尽管外界常将员工对AI的抵触视为阻碍智能代理（Agentic AI）落地的主要原因，但《信息》杂志对281名读者的调查显示，这种担忧实际上并非现实瓶颈。相反，真正限制AI代理广泛应用的，是技术成熟度不足、数据安全风险以及组织层面的挑战。 调查发现，仅有14%的受访者认为员工抵制是主要障碍，位居所有问题的末位。相比之下，数据隐私与安全、缺乏经过验证的AI产品、难以找到能产生实际价值的短期应用场景，才是当前最突出的难题。许多企业尚未明确AI代理能带来哪些具体业务收益，导致投入意愿不足。 尽管员工对AI替代岗位的恐惧被广泛讨论，但研究显示，大多数员工并不排斥AI。斯坦福大学的一项研究指出，仅有23%的工人担心AI导致失业，而69%的人欢迎能释放其时间、聚焦更高价值工作的自动化。许多员工已在个人生活中积极使用ChatGPT等工具，但在公司强制推行且缺乏培训的AI项目中，反而产生反感。专家指出，这并非对技术本身的抵触，而是对“糟糕实施”的反应。 受访者普遍看好AI代理的长期潜力，超过半数认为其将提升运营效率、降低成本、推动创新并增强决策能力。最被看好的应用场景包括任务自动化、流程自动化、数据分析与洞察生成。其中，数据分析被视为“理所当然”的应用，因其能实时处理海量数据并发现深层规律。 然而，AI输出的可靠性、准确性以及由此引发的数据安全和新型网络风险，仍是组织最担忧的问题。超过一半的受访者表示，对AI过度依赖可能导致决策失误，且人机协作的挑战以及人类技能退化也令人担忧。 在人才培养方面，受访者普遍反映，快速迭代的技术、时间压力和缺乏系统培训资源，是阻碍员工适应AI的关键。专家建议，企业应通过设立企业级AI“沙盒”环境，鼓励内部探索，主动发现那些敢于实验、具备创新思维的“AI先锋”。这些人才往往不是被挑选出来的，而是通过提供机会后自然浮现的。 总体来看，智能代理的发展并非卡在“人”的问题上，而在于技术、组织与人才三者的协同。真正能抓住AI机遇的企业，是那些愿意投入资源构建安全环境、推动有效培训、并从实践中孵化创新案例的组织。