伙伴需大幅延长驻留时间，甚至派驻全职人员常驻客户办公室，提供持续培训与即时支持。
AI支出预计2026年增长47%至2.5万亿美元，但多数试点项目未能规模化。Zapier调查显示，仅13%的组织广泛部署AI项目。本文指出，领导力控制问题是核心障碍，涵盖四大方面：业务问题归属、技术匹配与验证、全成本评估、运营模式设计。通过明确业务结果、采用全成本指标、建立控制层和学习循环，企业可提升试点成功率。
Exclaimer 调查显示，80% 的组织仍手动管理邮件签名，92% 认为签名一致性对专业形象至关重要。区域 MSP 凭借客户信任和本地化优势，可将签名治理转化为经常性收入，弥补大型服务商在中端市场的空白。
CoreWeave产品与工程执行副总裁Chen Goldberg认为，按Token计费在AI早期阶段有效，但面对生产级多样化工作负载时，该指标无法捕捉真实经济性。他建议企业转向评估GPU小时利用率、故障检测速度与弹性成本，并通过实际负载测试做出决策。
大多数企业软件评估始于功能清单，最终却得出一个看似自信实则脆弱的决策。JPMorgan Chase全球不动产系统副总裁Sudhakar Shivaraju基于两次跨行业、跨年度的正式选型经验指出，真正的风险不在于选错供应商，而在于评估了错误的事项，或在真实约束下错误地权衡了正确的事项。他建议CIO按实际使用场景划分功能域（安全合规、集成与API架构、用户体验与采用阻力、供应商支持与路线图透明度、AI能力、总拥有成本），并根据自身约束而非通用模板设定权重。同时，应将供应商路线图视为一手证据而非营销材料，区分已确认承诺与愿景陈述；将支持响应与路线图透明度分开评分；将AI能力作为独立领域审视，追问其是否基于企业真实数据、隐私模型如何、是否已投入生产；并诚实量化数据迁移、用户再培训等切换成本。