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数据和人工智能影响力报告的信任必要性

信息技术 2025-11-05 IDC xx翔

核心观点：人工智能的成功更依赖于其基础数据基础的强弱，而非喧嚣。信任是人工智能影响的基础，组织必须解决信任与可信度之间的不匹配，即“信任困境”，才能释放人工智能的全部潜力。
关键数据：
- 78%的组织声称完全信任人工智能，但只有40%的投资是为了通过治理、可解释性和伦理保障使系统被明确地信任。
- 46%的公司报告称经历了信任困境，这意味着他们近一半的AI潜力未被开发。
- 生成式人工智能的信任度是传统机器学习的200%。
- 30%的全球决策者表示他们熟悉量子人工智能，25%的人表示信任它。
研究结论：
- 组织在AI采用方面越成熟，就越投资于负责任的AI。
- 那些拥有健全治理框架的公司才能看到真正的转型成果。
- 组织必须关注治理、可解释性和道德保护措施，才能从人工智能计划中获得更大的价值。
- 代理型AI的采用将比通用型AI更慢，因为它需要全组织的流程重新设计，并且每次只扩展一个代理。
- 自主型人工智能即将革新企业运营，但大多数组织尚未准备好应对。
- 专注于利用人工智能来优化流程并在各个层面提供更好的体验，是解锁可衡量价值的关键。
- 生命科学组织在人工智能使用“变革性”阶段的比例方面领先，但面临最大的整体信任困境。
- 政府组织正迅速采用人工智能，尤其是生成式人工智能，但面临独特的信任困境，高比例过度依赖不可信的系统。