据Dataiku发布的《全球AI忏悔报告：CIO版》显示，大多数首席信息官（CIO）难以全面监管员工在批准系统之外构建的AI智能体。在接受调查的685名来自美、英、法、德、阿联酋、日、韩及新加坡的CIO中，81%表示缺乏对非正式渠道创建智能体的全面视野。
治理滞后：能追踪难验效
尽管90%的CIO声称能全面追踪所有智能体，但72%承认无法始终确认这些智能体是否实现了预期业务成果。数据显示，67%的受访者估计其生产环境中的智能体数量超过50个，但83%的企业缺乏全组织范围内的标准化生命周期管理。今年，47%的公司已停用超过20个智能体，仅有21%的团队能实现近乎实时的AI成本全景可视性。
84%的CIO同意，员工创建智能体和应用程序的速度已超越IT部门的治理能力，60%的企业缺乏统一的AI治理层。对于出错智能体的责任归属，意见分散于共享团队（23%）、中央IT部门（21%）、数据或AI团队（20%）及安全合规部门（18%）。
Dataiku联合创始人兼CEO Florian Douetteau指出：“监控仅告知智能体正在运行，管理则判定其是否有资格继续运行。目前，几乎无人具备‘解雇’智能体的能力。”
职业与预算双重承压
AI成效直接关联CIO的职业命运。88%的CIO表示AI成功与否将塑造其声誉或职业生涯，87%称CEO已明确其工作稳定性取决于AI成果。76%的CIO预计，若到2027年底公司未能从AI中获得可衡量收益，其职位将面临风险。
预算方面，72%的CIO预计若到2026年底未达成绩效目标，AI预算将被削减或冻结。97%的人表示，董事会对展示AI投资回报的压力显著增加。
美国CIO面临的形势尤为严峻。94%的美国CIO认为员工构建智能体速度快于治理速度，87%预计目标落空将导致预算缩减。此外，82%的美国CIO后悔在过去18个月内至少选择过一家主要AI供应商或平台。在模型策略上，75%计划使用更多或不同模型，74%正考虑采用开源或开放权重模型以规避供应风险。
厂商对策与行业预警
针对上述痛点，Dataiku推出了Agent Management功能，旨在将所有智能体整合至统一库存清单。该方案支持连接AWS Bedrock、Databricks、Google Vertex、Microsoft Copilot Studio、Azure Foundry、Salesforce Agentforce及Snowflake Cortex。该产品将于10月正式上市，采用按实例年费及按智能体监控收费的模式。
行业前景亦不容乐观。Gartner在2025年6月预测，受成本上升、业务价值不明及风控不足影响，到2027年底，超过40%的智能体AI项目将被取消。亚马逊AWS也透露，其早期智能体原型几乎均未能进入生产环境。