逻辑监控公司（LogicMonitor）人工智能总经理卡尔蒂克（Karthik Sj）曾在多家公共、私募和风投支持的公司中构建和扩展AI产品。
AI系统的信任基础
当前市场上充斥着各种承诺宏大的AI解决方案。然而，当这些系统实际部署时，最关键的问题是：用户能否信任它的行为及其背后的原因？
主动式AI已经开始影响企业的实时决策。AI代理正在执行警报关联、方案建议、工作流触发、问题升级、事件总结等任务。这种强大的功能也伴随着风险：如果用户无法理解这些行为背后的推理过程，就等于在拿系统、信誉和业务本身冒险。
透明度的重要性
建立信任不仅需要看结果，更需要理解过程。能够清晰、有针对性地实时展示逻辑推理过程，正在成为企业级AI的关键特征。如果系统无法展示其决策过程，就不应该被纳入技术栈。
为透明性设计的AI系统应该包含以下要素：
- 影响结果的输入信号总结
- 清晰的逻辑推理步骤
- 置信度指标和不确定性标志
- 符合人类思维方式的解释语言
研究支持与实践建议
麦肯锡（McKinsey）2024年的研究将可解释性列为企业AI采用的首要任务。2025年的学术综述也发现，结构化推理能显著提高用户信任度和模型性能。福雷斯特（Forrester）的研究同样表明，缺乏透明度是AI项目表现不佳的主要原因之一。
评估标准
评估企业AI系统时，建议关注以下五个核心问题：
- 系统是否解释建议的生成过程？
- 用户能否追踪相关的输入信号？
- 解释是否面向人类理解而非机器输出？
- 界面是否在决策点展示推理过程？
- 团队能否基于所见质疑或覆盖结果？
实际应用案例
以AIOps为例，当AI系统发现容器化应用的内存泄漏时，不应该仅仅建议重启容器。它应该同时展示CPU和内存指标的时间线、相关服务降级情况以及下游组件的警报信息，让操作者能够在上下文中评估建议的合理性。
将可解释性视为基础特征的AI产品，往往能获得更高的采用率。团队可以更快速行动，因为他们将AI视为工作流程的可靠组成部分，而不是需要反复验证的黑盒系统。