思科最新发布的研究报告指出，企业人工智能规模化的最大障碍已不再是模型能力或算力，而是员工、董事会和客户对AI的信任不足。

这份名为《规模化许可：信任在成功采用AI中的关键作用》的报告由独立研究员布拉德·豪沃斯撰写，基于对25家澳大利亚组织的调研而成。尽管样本量不大，但结论与全球企业领导层的普遍感受一致：AI能做的事情，已经远超多数组织愿意允许的范围。

该报告于11月9日在墨尔本举行的Cisco Live APJC大会上发布。思科同期举办媒体座谈会，思科澳新区首席技术官卡尔·索尔德、Elmo Software首席人力官安娜·托斯基、Flight Center Travel Group首席技术官克里斯·洛克、Funlab集团文化与赋能经理纳兹·威尔逊以及TBWA澳大利亚首席AI官卢西奥·里贝罗参与讨论。

座谈会覆盖技术、人力资源和文化领导力等多个视角，而报告传递的核心信号是：规模化AI的关键不在技术，而在人。

澳大利亚成为“信任压力测试场”

报告将澳大利亚视为一个有代表性的严苛市场。根据报告引用的墨尔本大学和毕马威研究，半数澳大利亚人经常使用AI，但只有36%的人信任AI，仅30%的人认为其收益大于风险。在47个受访国家中，这一信任水平最低。

这意味着，如果企业能在澳大利亚建立起对AI的信任，相关经验就具备向全球推广的价值。思科澳大利亚和新西兰副总裁兼总经理斯特凡·莱特尔在新闻稿中表示，这是一套可以远远超出澳大利亚的“剧本”。

文化支柱最容易被跳过

索尔德指出，在思科AI就绪指数的六大支柱中，首席信息官和CTO往往倾向于基础设施、数据等熟悉领域，而把文化问题留给别人。他举例说，一家客户在基础设施、治理、数据和IT技能上投入巨大，却没有关注文化，最终发现员工和客户对其投资工具集产生强烈抵触。

报告用“飞轮”描述AI应用落地的正循环：成功使用创造证据，证据建立信任，信任推动更广泛使用。但企业不能坐等信任自然出现，信任的证据必须可衡量。报告同时提醒，AI信任应在现实参数下建立。许多人在一次错误后就否定AI，尽管多数情况下AI错误率低于人类。完美不是现实目标，比人更快、更准确才是。用户在试验或概念验证阶段就应理解这一点，因为对完美的期待反而会侵蚀信任。

领导层必须率先使用AI

Flight Center Travel Group提供了一个高管示范案例。该公司77岁的创始人格雷厄姆·“斯克罗”·特纳每天使用AI。洛克说，这位创始人现在是Anthropic Claude的重度用户，尽管他在2000年曾判断互联网不会流行起来。“那件事他可能看错了，但他现在押注AI会流行，所以我认为他给了我们尝试的许可。”

里贝罗则把信任描述为由所有权、能力、一致性和透明度四个要素构成的方程式。他直言，询问紧张的员工是否想要AI，很难得到准确答案。“你永远不要问理发师你是否需要理发，因为答案总是肯定的。”他认为，更诚实的做法是向员工承诺：公司不能保证每个岗位都不变，但可以承诺在AI颠覆员工角色时，让他们成为准备最充分、训练有素、最受信任的人。

Funlab有79%的员工年龄在21岁或以下，公司依靠同伴学习推进AI。其“AI超级小队”每四周召集各部门代表。威尔逊说，早期会议主要是澄清哪些工具是安全的，因为许多员工真正的限制不是害怕技术，而是“不知道我是否被允许做某些事情”。

校准信任，而不是盲目信任

报告提出“校准的信任”概念：人们需要知道何时依赖AI、何时验证输出、何时必须由人做决定。盲目信任AI系统及其输出，是重大风险。

在座谈会问答环节，有提问关注企业如何防止过度信任，尤其是在人们直接采纳答案就继续前行的高强度工作中。托斯基直言：“AI垃圾，这是真实存在的。你问员工一个问题，提示AI系统，然后他们看都不看就发出去一份报告，而它完全错了。那是十页纸，你现在不得不读。”Elmo几乎在所有事情上都保留人在回路中。她认为解决办法始于重新设计工作流程，“这很不性感，但从流程本身开始，而不是只说‘好吧，让我们扔一堆智能体上去’。”

报告建议IT领导者停止将登录次数作为信任的代理指标，转而跟踪人们质疑或否决AI输出的频率。使用量显示人们在点击，否决率显示他们在思考。

座谈会还讨论了联络中心场景：AI接管了曾为客服人员提供认知休息的平凡任务后，员工可能面临不间断的高强度工作和更高流失率。托斯基称之为“AI脑疲劳”，并建议重新思考指标和休息安排。威尔逊补充说，如果AI吸收了常规工作，员工也失去了通过重复工作建立上下文和专业知识的通道，这是一个很少有公司在考虑的人才梯队问题。

智能体提高安全赌注

起草内容的AI是一回事，采取行动的智能体是另一回事。洛克说，Flight Centre现在有智能体处理一小部分此前外包到海外的航空票务工作，安全团队从第一天就参与其中。他用AI预订了到会场的Uber，但一张去欧洲的返程机票？“还不行。”

报告显示，不到一半的受访者非常或极度自信其基础已为更自主的AI做好准备，超过一半表示其基础设施需要升级。思科2026年《无情防御报告》则发现，只有36%的澳大利亚组织对AI智能体和非人类身份应用了一致的控制措施。

Lendi Group CTO德维什·马赫什瓦里在报告中将目标描述为“有边界的自主权，即智能体可以代表你行动，但不能超越你设定的边界”。索尔德认为，信任必须在网络和安全层强制执行。“内置到下面的网络和安全中，控制就不再是刹车，而是成为加速前进的许可。”思科正押注其网络、安全和Splunk产品组合成为自主AI的信任层，而该报告为这一赌注提供了商业理由。

给IT领导者的五点建议

报告对IT领导者提出以下建议：

第一，将AI作为领导团队的项目。让首席人力官和首席财务官与CTO并肩参与。AI是文化变革和商业转型，而不仅仅是技术项目。将AI完全交给IT部门的公司，最终可能得到构建精良却无人使用的平台。

第二，从小处着手并展示成果。从可见、低风险的胜利开始，然后公布结果，包括错误率。以三倍速度工作且错误率不增加，比任何强制命令都更能赢得怀疑者。证据传播信任的速度快于说服。

第三，让护栏显而易见。员工应清楚知道能用AI做什么、不能做什么，而无需翻阅政策文件。早期犹豫很大程度上并非源于对技术的恐惧，而是对允许范围的不确定。清晰的边界给人以尝试的信心。

第四，衡量正确的事情。登录次数显示人们在使用AI，但并不显示他们是否恰当地信任它。跟踪员工质疑、核查或否决AI输出的频率。一个从不质疑AI的员工队伍不是成功的标志，而是警告信号。

第五，在交出钥匙之前修好地基。在扩大智能体自主权之前，升级身份、监控和控制措施。智能体以机器速度运行，而大多数组织仍未对非人类身份应用一致的控制。自主权应跟随就绪程度，而不是超前于它。

报告最后给出的判断是：AI的赢家不一定拥有最好的模型，而是拥有足够信任这些系统、愿意让它们做更多事情的员工、董事会和客户。正如索尔德所说：“我们研究中的领导者并不是先规模化AI。他们是在规模化信任。”