研究揭示“信任鸿沟”正威胁智能体 AI 的采用：66% 的组织表示实时数据不可或缺

一项针对 850 位高管的新全球研究还发现，数据源碎片化与治理缺失正阻碍从 AI 洞察向 AI 行动的转变

加利福尼亚州帕洛阿尔托, April 16, 2026 (GLOBE NEWSWIRE) -- 数据管理领域的领导者 Denodo 今日发布了《AI 信任鸿沟报告》(The AI Trust Gap Report)。这项全面的全球研究揭示，人工智能的下一前沿——智能体 AI (Agentic AI)——正面临一场严峻的信任危机。

随着 AI 从被动式聊天机器人演变为能够自主决策并触发运营工作流的智能体，数据准确性的重要性已攀升至前所未有的高度。 然而，该研究显示，技术层面的障碍正在削弱这些举措：

    
• 寻找上下文：63% 的组织将在特定业务背景下“找到相关数据”视为 AI 部署的主要障碍。

    
• 对实时数据的需求：66% 的受访者坚持认为，AI 所依赖的数据必须实时获取，方能被视为可信。

    
• 安全悖论：67% 的组织难以在系统之间维持一致的安全与访问控制，而这正是智能体安全运行的关键前提。

    
• 规模与复杂性：当前企业 AI 项目平均对接超过 400 个数据源，其中 20% 的组织需要统筹逾 1,000 个数据源。

    
• 性能瓶颈：近 60% 的受访者表示，在为大规模 AI 所需的高强度工作负载优化性能方面遇到困难。
  
  

Denodo 产品营销副总裁 Dominic Sartorio 表示：“AI 正迅速从仅回答问题的系统转变为能够自主采取行动的系统，这一转变彻底改变了数据需求。 当 AI 智能体触发一个业务结果时，绝不允许出现过时或缺乏治理的数据。 为了有信心地规模化部署智能体 AI，企业必须突破静态数据孤岛的局限，采用实时、可治理且具备上下文相关性的信息基础。”

报告给出结论，“信任鸿沟”并非 AI 模型的失败，而是底层数据架构问题的体现。 组织要从实验性 AI 迈向自动化规模，必须弥合其分散的数据资产与智能体系统实时需求之间的鸿沟。

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探索由 Arlington Research 开展的《AI 信任鸿沟报告》全部调研发现。

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