Ivanti 博客: 作者

从碎片化数据到 AI 驱动的智能：领导者如何让运营真相可付诸行动

Wed, 30 Sep 2026 06:40:26 Z

为什么运营真相比可视性更重要

过去几年，组织在可视性、自动化和人工智能方面投入了大量资源。然而，许多组织仍面临一个共同挑战：仪表板比以往更多，但要获得可靠答案，通常仍需要在采取行动之前进行手动调查、核对和验证。问题很少在于缺少数据；更多时候，是信息缺乏人们理解并采取行动所需的共享上下文。

随着组织将 AI 引入日常运营，这一挑战变得更加重要。根据麦肯锡《AI 现状》调查，23% 的组织已在至少一个职能领域规模化应用智能体 AI，另有 39% 已开始试验——合计约占三分之二。然而，应用范围仍然有限：在任何给定的业务职能中，表示其组织正在规模化应用 AI 智能体的受访者均不超过 10%。麦肯锡另一项关于规模化智能体 AI 的研究显示，10 家公司中有 8 家将数据限制列为规模化智能体 AI 的障碍。

这一启示正变得越来越清晰。成功的 AI 计划与其说取决于部署新技术，不如说取决于建立可靠的运营基础。随着 AI 更多地参与决策，问题不再是组织是否拥有足够的数据，而是它们是否拥有一个数据权威源，让人员、工作流和 AI 系统能够基于同一现实开展工作。对于 IT 和安全领导者而言，这一现实包括资产、用户、设备、漏洞、服务历史记录、安全态势、合规信号和运营关系，并将这些内容置于上下文中整合起来，使团队能够更快地从洞察走向修复。

这一区别至关重要。AI 可以呈现洞察、解释关系、识别模式并建议后续步骤，但企业决策仍需要治理、问责和人的判断。如果没有共享的记录系统，AI 可能只是让碎片化数据更容易访问，而不会让其更可靠。有了记录系统，组织就能将智能建立在当前、受治理且可验证的信息之上。

这正是 Ivanti Neurons Platform 为AI 驱动的运营奠定基础之处。作为 IT 和安全领域的记录系统与数据权威源，它将数据和关系与自动化及 AI 连接起来，同时保留透明度和人工监督。统一资产智能的下一步演进，不只是看到更多，而是让运营真相更易于获取、解读并自信地付诸行动。

为什么仅靠仪表板已不再足够

数十年来，运营可视性一直依赖仪表板、报告和专家经验。这些工具仍然具有价值，但现代环境变得过于动态、互联且复杂，无法让每一个答案都依赖手动调查。

当安全领导者希望了解哪些非托管端点带来最高风险，或运营领导者希望识别影响服务性能的设备时，他们通常需要分散在多个系统中的信息、团队和工作流。这一挑战反映了更广泛的组织现实。根据普华永道 2026 年运营数字化趋势调查，在运营结构存在孤岛或部分集成的组织中，94% 预计将转向更互联、网络化的运营模式，但目前只有 41% 已按这种方式运营。组织越来越认识到，信息存在于整个企业之中，但要将碎片化信息转化为人员、工作流和 AI 都能依赖的可信上下文，仍然并不容易。

挑战不再是收集信息，而是缩短问题与可信答案之间的距离，让答案能够推动有意义的行动。

随着组织扩展自动化和 AI 辅助工作流，这一距离变得至关重要。每一次手动查询、电子表格核对或上下文切换，都会拖慢响应速度，并带来不一致的可能。

分析机构的观点也在朝同一方向发展。Gartner 预计，到 2026 年底，40% 的企业应用将与特定任务型 AI 智能体集成，而前一年这一比例还不到 5%。其基础设施与运营研究预计，随着团队转向可用自然语言指挥的智能体 AI，交互模式本身将从命令行和脚本转向“提示工程、策略定义和工作流编排”。这对买家的影响非常直接：Gartner 指出，“企业买家将不再强调购买更多新工具或仪表板”，而是“希望获得更好的成果”，因为“增加更多AI 功能往往会带来更多成本，而不是更好的成果。”

