隨著人工智慧（AI）工具日益融入企業日常營運，組織內部決策流程的透明度正受到衝擊。一項最新調查顯示，許多企業難以完整追溯在多重 AI 系統輔助下所形成的決策，這對企業治理與風險管理構成新挑戰。

根據《Digital Journal》報導，Use.AI 的董事總經理 Ihor Herasymov 指出，雖然組織仍能審核最終結果，但當 AI 系統參與起草、分析、審批和溝通等環節時，要重建決策形成的過程變得更加困難。他強調，現有治理體系多圍繞人類主導流程而建，而非分散式、機器輔助的輸入。

這項對美國、英國、拉丁美洲和歐洲超過 10,214 名專業人士的調查顯示，63% 的受訪者表示 AI 在工作場所決策中扮演重要角色，即使其使用情況未被正式追蹤或記錄。此外，有 58% 的人坦承，他們曾在使用 AI 準備直接影響商業決策的工作時，未向內部正式披露。

調查數據進一步揭露，55% 的受訪者表示，單一工作流程中常涉及多個 AI 系統，使得決策歸因日趨複雜。高達 61% 的人認為，他們的組織將難以重建一個典型的中階決策是如何在不同系統、工具和輸入之間形成的。然而，僅有 31% 的受訪者有信心，認為其組織擁有明確的內部指引，用於追蹤決策流程中 AI 的使用狀況。

報告指出，AI 的引入，理論上能將決策從二元判斷轉向機率性、基於風險的思考，產出預測或信賴水準。這雖能提升預見能力，卻也要求組織成員具備新的技能，以有效解讀和質疑模型產出。此外，決策權力可能下放至第一線，需有更清晰的治理和問責結構。

儘管 AI 能透過整合營運、行為和環境等多樣數據來源，提供更全面的評估，但也帶來數據品質、模型偏見以及「黑盒子」系統難以解釋等透明度挑戰。報告強調，AI 不會取代人類的責任，而是重新定義決策系統，需要強而有力的監督、可解釋性及完善的控制框架，以確保決策在受監管環境中仍具可辯護性。