欧洲AI：79%企业部署，77%治理缺位陷信任悖论！

当前，人工智能技术在全球范围内加速普及，尤其在欧洲市场，企业对AI的采纳热情高涨。然而，一份由Informatica公司发布的最新报告揭示，尽管AI工具和相关数据被广泛信任，但在实际操作中，企业员工对AI的责任使用能力却普遍不足，这种现象被报告称为“信任悖论”。这一发现为AI的深度应用带来了新的思考。

AI浪潮席卷欧洲， adoption提速与挑战并存

根据Informatica的报告，截至2026年第一季度末，预计有高达79%的欧洲企业将在其工作流程中引入生成式AI技术，另有近68%的企业已开始试点使用代理式AI。这表明，AI技术在欧洲商业领域的渗透速度正在加快，企业普遍认识到AI在提升效率和创新方面的潜力。

AI的应用场景广泛，主要集中在以下几个方面：优化决策制定、加强团队协作、精简内部运营流程以及提升客户体验。企业希望通过AI的智能辅助，实现数据驱动的精准决策，打破部门壁垒促进信息流通，自动化重复性任务以提高效率，并通过个性化服务赢得客户。

然而，新媒网跨境了解到，在快速推进AI部署的同时，许多企业并未充分顾及AI应用背后的宏观图景与长远影响。报告指出，有77%的欧洲公司承认，其内部的AI可见性与治理能力并未跟上员工实际使用AI的速度。此外，大多数企业（55%）倾向于直接采购现成的AI代理服务，而非自主研发，这在一定程度上反映出企业在AI技术自主掌控和治理方面的不足。

“信任悖论”：能力与信任的错位

报告的核心发现是所谓的“信任悖论”。这一现象指的是，企业员工普遍信任AI工具及其背后所依赖的数据，但实际上，他们尚未完全掌握负责任地使用AI所需的技能。

具体数据显示，96%的数据负责人认为，其员工需要接受更多关于负责任使用AI的培训。在各项培训需求中，数据素养（82%）被视为比AI素养本身（71%）更为优先的重点。这凸显了一个关键问题：数据是AI的基础，如果员工缺乏有效理解、处理和评估数据的能力，那么即使AI工具再先进，其输出结果的可靠性也可能大打折扣。这种能力与信任之间的错位，可能导致AI被误用、滥用，甚至产生错误的决策，从而损害企业的利益。

数据领导者关注的焦点与挑战

在AI全面部署的背景下，接受调查的数据领导者普遍表达了对一系列问题的担忧，这些担忧直接关系到AI应用的成败和可持续发展。

首先是数据质量问题。AI系统的性能严重依赖于高质量的数据输入，一旦数据存在偏差、不完整或不准确，AI的输出就会受到影响，进而误导决策。因此，确保数据的纯净性和可靠性成为企业面临的首要挑战。

其次是数据安全性。AI系统处理的数据量庞大且敏感，如何确保这些数据在AI生命周期中的安全，防止泄露或滥用，是企业必须严阵以待的问题。尤其在欧洲，严格的数据保护法规（如GDPR）使得数据安全和隐私保护成为重中之重。

再次是专业人才的缺乏，特别是代理式AI方面的专家。代理式AI具有更高的自主性和决策能力，其设计、部署和维护对技术团队提出了更高的要求。缺乏相关专业知识的人才，会限制企业充分发挥代理式AI的潜力。

此外，**可观测性（Observability）和安全防护（Safety Guardrails）**也是数据领导者关注的焦点。可观测性是指能够监控、理解和解释AI系统行为的能力，这对于及时发现问题、进行故障排除至关重要。安全防护则旨在确保AI系统在复杂环境中安全运行，避免产生有害或意想不到的结果。

应对挑战：投资方向与未来展望

尽管面临诸多挑战，企业对解决这些问题的投入意愿也在显著提升。报告显示，在未来的投资规划中，员工技能提升、隐私与安全建设以及AI治理框架的构建被同等视为关键领域。有23%的企业预计将大幅增加在AI领域的支出，这预示着企业正从单纯追求AI部署速度转向更加注重AI应用质量与风险管理。

新媒网跨境获悉，Informatica首席产品官Krish Vitaldevara强调指出：“要让AI真正发挥其变革性作用并带来投资回报，企业必须优先确保数据的可靠性，加大对严格AI治理的投入，并提升员工技能。这能确保AI驱动的决策基于可信、高质量的数据，并且组织中的每个人都知道如何负责任地使用AI。”

展望未来，AI的成功应用不再仅仅以部署速度作为衡量标准。如何确保AI的可信度，将成为决定企业能否在AI时代取得领先的关键。随着AI技术的规模化应用，那些能够有效解决数据质量、安全、人才和治理等深层次问题的企业，才可能真正实现AI带来的价值，建立起更加可靠和高质量的智能运营体系。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/europe-ai-79-deploy-77-gap-trust-paradox.html