Qlik Connect® 2025前瞻：AI从实验迈向执行，信任成为核心驱动力
在Qlik Connect®2025前夕，Qlik人工智能委员会（AI Council）达成行业共识：无法信赖的AI不会被推广，而无法被推广的AI仅是表演。企业AI正经历关键转变——需超越实验阶段，迈向以透明度、治理和可信数据为核心的执行阶段。
尽管AI领域资金投入创纪录，但多数公司仍困于实验室。IDC调查显示，80%的组织计划实施基于Agentic AI的工作流，仅12%认为自己有能力大规模支持自主决策（即对AI输出结果的信任度）。随着对幻觉、偏见及监管压力的担忧加剧，AI价值信任基础正在削弱。当模型逐渐商品化，竞争优势不再属于拥有最先进模型的企业，而是流向能以速度、诚信和信心将AI投入运营的企业。
Qlik AI Council强调，信任必须始于构建之初而非事后补救。执行力是新的差异化因素，唯有数据、基础设施和输出结果可验证、可解释且可操作时方能生效。当前脱颖而出的公司将不是测试最多者，而是成果交付者。
行业领袖观点：信任与治理是规模化前提
Humane Intelligence首席执行官Rumman Chowdhury博士指出：“缺乏透明度和救济机制的AI根本无法实现规模化。若不将问责制纳入系统，就不可能融入自主性。未将治理视为核心的企业会因信任缺失而无法规模化，这并非技术限制所致。”
Tamang Ventures创始人Nina Schick表示：“我们正进入AI信任危机时代。从深度伪造到内容操纵，公众信心正在崩溃。若企业希望创建可扩展的AI，必须先建立公众信任的系统，这需要真实性、可解释性以及对不受控自动化地缘政治风险的深刻理解。”
AI Asia Pacific Institute执行董事Kelly Forbes强调：“监管格局迅速变化，高管需明白合规不仅是法律保护手段，更是竞争差异化优势。信任、可审计性和风险治理不是约束条件，而是使企业级AI可行的关键。”
牛津大学DeepMind AI教授Michael Bronstein博士认为：“诺贝尔奖认可了AI在科学发现中的突出角色及其未来作用，包括新药新材料开发和数学定理证明。数据是AI系统的生命线，我们不仅需要针对AI模型设计的新数据来源，还必须确保所构建任何AI平台的数据值得信赖。”
Qlik首席执行官Mike Capone直言：“市场缺乏的是执行力。公司落后并非因为无法获取强大模型，而是未能将可靠AI整合到运营结构中。因此，Qlik打造了专注于果断且可扩展行动的平台。如果数据不可靠，AI也不会可靠；如果AI不可靠，就不会被使用。”
结语：信任优先，立即行动
Qlik AI Board传递明确信息：AI发展迅速，但信任优先。采取行动的时刻不是下个季度，而是现在。未能将可靠智能投入运营的公司将会落后，原因不在于未构建什么，而在于无法实现规模化。
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