思科调研：多数企业不知道如何正确使用AI

与人们普遍认知相反，企业要在AI领域取得成功，仅仅"试一试"是远远不够的。思科公司表示，许多组织正在匆忙跟风AI浪潮，却缺乏必要的基础设施来使其发挥作用或跟踪成果，大多数企业甚至还没有明确定义他们希望智能体完成什么任务。

这家网络硬件制造商在其2025年AI准备度指数报告中发现，大多数公司计划在未来几年部署更多智能体，86%的企业期望在三年内提高员工生产力，但这些期望与此类举措成功所需的现实条件并不匹配。

基础设施成为最大瓶颈

根据思科的调研，现实情况之一是需要投资新硬件，特别是网络设备。54%的受访者表示，他们的基础设施无法扩展以应对AI采用驱动的不断增长的工作负载，只有15%的人说他们的网络在促进商业新AI时代方面是"灵活或适应性强的"。

然而，这还不是全部。思科告诉The Register，基础设施"只是AI准备度指数等式的一部分"。发言人在邮件中解释说，其余部分包括策略、数据、治理、人才和企业文化。

以智能体AI为例，83%的受访者表示他们的公司打算开发或部署智能体，40%的人预期智能体将在一年内与人类协同工作。撇开智能体大部分时间仍在出错这一事实不谈，很少有企业似乎准备好将智能体AI纳入企业运营。

报告显示，只有31%的公司表示他们准备好控制和保护智能体AI系统，而只有32%的公司已经确定了他们希望智能体补充或接管哪些人类任务。

AI基础设施债务成新挑战

思科指出："技术浪潮可能会留下捷径、妥协和投资不足的痕迹，这些后来会成为瓶颈。"该公司为这种现象命名：AI基础设施债务，这是传统技术债务概念的新版本。与不稳定的代码和编写不当的软件导致业务瓶颈不同，AI基础设施债务完全是指没有必要的条件来真正使AI投资超越表面功夫。

思科在报告中表示："正如技术债务的历史所显示的，在早期阶段看起来可以接受的妥协可能会滚雪球般地成为系统性拖累。组织知道他们的基础设施还没有为激增的工作负载做好准备，他们承认他们的安全措施仍然脆弱，他们的员工规划与技术不同步。"

思科表示，基础薄弱意味着AI价值也难以确定。只有32%的公司有流程来衡量其AI投资的成功或失败，这意味着广泛报道的AI投资回报率不足问题可能也存在偏差。

尽管如此，思科说，公司仍在推进。

领先企业的成功之道

思科的研究将受访者分为两类：在将AI整合到运营中时做出负责任决策的公司，以及其他所有公司。前一类别仅占公司的10%至15%，思科表示，其他公司在思考自己的AI举措应该如何从头开始时，应该关注这些公司。

与大多数在IT基础设施、数据准备和治理方面仍然滞后的受访者不同，这些都是思科所谓"领跑者"公司的强项。在这些为AI采用设定节奏的公司中，74%在IT基础设施方面报告高度或完全准备就绪，93%在数据管理方面，84%在治理方面——远高于其他所有公司的平均水平。

识别用例和找出如何衡量AI投资有效性也是大多数领跑公司的考虑因素。思科表示，结果是这些公司对AI有效性的信心要高得多。

但谁是领跑者？思科告诉我们，领跑者存在于各种规模公司的横截面中。

思科表示："领跑者在每个规模级别的公司中占10-15%，即使是最大的公司也有与领导者一样多的落后者。真正似乎区分领跑者的是纪律和执行：他们系统地规划、资助和衡量AI，并获得更一致的结果。"

换句话说，规划AI举措就像规划任何其他重大业务转型举措一样：在沙子上建造城堡，它们不会保持直立。

思科在邮件对话中表示："随着我们进入一个始终在线的智能体时代，我们调查的公司预计网络、计算和安全方面的压力会增加。证据表明，建立在安全、可扩展基础上的准备度可能在帮助组织跟上步伐方面发挥重要作用。"

现在，如果AI公司本身能够构建不那么糟糕的系统，我们就会迎来一个有价值的商业新时代。

Q&A

Q1：什么是AI基础设施债务？

A：AI基础设施债务是思科提出的概念，类似于传统的技术债务。它指的是企业在AI投资中缺乏必要的基础条件，包括硬件、网络、安全措施、人才配置等，导致AI投资只是表面功夫而无法真正发挥价值。这种早期的妥协和不足投资会像滚雪球一样成为系统性障碍。

Q2：企业在部署智能体时面临哪些主要问题？

A：根据思科调研，企业在部署智能体时面临多重挑战。只有31%的公司准备好控制和保护智能体AI系统，仅32%的公司明确了希望智能体补充或接管的人类任务。此外，54%的企业基础设施无法扩展以应对AI工作负载，只有15%的网络具备足够的灵活性。

Q3：领跑者企业在AI应用方面有什么特点？

A：领跑者企业占所有公司的10-15%，不限于大型企业。它们的特点是系统性地规划、资助和衡量AI项目。在IT基础设施方面74%达到高度准备，数据管理方面93%准备充分，治理方面84%表现优异。最重要的是，它们注重纪律性执行和效果衡量，因此获得更一致的AI应用结果。