这正是 AI 驱动的智能正在成为企业运营下一代界面的原因。这一转变并不是要取代仪表板，而是让人们更快地获取相关信息、有用洞察和建议的后续步骤，从而更有效地响应。

团队不再希望在彼此割裂的系统中搜索，而是越来越期望能够提出这样的问题：

哪些非托管端点带来的运营风险最高？
哪些地点的不合规设备最集中？
过去一周，我们的端点环境发生了哪些变化？
哪些修复操作对提升合规性贡献最大？

团队越来越期望系统不只是提供答案。他们希望 AI 能解释发生了什么变化、识别优先事项、建议后续步骤，并展示背后的证据。从这个意义上说，Neurons AI 不只是覆盖在运营数据之上的聊天机器人。它是一个编排层，能够应用企业上下文，连接系统和工作流，并帮助团队从证据走向受治理的行动。通过这种方式，AI 成为通往运营真相的界面，在决策发生时提供答案，同时让人员保留判断权和控制权。

AI 驱动的运营智能如何赢得信任

AI 驱动的体验提供的不只是更简单的界面。它们帮助团队解读信息、识别优先事项并作出稳健决策。随着 AI 原生能力不断发展，集成标准也在扩展系统间的数据交换方式，记录系统作为数据权威源变得更加重要，它能够让洞察、建议和工作流指导建立在可靠基础之上，受治理且可解释。

如果没有共享的记录系统，AI 可能会从碎片化或相互冲突的来源获取数据，从而放大不一致。团队可能会因可用数据及其解读方式不同，而得到不同的答案或优先级。

随着 AI 在决策中发挥更大作用，信任成为核心挑战。领导者需要确信，洞察和指导基于可靠信息，符合策略要求，并具备清晰的问责机制。治理不是单独的考量，而是每一次交互的一部分。这也意味着 AI 应作为增益能力，并由客户选择来治理。组织需要控制 AI 辅助能力在何处使用、如何启用，以及随着 AI 采用日趋成熟，核心工作流如何持续运行。

这正是记录系统变得不可或缺的原因。它不只是一个存储库，更是组织的数据权威源：人员、工作流、自动化和 AI 都依赖它来了解现状、重点、下一步应该发生什么，以及结果是否已经实现。

Ivanti 自身的研究也凸显了其回报。在 2026 年 AI 成熟度报告中，57% 的 IT 专业人员表示 AI 改善了知识共享，覆盖 IT 和安全领域；53% 表示数据更易共享；50% 已创建跨多个团队的联合工作流——在更广泛使用 AI 的组织中，这些结果显著提升。同一项研究还提醒我们，近 90% 的受访者表示数据孤岛会对 IT 运营产生负面影响，而这正是记录系统要弥合的差距。

在 Ivanti Neurons Platform 中，这一基础提供了仪表板、工作流、自动化和 AI 所依赖的受治理信息。这种平台优先的方法也为智能体体验创建了共同基础，在这一基础上，支持 MCP 的工具、共享 AI 服务和受治理的数据访问，可支撑整个平台中的多种 AI 驱动工作流。

通过让人员和系统对齐到同一来源，组织可以提升一致性、加强问责并减少模糊性。负责任的规模化还取决于 AI 访问信息的方式。Neurons AI 旨在通过高效、基于工具的访问模式，为任务检索合适的受治理上下文，而不是依赖将大量不必要的数据传输到 AI 模型中。这有助于组织提高效率，并以更强的运营成本控制能力规模化 AI 辅助工作流。

“AI 的成效取决于驱动它的数据，而 Ivanti 在数据权威源、自主工作流和治理方面的优势，是其在市场中的关键差异化所在。” – Dennis Kozak，Ivanti 首席执行官

让运营真相易于获取的四项领导实践

1. 建立可信的运营基础

在扩展 AI 驱动体验之前，领导者必须先建立对底层数据的信心。他们应创建一个共享基础，用于治理 IT 和安全领域的资产、端点、配置和关系信息，并作为决策的记录系统。当团队基于同一来源开展工作时，讨论重点就会从验证信息转向解决问题，从而放大每一项自动化和 AI 计划的价值。

2. 建立对成果的可视性，而不只是对活动的可视性

许多仪表板关注活动指标。领导者应优先关注成果指标。

示例包括：

减少非托管端点
提升修复速度
提高策略合规性
减少重复或冲突记录
提高已验证自动化成果的比例
降低运营风险暴露

以成果为导向的指标能够建立更强的一致性，因为它们将运营改进与业务价值直接关联起来，并帮助团队了解洞察是否正在转化为行动。

3. 让团队通过 AI 访问可信的运营真相

在 AI 方面进展最快的组织，会通过让技术和非技术利益相关者都能访问受治理的信息，减少问题、理解和决策之间的摩擦。AI 可减少手动调查，帮助人们解读关系、聚焦关键事项，并应用更广泛的运营知识。

