gremlin/E+ via Getty Images 关注ZDNET：将我们添加为Google上的优选来源。ZDNET的关键要点：超过一半的美国办公室工作人员将自己视为人工智能的怀疑者。新兴经济体对人工智能的信任度更高，认为它对职业流动性有益。美国的怀疑不仅限于失业，还包括员工对人工智能缺乏经验。据Salesforce和YouGov对四大洲1500多名办公室工作人员进行的全球调查显示，美国工人对人工智能的怀疑比全球平均水平高43%。受访者认为，日常工作主要是脑力劳动，而非手工工作或任务基础劳动。超过一半的美国工人将自己视为人工智能怀疑者，这一比例显著高于全球平均水平。此外：可穿戴设备产生大量健康数据 - 医生难以跟上。尽管美国人对人工智能持怀疑态度，IDC研究发现大多数美国政府领导者认为到2030年，公共部门将是人类与人工智能代理共同工作的领域。事实上，超过80%的美国政府机构已经在使用人工智能代理。那么，为什么超过一半的美国工人是人工智能怀疑者，而我们的政府在人工智能采用方面无疑领先大多数行业呢？美国工人的怀疑不仅限于对失业的恐惧。Salesforce研究2026根据斯坦福进行的类似研究，人工智能的乐观情绪在上升，但焦虑感也在增加。研究发现，南亚国家，如泰国和新加坡，对人工智能整体利益的乐观程度远高于美国。Salesforce研究发现，印度等国家对人工智能的信任和使用率超过80%，而美国的信任和使用率接近50%。印度在全球初创企业独角兽数量上排名第三（131），而美国排名第一。发达经济体对人工智能的好处更持怀疑态度。为什么像美国、英国和法国这样的发达经济体对人工智能的怀疑程度比新兴经济体更高？全球研究显示，绝大多数（90%）新兴经济体的人们期望能从人工智能中获益，并将生成型和代理型人工智能视为他们职业发展的途径。此外：人工智能代理将如何改变您的客户服务 - 尽管有三个障碍。发达经济体的看法是，人工智能将是导致工作取代的驱动因素。或许，全球最成功的人工智能公司的首席执行官和高级领导们（这些公司都是美国的）可以停止一再提醒我们人工智能将影响办公室工作人员。关于人工智能取代工作的叙述缺乏想象力，未能考虑到人工智能，特别是代理型人工智能的整体好处，这将使办公室工作人员能够专注于更高价值和更高回报的工作。美国对人工智能的怀疑超越了失业。美国的办公室工作人员关心员工体验、缺乏培训，以及采纳人工智能技术的准备程度。美国工人对人工智能工具或试点不成功的主要三个原因包括：通用输出、培训不足和对输出缺乏信任。美国的办公室工作人员无法依靠概率输出有效地完成工作。生成型和代理型解决方案必须产生更具确定性的输出，以确保与现有业务工作流程和批准流程一致的信任和治理。糟糕的试点体验反映了一个潜在问题，这通常是由于缺乏对数据基础的投资——可用于人工智能的可靠和高质量数据及元数据，以增强治理遵从性和更强的上下文及更确定的结果。在商业中扩大人工智能采纳需要对构建强大数据基础进行投资。此外：96%的IT专业人士现在使用人工智能：他们的前7个代理型应用和最大的实施障碍。人工智能试点的失败并不是人工智能怀疑的唯一原因。研究表明，成功采纳人工智能不仅关乎部署新工具，也关乎为员工创造一个安全的空间，进行培训和实验。毫无疑问，积极使用人工智能的用户报告的试点挫折比非采纳者更多。成功的人工智能试点需要可靠的数据、员工培训、高管支持、现代技术架构与深度连接和集成的业务应用程序，以及一个包容实验和持续学习的文化。实现人工智能益处的最佳方式就是使用人工智能。更强的人工智能采纳还需要对数据质量和可访问性进行更强的投资。根据首席数据官的调查，超过一半的代理型人工智能采纳者将数据质量和检索问题视为部署障碍。500多个成功的人工智能试点毕业生的共同点。Salesforce研究2026研究发现，成功的人工智能试点揭示了四个成功因素。Salesforce研究识别了500个成功的人工智能试点，并确定了被称为"人工智能的A团队"的关键特征：成功的人工智能试点需要员工