原標(biāo)題：研究揭示“信任鴻溝”正威脅智能體 AI 的采用：66% 的組織表示實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)不可或缺

一項(xiàng)針對 850 位高管的新全球研究還發(fā)現(xiàn)，數(shù)據(jù)源碎片化與治理缺失正阻礙從 AI 洞察向 AI 行動(dòng)的轉(zhuǎn)變

加利福尼亞州帕洛阿爾托, April 16, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- 數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)者Denodo今日發(fā)布了《AI 信任鴻溝報(bào)告》(The AI Trust Gap Report)。這項(xiàng)全面的全球研究揭示，人工智能的下一前沿——智能體 AI(Agentic AI)——正面臨一場嚴(yán)峻的信任危機(jī)。

隨著 AI 從被動(dòng)式聊天機(jī)器人演變?yōu)槟軌蜃灾鳑Q策并觸發(fā)運(yùn)營工作流的智能體，數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性的重要性已攀升至前所未有的高度。 然而，該研究顯示，技術(shù)層面的障礙正在削弱這些舉措：

• 尋找上下文：63% 的組織將在特定業(yè)務(wù)背景下“找到相關(guān)數(shù)據(jù)”視為 AI 部署的主要障礙。
• 對實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的需求：66% 的受訪者堅(jiān)持認(rèn)為，AI 所依賴的數(shù)據(jù)必須實(shí)時(shí)獲取，方能被視為可信。
• 安全悖論：67% 的組織難以在系統(tǒng)之間維持一致的安全與訪問控制，而這正是智能體安全運(yùn)行的關(guān)鍵前提。
• 規(guī)模與復(fù)雜性：當(dāng)前企業(yè) AI 項(xiàng)目平均對接超過 400 個(gè)數(shù)據(jù)源，其中 20% 的組織需要統(tǒng)籌逾 1,000 個(gè)數(shù)據(jù)源。
• 性能瓶頸：近 60% 的受訪者表示，在為大規(guī)模 AI 所需的高強(qiáng)度工作負(fù)載優(yōu)化性能方面遇到困難。

Denodo 產(chǎn)品營銷副總裁 Dominic Sartorio表示：“AI 正迅速從僅回答問題的系統(tǒng)轉(zhuǎn)變?yōu)槟軌蜃灾鞑扇⌒袆?dòng)的系統(tǒng)，這一轉(zhuǎn)變徹底改變了數(shù)據(jù)需求。 當(dāng) AI 智能體觸發(fā)一個(gè)業(yè)務(wù)結(jié)果時(shí)，絕不允許出現(xiàn)過時(shí)或缺乏治理的數(shù)據(jù)。 為了有信心地規(guī)?；渴鹬悄荏w AI，企業(yè)必須突破靜態(tài)數(shù)據(jù)孤島的局限，采用實(shí)時(shí)、可治理且具備上下文相關(guān)性的信息基礎(chǔ)?！?/p>

報(bào)告給出結(jié)論，“信任鴻溝”并非 AI 模型的失敗，而是底層數(shù)據(jù)架構(gòu)問題的體現(xiàn)。 組織要從實(shí)驗(yàn)性 AI 邁向自動(dòng)化規(guī)模，必須彌合其分散的數(shù)據(jù)資產(chǎn)與智能體系統(tǒng)實(shí)時(shí)需求之間的鴻溝。

下載完整報(bào)告

探索由 Arlington Research 開展的《AI 信任鴻溝報(bào)告》全部調(diào)研發(fā)現(xiàn)。

關(guān)于 Denodo

Denodo 是數(shù)據(jù)管理領(lǐng)域的全球領(lǐng)導(dǎo)者，為可信賴的 AI 智能體和應(yīng)用程序提供支持。 其屢獲殊榮的邏輯數(shù)據(jù)管理解決方案 Denodo Platform 可將企業(yè)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為面向 AI、分析及自助服務(wù)舉措的可靠洞察。 全球組織借助 Denodo，以遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)湖倉的時(shí)間交付 AI 就緒、業(yè)務(wù)就緒的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)洞察速度提升最高 4 倍、投資回報(bào)率達(dá)到 345%、性能提升 10 倍。