TCS 研究：84% 高管认可 AI 生产力提升，仅 10% 允许智能体自主执行决策

塔塔咨询服务公司（TCS）发现，84%的企业高管将生产力提升视为AI投资的首要收益。然而，仅有10%的企业允许AI智能体在多个业务职能中无需人工审批即可执行决策。

仅有9%的高管表示，其所在组织拥有能够安全编排跨企业应用工作流的AI智能体。

在组织决定在何处以及如何部署AI系统时，安全、风险与治理成为首要考量因素。这些因素的排名高于成本、速度和部署便捷性。

TCS首席AI与服务转型官Amit Kapur表示：“似乎阻碍组织前进的——而且理应如此——是对安全、治理和韧性的担忧。”

他补充道：“以负责任的方式部署AI，配备适当的防护措施和企业管控，将是这一旅程下一阶段的重中之重。”

随着智能体获得对企业系统的访问权限，可观测性对于监控其行为和决策变得至关重要。

该研究还发现，90%的受访者认为模型独立性是AI投资决策中的重要因素。然而，仅有7%的受访者表示拥有全组织范围的连续性计划，以便切换AI供应商。

约34%的受访者将AI主权要求（包括对数据位置、模型选择和监管合规的控制）列为高或非常高的组织风险。在欧洲，这一比例升至43%。

此外，遗留系统、碎片化数据和集成缺口正成为扩大AI部署规模的障碍。近期对印度企业的一项评估凸显了将AI工作负载投入生产所面临的基础设施挑战，因为各组织正在评估其现有基础设施能否支持大规模AI。

AI经济学仍悬而未决。39%的企业表示，他们仍在评估其AI举措相对于token和算力成本是否创造了足够价值。

富达国际（Fidelity International）引入了用例级token预算和内部AI网关，以监控支出并限制访问。其管理AI成本和模型访问的方式，为组织如何应对这些关切提供了一个范例。

与此同时，44%的受访者表示，重要的业务知识仍嵌入在员工的专业技能或碎片化的文档中，这可能限制AI系统获取企业上下文信息。另有46%的受访者表示，已针对选定的用例部署开源AI。

表示现在判断AI对就业的影响还为时过早的领导者比例，从2024年的4%上升至2026年的19%。

北美在多项企业AI基础方面表现出特别优势，15%的受访者将AI视为战略性企业能力。英国和爱尔兰报告了相对更高水平的连续性规划和治理整合。

这项名为《Intelligence that is Real》的研究调查了25个国家、12个行业的1333位高级业务和技术领导者。其所在组织的年收入从5亿美元到超过200亿美元不等。