以记录系统为基础，AI 支持人的判断，而不是取代人的判断。团队可以利用这些能力来识别风险最高的非托管端点，了解合规性的变化，发现资产、服务与业务运营之间的关系，呈现修复指导，或通过对话式体验检索相关信息。

这些能力共同将原始数据转化为支持更佳判断的智能。随着能力演进，AI 可以将指导扩展到系统和工作流之中，同时人类仍承担问责责任，Ivanti Neurons Platform 则让每一次交互都锚定在受治理的真相之上。其结果是更广泛的参与、更快速的对齐和更清晰的优先级。

4. 让治理可审计，而不是仅凭假设

随着 AI 更多地参与运营决策，治理不能再被视为独立流程，或是一份存在于工作流之外的策略文档。组织需要能够查看：

用于生成建议的数据
影响决策的策略
已采取的行动
由此产生的成果

治理能够建立问责、提升信任，并帮助确保 AI 辅助工作流始终与组织目标保持一致。

从可信上下文到行动

当可信上下文更易于访问时，组织用于搜索的时间会减少，用于行动的时间会增加。端点团队可以更快识别合规问题，并更有信心地响应。运营团队可以利用当前信息作出决策，而不是依赖过时报告。安全团队可以在上下文中了解暴露情况，并更有效地确定优先级。合规领导者无需大量手动工作，即可获取可验证的证据。

最重要的是，人们不再需要精通每一个系统，才能从其中的智能中受益。运营真相将成为组织共享的能力，而不是专门的技术资源。随着基础不断成熟，团队可以更自然地与其环境交互，同时保持企业级 AI 所需的监督和问责。

准备构建可持续的能力

企业运营的未来，将取决于组织能否有效地将运营真相转化为决策，并在人员参与和明确控制机制之下，将决策转化为协调一致的行动。

随着 AI 原生体验日趋成熟，领先的组织将把运营真相视为一种动态的共享能力，而不是一次报告工作。它们将用自然语言与环境交互，放心地将受治理的行动委托给 AI，并基于每个团队、工作流和智能体都能信任的单一事实来源作出决策。这正是统一资产智能所指向的目标：不只是更好的可视性，而是一种从根本上更快速响应、更可问责的 IT 和安全运营方式。

这也是该平台面向未来的原因。随着智能体工作流日趋成熟，组织将需要能够根据任务使用合适工具、数据源或 AI 能力的 AI 体验，并通过共享服务进行扩展，而不是创建彼此割裂的 AI 体验。受治理的记录系统可为这些未来智能体提供负责任行动所需的上下文和控制。

想了解受治理的记录系统如何让 AI 成为团队通往运营真相的界面？探索 Ivanti Neurons Platform，评估您当前的运营上下文所处阶段。

如何构建和扩展统一资产智能，助力 AI 成功

Thu, 06 Aug 2026 04:00:35 Z

每位 IT 领导者都感受过这种矛盾：您的组织已经投资 AI、自动化和数字化运营，但成果仍未达到预期。即使拥有合适的工具和明确的意图，如果这些能力建立在不稳固的基础之上，您也无法充分实现 AI 投资的价值。

数据证实了这一挑战。Ivanti 2025 年 AITSM 研究发现，89% 的组织表示孤岛化数据会对 IT 运营产生负面影响，44% 的组织将安全与合规顾虑视为 IT 自动化的障碍。Ivanti 的2026 年 AI 成熟度报告进一步印证了同一趋势：在建立基于统一 AI 方法的权威记录系统。

普华永道《2026 年运营数字趋势调查》从更广泛的运营视角补充指出：89% 的运营领导者表示技术投资尚未完全交付预期成果，87% 的领导者称数据质量不佳限制了其数字化计划的价值实现。

这一模式始终一致：AI 和自动化的推进速度，取决于其底层数据基础的稳固程度。当资产数据碎片化、过时或存在争议时，团队也许能收集更多信号，却仍缺乏信心去确定优先级、实施自动化或证明成果。

