为什么说信任是IT运营中AI扩展的倍增器?

人工智能的采用率已成为衡量人工智能成功的误导性指标。 尽管2025年初人们对人工智能抱有高期望,且担心失业,但 […]

人工智能的采用率已成为衡量人工智能成功的误导性指标。

尽管2025年初人们对人工智能抱有高期望,且担心失业,但企业已经意识到,从人工智能中提取有意义的价值需要大量人力努力。面对这一现实,组织突破了学习曲线,如今在IT运营中,人工智能几乎无处不在。

我们最近与ITSM.tools合作,调查了1000+位IT专业人士,以了解2026年IT领域AI的现状,近98%的组织表示他们已经在使用AI或开展试点。问题不再是组织是否采用了AI,而是他们是否建立了成功扩展所需的信任。

报告显示,62%的IT专业人士现在比一年前更信任AI。当我们作为IT领导者足够信任人工智能,并将其嵌入IT运营的多个方面,包括事件解决、工作流程编排、知识管理和分析时,我们的人工智能成果变得更加可见和真实。

我们更深入地探讨了驱动AI信任=成功的因素,数据揭示了四个明显的模式。

一、AI信任=成功的因素的四个模式

1. 当人工智能持续提供可衡量的投资回报率时,信任的建立

人工智能在证明其价值时赢得信任。我们发现,82%的IT专业人士表示,他们的组织迄今已从AI项目中实现了价值,67%的IT专业人士现表示从AI投资中获得了积极的投资回报率。

这表明可衡量的影响与信任度的提升直接相关。从运营角度来看,IT组织指出,人工智能最大的影响力体现在:

● 数据分析(70%)

● 自动化与工作流程自动化(49%)

● 知识管理(37%)

随着人工智能成为日常IT运营中可靠的组成部分,信任成为企业实施人工智能的自然结果。作为IT领导者,我们还有责任建立能够证明AI影响力的ROI衡量框架,以争取更多投资和组织的支持。

2. AI成熟度提升,带来更高的AI稳定性

除了整体采用率外,我们还观察到人工智能的成熟度正在提升,43%的组织表示他们已经将人工智能嵌入了三个以上的服务团队。

此外,64%的企业表示他们已具备扩展人工智能所需的工具、技能和治理能力,显示出组织对人工智能的准备程度。

有了坚实的基础,组织通过一致性和可重复性而非一次性试验来建立信任。

3. 负责任的自主性提升人工智能的信任度

AI信任度上升的组织并非完全将控制权交给AI,而是通过明确界限实施。Gartner指出,只有15%的IT领导者考虑部署完全自主的AI。

我们的调查表达了类似的看法:

● 36%的组织保留人工最终决策权。

● 22%的学生在特定场景下允许有限的自主决策

● 而且,只有16%的企业将运营IT决策完全委托给人工智能。

采取分阶段方法为组织提供了验证结果的时间,然后再扩展AI在IT运营中的作用,营造一个信任与可靠性共同增长的受控环境。

4. 由IT领导力主导的人工智能项目加强团队协调

我们在研究人工智能项目在组织中取得成功的原因时发现了一个有趣的相关性,那就是推动人工智能引入的来源很重要。当团队得到IT领导层的支持,而非孤立团队时,团队间的信任和一致性会得到提升。

研究显示,54%的人工智能项目由IT领导发起,使其成为AI投资的主要来源。麦肯锡的研究进一步印证了这一模式,指出领导人工智能采用的组织比同行高三倍,认为高级领导明显拥有其人工智能项目。

与IT部门的强力拥有感能带来更好的治理、更清晰的沟通和更有效的推广策略,这些都是AI系统信任与成功的关键组成部分。

自下而上的人工智能项目往往缺乏跨职能协调和组织治理,难以超越部门应用场景,难以获得企业范围的广泛支持,削弱了人工智能的信心。

二、扩展人工智能需要扩大对人工智能系统的信任度

对于寻求扩展AI的CIO和IT领导者来说,这意味着:对AI的信任并非盲目乐观的结果。这是看到真实价值、建立更坚实基础、提升运营执行力以及支持具有领导问责的项目的结果。

IT领导层现在已经有了定量证据,表明战略性AI部署能够带来可衡量的回报,能够将IT从一个成本中心转变为企业智能中心。

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