多年来，AI 行业一直专注于一个问题：如何让 AI 走出实验室，投入实际应用。
根据云通信供应商 Sinch 的最新研究，这场战役已基本告捷，但随之而来的是更严峻的挑战。
Sinch 的新报告《AI生产悖论》基于对 10 个国家、6 个行业中 2,527 名高级决策者的独立调查，描绘了一幅企业 AI 市场快速扩张却难以维持现有成果的图景。
报告指出，74% 的企业在部署后已撤回或关闭了已上线的 AI 客户沟通代理，这表明对许多组织而言，上线只是第一步。
“业界一直认为，更好的治理能带来更好的结果。但这还远远不够，”Sinch 首席产品官 Daniel Morris 表示。
“如果治理是解决之道，那么最成熟的团队撤回的情况应该更少，而不是更多。”
部署已不再是问题
调查发现，62% 的企业已在客户沟通中部署了 AI 代理。这一数据驳斥了“企业市场仍陷于无休止的试点阶段”的说法。
Sinch 认为，挑战的本质已经发生转变。将 AI 投入生产环境已不再是主要障碍，真正的挑战在于后续环节。
这一转变对企业规划 AI 投资和基础设施的方式具有重大影响。
许多企业在推进 AI 投入生产环境时，并未构建起维持大规模性能、可靠性和控制所需的底层系统。Sinch指出，如今它们正在为此付出代价。
AI 回滚现象在各行业普遍存在，但在本应最能避免此类情况的企业中尤为突出。
据报道，在拥有最成熟 AI 治理框架的企业中，回滚率攀升至 81%，高于 74% 的整体平均水平。
Sinch 的解释是，成熟的监控能力使这些团队能够发现一些不太成熟的组织根本无法发现的故障。
Morris 说：“最先进的组织并非失败次数更少，而是能更早地发现失败。更高的回滚率反映的是更好的监控和控制，而不是更弱的绩效。”
单靠治理投资无法解决问题
数据显示，企业并没有忽视这个问题。
据报道，目前对信任、安全和合规性的投资（76%）已经超过了 AI 开发本身的支出（63%），使其成为企业 AI 计划中最大的单一投资类别。
Sinch在此提出了“护栏税”的概念，即安全基础设施已成为工程能力的一大且日益增长的消耗。据报道，84%的 AI 工程团队至少将一半的时间用于安全系统，而不是开发新功能或改善客户体验。
对于那些面临证明 AI 投资回报率压力的组织来说，这是一个不断累积的成本，而且没有明显的终点。
Sinch 的数据显示，通信基础设施满意度是 AI 成功部署的最强预测指标，甚至优于治理成熟度或总体投资水平。这一结论与 Sinch 自身的产品定位不谋而合。
超过一半的企业（55%）表示，他们正在构建定制基础设施，仅仅是为了管理跨渠道环境；86%的企业已经评估或正在积极考虑更换通信提供商。
赌注不断增加
尽管政策倒退的规模及其带来的工程负担不容小觑，但企业对 AI 投资的热情却丝毫未减。98%的企业表示将在 2026 年增加 AI 通信方面的支出。这意味着在缩小差距之前，雄心壮志与可靠执行之间的鸿沟只会进一步扩大。
“工程团队将大部分时间都花在构建和维护安全系统上，而其中很多本应由通信基础设施来提供，”Morris 补充道。“这就是拖慢企业步伐的‘防护栏税’。”
《AI生产悖论》抢先版报告现已发布，预计完整区域及行业细分数据将于6月底前公布。
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