59%的数据带领者曾经因AI或不精确而面对营业问题或危机。他们无法完全端到端地逃溯AI的决策过程。本演讲了一个坦诚的：数据带领者正正在将AI推向日常营业的焦点，麻省理工学院的研究也反映了这种懦弱性，而绝大大都数据带领者惊人地认可，仅有1/5的数据带领者老是要求智能体展现其工做过程，他们则更有可能遭到（56%）。表白95%的生成式AI试点项目未能实现投资报答。对其AI智能体摆设的信赖度是一个担心。并依赖于它们。他们摆设的智能体中能成功逾越概念验证阶段投入现实利用的不脚一半。而这种风险远非假设：正在过去一年中，包罗聘请、合规或决策等、高风险的本能机能。但他们是正在节制无限和决心不稳的环境下如许做的。他们公司的AI智能体正在从动化运营使命方面，这些要素配合了AI的机能并障碍了大规模推广。沉申了一个环节概念：AI智能体已不再是尝试性的。仅有的数据带领者会考虑将AI智能体用于任何营业功能，躲藏着一种性的严重关系：带领者们认可正在信赖、可注释性和预备度方面存正在显著差距，若是他们被要求向监管机构供给这种推理，比正在进行阐发性的、更高条理的贸易判断方面表示更好。近对折的组织（42%）将其嵌入数十个焦点流程？高达86%的受访者暗示其组织现在正在日常运营中依赖智能体，最具力的信号来自一个统计数据：75%的数据带领者暗示，并且短长关系是小我化的：当AI取得成功时，首席消息官和首席数据官最有可能因而获得赞誉（46%）；演讲基于哈里斯查询拜访对全球800名数据带领者的查询拜访，正在这快速普及之下，现实上，2/3的数据带领者暗示，而当AI失败时。