尽管企业纷纷将人工智能代理作为数字化转型战略的核心支柱引入，但分析指出，技术雄心与可行现实之间的鸿沟反而正在扩大。theCUBE Research发布的《Agentic AI Futures Index》报告通过对AI代理的可信度与运营成熟度进行系统性评估，揭示了这一现象。
报告显示，虽然62%的企业已将AI代理引入战略决策流程，但能达到实际业务适用水平的案例却极为罕见。特别是在“数字劳动力转型”相关的成熟度方面，以5分制为标准仅得3.1分。战略构想虽在积极制定，但实际执行指标却停留在1.8分，这意味着雄心勃勃的计划在实践层面未能落地。
这种执行力不足的主要原因之一是缺乏信任。尽管企业正推动AI超越自动化阶段，向辅助或替代人类判断的“决策智能”迈进，但评估认为，AI系统尚未达到能够自主决策的“可信水平”。事实上，受访的技术领导者中仅有不到半数（49%）表示“AI能做出准确可靠的决定”。这是五项调查指标中得分最低的一项。
AI专业公司Dzerve.ai的首席执行官保罗·查达强调：“预测并非决策。AI必须经历理解目的、情境、行为后果，并据此反复做出正确决策的过程，才能逐步积累‘信任’。”换言之，仅靠系统完成短期任务是不够的。
业界仍普遍认为引入AI代理是大势所趋。报告指出，超过90%拥有AI经验的领导者将数字协作者视为提升生产力的解决方案，相关投资也在急剧增长。然而，由于组织内部的协作结构与治理体系尚不成熟，这些投入往往难以转化为具体成果。
theCUBE高级分析师克里斯托夫·伯特兰指出：“当前数字协作者大多仅被视作IT部门的技术项目，但这更应是一项需要全公司人力运营战略配合的‘业务变革’。”
文化阻力也是待解难题之一。随着AI引入策略正调整为并非取代现有人力，而是强化人机协作的方向，与人力资源部门的紧密合作变得比以往任何时候都更重要。SiliconANGLE联合创始人约翰·弗里尔强调：“速度即竞争力。在AI时代，犹豫不决的企业终将落后。”
报告的核心结论是：若无法确保AI代理的可信度与治理体系，则难以实现其自主性与投资回报率的提升。报告指出，要为AI赋予在工作中产生实际影响的决策权，必须首先建立可解释性、情境理解能力及判断力的验证体系。
当前这种技术执行力不足而期望值不断攀升的局面，正是AI创新困境的真实写照。theCUBE Research总结道：“AI代理的自主性终究只能以信任的速度推进。”而这一速度，正起步于比许多企业想象中缓慢得多的现实。