这一模式始终一致：AI 和自动化的推进速度，取决于其底层数据基础的稳固程度。

目标并不只是看到更多资产，而是创建一个运营层面的权威记录系统，使其成为数据权威源，用于明确存在哪些资产、哪些事项重要、下一步应采取什么行动，以及结果是否已经达成。

这一权威记录系统基础也是让智能体 AI 变得可行的关键。随着组织采用 AI 驱动的工作流，人工监督、策略控制和可审计的决策路径对于维护信任和责任归属仍然至关重要。自主行动依赖于当前上下文、清晰的策略和可靠的决策轨迹。缺少这些条件，AI 可能只会加速活动，却无法提升控制力。

Ivanti Neurons 平台可直接应对这一问题，帮助IT 和安全团队将碎片化的运营信号转化为可信的权威记录系统，为 AI 辅助工作流和受治理的自动化提供情境化基础，帮助团队在保持控制的同时规模化行动。

Ivanti 的 2026 年 AI 成熟度报告进一步强调了这一点。AI 采用正在加速，但治理并不总能同步跟上。超过半数的组织表示，他们已在 IT 工作流中广泛部署 AI，或在业务关键规模上部署 AI。然而，在这些受访者中，只有 42% 表示 AI 决策的责任归属是明确的。更令人担忧的是，仅有 24% 表示 AI 策略在日常工作中得到了非常一致的遵循。

IT 中 AI 的下一阶段，不会由谁试验得最快来定义，而将由谁能够以可信数据、清晰责任、感知策略的工作流，以及行动确实产生预期结果的证据，负责任地规模化自动化来定义。

“部署 AI 已不再是难点。真正的挑战在于负责任地规模化应用 AI。”

— Brooke Johnson，Ivanti 首席法律顾问兼人力资源与安全高级副总裁

这种转变并不要求组织一次性解决所有数据、自动化和治理挑战。它需要一个务实的起点、清晰的基线，以及一个可随着信心增强而扩展的可重复模型。

这正是该框架的起点。它为团队提供了一条从愿景走向执行的路径，而不会将统一资产智能变成一项庞大而抽象的转型计划。顺序很简单：建立可信事实，将其连接到决策，通过受治理的工作流采取行动，验证结果，并在更大规模上重复这一模型。

构建统一资产智能的 6 步框架

第 1 步：从一个高价值用例开始

终端管理通常是最佳起点，因为它在运营层面为团队所熟悉，同时具有重要战略意义。可视性缺口会迅速演变为安全、合规和生产力问题。通过识别受管、非受管、远程、BYOD 和不合规终端，组织可以降低暴露风险、增强合规信心，并为行动创建可信基线。

目标并不是一次发现所有内容，而是证明更好的资产智能能够在一个高价值领域改变决策和成果，然后利用这一证明点建立组织信心并扩展模型。

第 2 步：建立基线

在团队依据新智能采取行动之前，他们需要对当前终端现实形成共享视图。一个简单的基线可以明确哪些是已知的、哪些已经过时、哪些仍然缺失，以及应优先在哪里采取行动。请从以下五个方面捕获当前状态：

清单准确性
数据新鲜度和更新频率
团队之间定义的一致性
终端数据如何流入 ITSM、ITAM、云平台和 SaaS 系统
行动和修复是否可以验证

这一基线将成为衡量进展和建立信任的参照点。许多计划停滞，是因为团队无法就什么是准确、当前或完整达成一致。另一些计划停滞，则是因为所有权、治理或变更管理不明确。当可信数据与清晰流程以及明确的所有权和责任归属相结合时，统一资产智能才能取得成功。

第 3 步：将实时数据连接到可信运营上下文

在明确终端重点和基线之后，下一步是将当前信号连接到可信运营上下文。发现与集成能力会持续从受管和非受管数据源中提取并规范化资产信号，包括远程终端、BYOD 设备、云资源和 SaaS 应用。这使团队能够基于整个环境的一致、最新视图开展工作。价值并不在于为了发现而发现，而在于减少不确定性，让团队可以信任后续决策。

第 4 步：通过闭环自动化证明价值

当资产智能改变团队下一步行动时，其价值就会显现。许多组织能够识别问题，但由于数据存在争议、工作流依赖手动操作，或结果无法验证，因而难以一致地采取行动。闭环自动化将决策连接到行动，并确认结果。

