企业广泛采用 Agentic AI，但领导层理解滞后

作者 | Craig Risi

译者 | 明知山

根据 Sauce Labs 对 400 名测试高管和工程领导最近进行的 一项调查，几乎所有软件测试团队都在使用或计划使用智能体型人工智能（Agentic AI），但许多领导者承认他们对测试现实缺乏清晰的了解。尽管 97% 的公司正在采用或将采用智能体型人工智能用于测试工作流程，但 61% 的人表示他们的领导层并不完全了解有效软件测试的需求。

调查揭示了一些矛盾现象和新趋势。一方面，72% 的受访者认为代理型人工智能将在 2027 年实现完全自主测试，但同样比例的人对授予人工智能智能体完全数据访问权限感到不安，信任差距明显。另一方面，尽管对自动化热情很高，但 85% 的团队更倾向于结合人类专业知识和人工智能智能体的混合模式，而非全自动化测试。另一个值得注意的见解是责任归属：当智能体型人工智能出现故障时，60% 的组织将责任归咎于个人，而不是技术本身，这反映出在责任和错误处理的组织方式上可能存在隐患。

随着人工智能在测试领域的热度不断攀升，这些发现具有重要意义。调查指出，尽管公司热衷于引入新工具，但技术团队与高管之间的期望存在明显差异，特别是在采用速度、数据访问和信任方面。比如，领导层往往将智能体型人工智能视为加速数字化转型的利器，而从业者则更为谨慎，他们指出数据泄露、模型幻觉和错误归属不明等风险。若不及时解决这种不一致，可能会阻碍其广泛应用。

Saucelabs 认为，要成功整合智能体型人工智能，组织需要更清晰的领导洞察力、健全的责任框架和现实的采用路线图。建立信任需要透明的治理模式、为代理自主性设定明确的界限，以及文化转变，将人工智能视为合作伙伴而非替代品。Sauce Labs 建议将这些要素作为战略的核心，避免创新超出理解或治理能力。最终，调查突显了一个关键转折点：技术正在快速发展，但可持续的成功将取决于公司如何有效地围绕技术协调人员、流程和信任框架。

然而，发布的调查结果并未涵盖不同行业的详细采用情况，这在一定程度上造成了对技术、金融、医疗保健和零售等行业采用差异理解的空白。

为了填补这一空白，其他研究提供了有益参考。MLOps 社区的 人工智能智能体调查 显示，技术行业占受访者的 43% 左右，金融行业约为 10%，医疗保健行业约为 6.5%。零售和电子商务占比略高于 10%。另一项来自 Lyzr 的 调查 则显示，技术行业占比约 46%，咨询和专业服务行业 18%，金融行业 12%，医疗保健和生命科学行业仅 4%，教育行业 3%。与此同时，Blue Prism 的调查 表明，在金融、医疗保健等受监管行业，因合规和安全问题，尽管兴趣浓厚，但采用更为谨慎，推出速度较慢。

综合来看，这些发现表明，科技公司可能会率先采用新技术，金融和医疗保健行业虽然表现出浓厚兴趣，但进展会更加谨慎，而零售和电子商务行业则可能会以适中的速度推进采用。从这个角度来看，调查中 97% 的参与度反映了跨行业的广泛趋势，但实际的采用速度和深度可能会因行业特定的限制和优先事项而存在显著差异。

https://www.infoq.com/news/2025/10/agentic-ai-adoption-leadership/

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