智能体AI正在重塑企业治理、管控与信任机制
IBM指出,80%高管预期AI驱动收入增长,但仅20%能说明实现路径;75%的EMEA高管预计2027年将出现全自动业务决策智能体。治理必须‘按设计实现’,而非事后补救,且需人类全程参与验证。

伦敦——智能体AI(Agentic AI)正在改变企业运营,但为跟上快速发展的技术而承受的压力,意味着许多企业正在使用相关工具,却并不清楚这些工具将把它们引向何方。
这一观点是IBM于周三举行的2026年EMEA地区“Think巡展”(Think on Tour EMEA 2026)大会的核心主题之一。会上,多位高管指出,信任、治理与监督如今对业务成果的重要性,已不亚于转型本身。
在主题演讲中,IBM欧洲、中东与非洲(EMEA)及亚太地区(APAC)高级副总裁兼主席安娜·保拉·阿西斯(Ana Paula Assis)表示,80%的高管预计AI将推动收入增长,但仅有20%能准确解释这种增长将如何实现。
随着企业从聊天机器人迈向 能够执行任务 并减少人工干预即可自主决策的智能体,相关风险正日益升高。IBM在本次大会上发布的调研显示,四分之三的EMEA地区受访高管预计,到2027年,将有智能体在无需人工干预的情况下完成整项业务任务并作出决策。与此同时,80%的受访者表示,至少已有一起 与AI相关的问题 已上升至董事会或首席执行官(C-suite)层面。
阿西斯表示:“当前的问题是:我们能否安全、可靠地规模化运行它?这并非一个技术问题,而是一个运营问题,需要一种根本不同、全新的AI运营模式。”
在应用AI的同时不丧失控制权
总部位于法国的IT服务与咨询公司Atos全球主权事务主管迈克尔·尼姆豪泽(Michael Nimhauser)表示,各组织虽被AI的潜力所吸引,但也担忧随着采用速度加快而失去控制权。 Atos。“他们眼中闪烁着满天繁星,憧憬着巨大潜力,同时也深感对失控的恐惧。”他说道。
这种担忧不仅延伸至数据存储位置,还涵盖对基础设施、模型以及协调AI智能体的系统的控制权。为应对这一挑战,尼姆豪泽(以及本次大会其他多位演讲嘉宾)主张,
这一担忧不仅涉及数据存储位置,还包括对基础设施、模型以及协调AI智能体的系统的控制权。为应对这一问题,尼姆豪泽(Nimhauser)(连同本次会议其他演讲嘉宾)指出, 治理 必须从架构设计之初就内置于系统之中。
他表示:“治理必须是‘按设计实现’(by design),绝不能成为事后补救措施。”
IBM合作伙伴Celerity公司内部使用IBM的 AI驱动型软件开发工具Bob,其AI采用与治理策略采取了并行路径。该公司一方面评估各项应用的潜在业务价值与投资回报率(ROI),另一方面则通过独立的治理审查来评估风险、数据与访问权限。
这家总部位于英国的托管服务提供商首席执行官克雷格·阿斯顿(Craig Aston)表示,企业需鼓励员工识别AI应用机会,同时防止热情超越适当管控。
他向TechTarget表示:“对我而言,让治理与采用同步推进是最关键的一点。我们确实不希望抑制创新活力,也真心希望团队主动向我们提出创意。但最终一切仍归结于风险——倘若出错,可能令整家公司陷入困境。”
保持人类参与
英国保险公司Markerstudy也已部署Bob,用以协助评估现代化遗留技术过程中涉及的风险与可选方案。
该公司利用Bob分析了其核心保险系统中约30年间构建的六百万行代码。此次审查耗时四周,并生成了一张热力图,以帮助识别系统中哪些部分最契合其未来需求。
此前,Markerstudy仅能检查代码的部分区段并据此推断整体情况。更全面的分析则有助于制定一项有针对性的 现代化计划,而非进行全盘替换。不过,该公司首席技术官丹·菲恩(Dan Fiehn)指出,该流程并未将决策权完全交予AI。
菲恩向TechTarget表示:“我们始终让团队全程参与整个流程。这不是一次‘发射即忘’(fire-and-forget)式的操作。我们安排人员验证输出结果并对模型进行训练。但Bob在此真正实现的是,将原本高度主观的决策过程转变为高度客观的过程。”
在菲恩看来,目标并非单纯部署更多AI,而是利用AI改善决策质量。“我们并不认为‘谁部署最多AI谁就赢’,”他表示,“我们认为,更重要的是交付可衡量的成果,从而为客户和同事提供更优决策。”
IBM的回应:一种全新运营模式
IBM正将其混合云与AI解决方案定位为其上述回应的一部分。阿西斯指出,当数据彼此孤立、基础设施支离破碎时,AI项目往往举步维艰。
她说:“没有 优质数据,就没有优质的AI。”
IBM已推出开源平台Sovereign Core,旨在赋予组织对其AI环境部署与运行的更强控制权。该公司将其定位为AI采用不断深化背景下,企业用于管理数据、运营与治理的一种可选方案。
与会者表示,无论企业选择何种平台,都必须从一开始就将治理与管控嵌入其AI战略之中。
阿西斯表示:“AI已不再仅仅是支持业务,它本身已成为业务模式。领先的企业并非仅仅叠加AI,而是正在重新思考系统、决策与流程如何与AI协同运作。”
JOTO 企业落地观察
- 对企业部署而言,文章揭示出当前普遍存在的‘先用后管’风险:四分之三EMEA高管预期2027年智能体将独立完成整项业务任务,但80%已发生AI问题上达董事会,说明缺乏前置治理设计正导致控制权实质性流失。
- 对智能体工程而言,Markerstudy使用IBM Bob分析六百万行遗留代码并生成热力图,表明智能体需嵌入具体业务语境(如保险核心系统现代化),其价值不在于替代人决策,而在于将主观判断转化为可验证、可追溯的客观分析流程。
- 对AI安全治理而言,Atos与Celerity案例共同指向‘治理内生于架构’的实操路径:Celerity对每个AI应用同步开展ROI评估与独立治理审查,证明FDE落地中,风险评估、数据权限与访问控制必须与业务价值评估并行启动,不可滞后。
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