从一到两个能够带来即时收益的闭环工作流开始，例如：

一旦检测到受影响终端，即修补高风险漏洞
隔离不合规或非受管设备，并在纠正后自动恢复
基于已验证的使用数据回收未使用的软件许可证
保持生命周期管理和情境关系记录始终最新
在确认修复后自动关闭 ITSM 工单

Ivanti 已通过其“Customer Zero”方法在内部经历了这一演进，在企业运营中使用自身的平台和自动化能力。Ivanti 企业服务副总裁 Tony Miller 表示，随着 AI 能力扩展，对底层系统的信任也与可衡量的运营成果同步增长。这一经历强化了成熟组织中的一个常见模式：持续价值并非仅来自自动化本身，而是来自将自动化集成到由治理、责任归属和已验证成果支持的可信运营工作流中。

每个闭环都以实际方式展示平台的作用：可信数据为决策提供依据，受治理的自动化执行行动，验证确认结果。这正是活动与控制之间的区别。

在启动之前，先就一到两个对利益相关者重要的证明点达成一致，例如缩短识别非受管终端的时间、更快修复高风险设备、减少过时资产记录，或增强对合规报告的信心。这些将成为您证明该模型的基线。

第 5 步：通过重复模型实现扩展

一旦终端模型奏效，扩展就会成为增量式推进，而不是破坏性变革。团队可以将同样的事实、决策、行动和验证模式扩展到更多终端类型、业务部门、云环境、SaaS 应用和安全数据源。

关键转变在于复用。团队无需每次都重新发明模型；他们是在将已验证的运营模式应用到新领域，同时强化其底层共享的权威记录系统。

每一次扩展都会提升团队和 AI 辅助工作流/AI 智能体可用的运营上下文质量，使受治理的自动化随着范围扩大而更加可靠。

第 6 步：让统一资产智能成为日常运营的一部分

随着时间推移，统一资产智能会成为日常运营的一部分，而不是一个独立的可视性项目。可信事实驱动决策，决策触发行动，结果通过持续验证保持受控。终端团队一致执行策略。IT 运营更快解决事件。ITAM 团队充满信心地优化成本和生命周期决策。安全团队在上下文中理解暴露风险。合规团队使用随时可用于审计的证据，而不是手动汇总的某一时间点报告。

随着智能体 AI 成为 IT 执行的一部分，这正是组织所需的运营模型：可信的权威记录系统、受治理的自动化，以及每项行动都可解释、可验证的证据。

扩展面向 AI 的资产智能

组织很少因为缺乏信息而失败。它们面临的困难在于信息碎片化、决策缺乏共享上下文、工作流依赖人工投入，以及结果难以验证。统一资产智能通过在一个可重复模型中连接运营事实、决策制定、执行和责任归属来弥合这些差距。

最高效的团队会从小处着手，证明模型有效，然后充满信心地扩展。终端管理是一个务实的起步用例，因为风险清晰可见、行动具体明确，成果也可以衡量。

Ivanti Neurons 平台旨在支持这一旅程：为运营事实提供可信基础，为智能体工作流提供面向 AI 的上下文，并通过治理确保自动化始终可问责，帮助您的团队从 AI 愿景迈向可规模化的 AI 部署，并产生可衡量的成果。

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从 IT 资产发现到自动化行动：闭合 IT 运营循环

Wed, 08 Jul 2026 14:00:07 Z

如今，组织在发现工具上投入大量资源，希望通过提升可见性来解决 IT 挑战。然而，当事件发生、补丁失败或审计临近时，许多团队在采取行动之前，仍必须暂停下来核对电子表格、验证资产清单并确认所有权。仅有可见性，并不能弥合洞察与执行之间的差距。

当可见性受到治理，并与支撑业务运行的系统直接连接时，发现的真正价值才会显现，从而实现及时行动。现代组织不能依赖静态资产清单或定期扫描。他们需要能够持续运作、驱动自动化并验证结果的发现能力。正是通过这种方式，组织才能从仅仅了解自身环境，转向基于洞察自信地采取行动。

