OutSystems发布的最新报告指出，业界对代理型AI（agentic AI）的信任度正在显著提升。报告显示，73%的受访者表示对AI代理的自主行动持有高度或中度信任，这一比例相较于该公司去年进行的类似调查上升了约10%。此外，对第三方AI工具生成的代码或工作流的信任度也达到了67%，这与去年仅有40%的受访者“基本信任”生成式AI能独立编写代码的情况相比，有了大幅增长。
尽管信任度提高，但在AI治理方面，多数企业仍缺乏统一策略。调查发现，仅有36%的受访者采取了集中式AI治理方法，而64%表示缺乏此类设施。其中，41%的企业依赖于按项目实施的规则。报告还指出，三分之二的受访者认为构建“人工在环”（human-in-the-loop, HITL）的检查点在技术上存在难度，因为这需要复杂的编排机制来暂停代理，相当于在可能完全自主的运行中插入手动制动。
许多组织似乎正在部署更为宽松的监督模型。报告作者指出，如果这种宽松监督的趋势持续，代理型AI的普及速度可能会超过其问责机制的建立。对于希望在受监管或任务关键型环境中扩展AI代理的企业，调查结果强调，应将编排（orchestration）和可审计性（auditability）视为产品设计的一部分。在合规性检查中，以日志文件形式存在的“面包屑踪迹”（breadcrumb trails）和明确的职责划分，被认为是任何代理型AI部署的重要组成部分。
报告还揭示了对“AI蔓延”（AI sprawl）的普遍担忧，94%的领导者对此表示关注，尽管报告未明确定义，但这可以被理解为企业缺乏一个能全面监管所有AI部署的集中管理平台。其中，39%的领导者对此问题表示非常或极其担忧，而目前只有12%的企业正在使用集中式平台来控制这种蔓延。