近日，AvePoint 公司公布了年度报告《2025 年人工智能现状：继续炒作以驾驭信任、安全和价值》，揭示了当前的人工智能雄心与执行力之间的显著脱节：尽管组织竞相大规模部署人工智能技术，但超过 75% 的组织经历了与人工智能相关的安全漏洞问题；这些问题使得部署延迟时间长达 12 个月之久。

该研究报告以2024年的AvePoint报告为基础，追踪人工智能从实验到企业范围支持的演变过程。调研结果显示，在广泛采用AI后，数据安全和质量仍然存在关键的运营差距，这些基本问题导致三分之二以上的组织将人工智能推延一年以上。

基于此报告，已发现有影响人工智能发展的一系列挑战正阻碍其推进。

AI 落地平均延迟超 6个月一些机构因数据质量问题与安全性问题导致生成式 AI 出力推迟一年32.5%的人认为主要阻碍是 AI 误判而拒绝了人工智能的提议64.2% 的人表示员工缺乏“感知价值”是推出的主要障碍，难以明确人工智能创造的价值并且需要更强大的 AI 支持系统

AvePoint首席风险、隐私和信息安全官Dana Simberkoff称，我们看到许多企业将AI治理看作是一种选择题，而非当务之急。“制定政策和有效实施之间的差距是安全事件发生的地方。随着组织转向能自我行动并做决定的人工智能系统，这一挑战变得更严重了。要应对这些系统的复杂性和蔓延，目前的安全措施无法跟上AI生成数据的速度，除非企业开始构建治理模型以处理自主的机器学习代理，私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596否则他们的机构很可能会遭受攻击。”

人工智能治理悖论

这一分析揭示了公司对于人工智能准备阶段与实际操作间存在的严重分歧，而其中存在着大量数据治理和信息管理体系方面的缺口，这对安全型人工智能部署构成了极为重要的障碍。

有90.6%的组织表示其有效信息管理系统运作良好，但只有30.3% 的企业实施了有效的数据分类系统。在声称信息管理效率最高的企业（52.4%）中，仍有77.2%的企业遭遇过数据安全事件，表明感知到的信息安全管理并不等同于实际的保护措施。 有43.4%的人正在积极制定人工智能政策，这反映了治理仍在迭代中，并非一个完整的举措。未经批准的人工智能使用量逐年增加，证明监管方面仍然存在监控和执法方面的差距。

大数据爆炸的挑战

面对前所未有的数据管理压力，这对治理提出了更高的要求。

约 20% 的公司估计到下一年将拥有几乎全数的数据；预期到明年这一速度会进一步上升至三成。84.6% 的企业正在使用多台服务器，这造成数据扩散问题。70.7%的企业数据已储存超过五年时间，导致训练模型时遇到巨大挑战

AvePoint 首席技术官 John Peluso 表示： “随着人工智能生成内容的指数级增长正在从根本上改变组织必须处理数据安全和治理的方式。” 他在接受采访时表示，企业现在不仅要面对新的数据量，而且还要努私家侦探，侦探公司，调查公司，查人找物，商务调查，出轨外遇调查，婚外情调查，私人调查，19209219596力确保在大量使用和创建信息的过程中，能够妥善管理沿袭，并保障质量控制。那些能在这样的环境中取得成功的公司是那些直接将治理纳入人工智能工作流程中的组织，而不是将其视为事后想法。

组织通过战略投资来做出反应

虽然存在挑战，但组织正通过有目的地投资于基础设施以应对这些挑战。

64.4%的民众正在加大投入以加强人工智能监管工具；54.5%的人士在数据安全方面增加投资；目前已有超过99.5%的企业实施了人工智能素养干预措施，其中基于角色的培训被证实是最有效的，效果高达79.4%，同时也有相当比例的受访人采用定量和定性反馈方法评估AI系统的有效性。

方法论

《2025 人工智能现状：超越炒作，驾驭信任、安全与价值》报告发现 775 名来自全球 26 个国家的受访者，其中 C 级到经理级专业人士，在负责人工智能、信息管理或数据安全职责时。研究由 Osterman Research 进行，涵盖金融服务、政府/公共部门和医疗保健行业。该调查全面揭示了企业在采用人工智能现状与治理挑战。