为什么团队不能承受 IT 资产可见性缺口

混合 IT 的复杂性持续上升。Ivanti《2025 年网络安全现状报告》发现，55% 的组织面临 IT 与安全数据孤岛问题，限制了他们全面掌握攻击面和云环境可见性的能力。这些发现印证了 IT 团队已经感受到的负担。2025 年，近 60% 的 IT 专业人员表示，他们在 SaaS 和资产管理方面承担了过多手动工作，这凸显出对可用于自动化、始终保持最新的数据的需求。对于许多组织而言，这些 IT 可见性缺口会转化为实际的业务阻力。IT 团队甚至在响应问题之前，就需要花费数小时在电子表格和工具之间核对资产记录。

传统发现方法往往会成为运营瓶颈，而非战略赋能手段。周期性扫描会生成大量数据突增，给网络和后端系统带来压力，迫使团队限制扫描频率或范围。在两次扫描之间，资产数据很快过时，导致补丁延迟、合规期限错过、生命周期跟踪不完整，以及软件蔓延不断加剧。随着团队通过手动检查和审批来弥补不足，发现工作流开始与其他 IT 计划争夺时间、带宽和关注度，从而拖慢整个组织的进展。

当资产所有权、使用情况或生命周期状态不明确时，安全团队难以确定暴露风险的优先级。运营也会放缓，因为审批、审计和修复工作都在等待数据是否最新的确认。久而久之，这种手动开销会增加运营风险，进一步消耗本已有限的资源，并将注意力从战略计划上转移。连续发现有助于弥合这一差距，但前提是它能够将由平台治理的运营数据输送到团队所依赖的系统中。正是这种连接，才能实现即时的自动化行动。

什么是连续发现？

连续发现是一种 IT 实践，它会自动、持续地监控组织资产的变化，而不是通过周期性或手动扫描来捕获资产信息。这些资产包括设备、软件、云工作负载和身份。凭借这种始终在线的方法，IT 团队能够实时、持续更新地了解整个环境中存在的内容、资源的配置方式，以及它们随时间发生的变化。

在 Ivanti Neurons Platform 中，资产和配置数据作为IT 与安全运营的共享记录系统进行治理。传统发现依赖周期性扫描或计划更新，而连续发现则是 Ivanti Neurons Platform 中一种始终在线的环境理解方法。它会持续观察设备、云工作负载、SaaS 应用程序和身份在出现、演变或消失过程中的变化。它不是捕获偶尔的快照，而是维护一个最新的运营视图，呈现存在哪些内容、其配置方式，以及它们如何与环境的其他部分连接，而无需等待下一个扫描周期。

将连续发现转化为 IT 自动化

当以下三件事发生时，连续发现便能转化为运营能力：

1. 发现数据流入 Ivanti Neurons Platform。资产和配置状态作为运营数据进行治理，并由 IT、安全和合规团队据此采取行动。在触发行动之前，平台会对发现信号进行清理、规范化和核对，确保自动化和 AI 基于一致、可信的数据运行，而不是基于原始且相互冲突的输入。

2. 行动基于实时智能自动触发。当新的未受管设备出现在网络中，或某个软件包偏离其合规基线时，平台会立即将该信号路由到正确的工作流。

3. 结果得到验证，团队确认问题已解决，而不是几天后再次发现同一问题。行动后的确认会使用实时运营证据来验证更改是否生效，避免团队关闭工单后又在数天后重新打开同一问题。

当这些要素协同发挥作用时，组织就不再追着问题跑，而是主动预防问题。这种转变体现在实际的运营场景中：

防止暴露风险漂移：当新的云资源或 SaaS 应用程序出现，但尚未分配所有权或建立基线配置时，团队会自动识别。IT 和安全团队无需等到审计或事件发生时才发现这些问题，而是在风险仍较低时及早处理。
避免事件反复发生：组织通过验证变更后的资产状态，减少重复中断和修复失败。当发现确认补丁、配置更改或设备更新已生效时，团队就能避免数天后重新打开同一问题。
减少被动救火：IT 运营团队不再需要在事件发生期间花费数小时核对资产数据。随着持续更新的资产上下文流入运营系统，响应决策能够更快做出，并减少手动检查。
在低效演变为成本问题之前发现它们：与准确资产记录关联的使用信号，能够在生命周期早期暴露未使用的软件、被遗忘的端点或老化的硬件，使团队能够在浪费累积之前采取行动并优化 IT 支出。

在各行各业，将平台治理的运营数据与自动化和验证相结合的组织，通常会遇到更少意外、更快解决问题，并显著减少手动工作量，因为问题在升级为重大中断之前就已被发现并处理。

通过自主端点管理让可见性发挥作用

许多组织首先从自主端点管理 (AEM) 入手，因为它可以将可见性转化为即时行动。当端点基于平台治理的资产和配置数据运行时，团队可以自动执行修复，使资产清单实时保持一致，并为安全团队提供评估暴露风险所需的上下文。

当IT 服务管理成为您运营的一部分时，同样的运营数据会延伸到 ITSM 和 CMDB 工作流中，并通过准确的使用情况和授权洞察支持 ITAM。其结果是减少猜测、更快执行，并且随着发现信号持续流经平台并进入自动化流程，这种能力能够在规模化环境中持续发挥作用。

通过基于增量的资产更新改进连续发现

许多传统发现工具会造成网络压力，因为它们在每次扫描时都会反复传输完整的资产数据集，迫使团队从大量未变化的信息中进行筛选。Ivanti Neurons Platform 通过其发现引擎采用了更高效的方法：仅传输增量，即自上次更新以来发生的具体变化。

这些增量会呈现团队真正关注的更新，例如新设备或云工作负载的出现、软件的安装或移除、所有权或配置变更，或表明资产未被使用的使用信号。通过仅突出显示发生变化的内容，团队无需分析完整载荷，就能立即聚焦需要关注的事项，同时保持较低的带宽使用量和处理开销。

由于包括远程办公室在内的各种网络类型都能保持较低带宽消耗，连续可见性变得更易维护。这使得连续发现在规模化环境中切实可行，并防止高峰活动期间出现性能下降。基于增量的更新还通过降低处理开销来加快价值实现速度，使变化几乎能够立即出现在下游系统中。这样，运营资产清单便能保持最新和一致，而不会受到完整数据刷新所造成延迟的影响。

通过仅传输发生变化的内容，组织可以保持近实时的准确性，而不会给端点、网络基础设施或后端处理带来负担。这种方法支持一致的运营，提升可靠性，并确保连续发现增强性能，而不是限制性能。

利用实时资产智能实现 IT 运营自动化

当资产数据在平台层面持续更新并受到信任时，团队就不再等待审计、报告或手动审查，而是随着变化发生即刻采取行动。对于IT 资产管理 (ITAM)和合规团队而言，这意味着更少的手动检查、更准确的记录，以及基于当前资产状态而非过时快照驱动的行动。对于 IT 运营而言，这意味着减少返工，并在不增加流程开销的情况下更快响应。

平台治理的资产和配置智能可支持以下工作流：

基于当前资产上下文触发补丁部署，减少因资产清单过时或不完整造成的延迟。
自动隔离不合规设备，帮助团队在漂移演变为合规审计发现或风险暴露之前加以处理。
实时更新所有权、位置和生命周期数据，为 ITAM 团队的成本和生命周期决策提供可靠基础。
及早识别未使用软件，使团队能够在续订周期固化浪费之前回收许可证。
ITSM 工单基于经过验证的证据开启和关闭，避免反复跟进和问题反复出现。

这正是团队从被动清理迈向可预测、连续控制的方式。

通过连续发现验证 IT 自动化结果

大多数运营延迟发生在采取行动之后，此时团队需要确认该行动是否真正奏效。连续发现通过验证资产和配置状态的变化来支持闭环运营，使用实时运营证据，而不是依赖手动跟进。

由于这些证据经过规范化且保持最新，自动化和 AI 能够准确区分真实变化与噪声，并随时间推移改进建议。其结果是形成可靠的反馈循环，减少返工，强化运营控制，并让 IT 和安全团队能够自信向前推进。

闭环 IT 运营和自动化能够带来什么

将连续发现与自动化行动和验证相结合的组织，能够降低风险、避免浪费并提高效率。

安全团队响应更快，因为暴露风险与真实资产和所有者相关联。
IT 运营通过准确记录和更少手动步骤缩短 MTTR。
ITAM通过验证授权和使用数据来防止过度支出。
合规变得更轻松，因为审计人员收到的是完整且最新的证据，而不是临时报告。

准确且始终保持最新的运营数据，其价值不仅限于自动化。随着这一基础不断成熟，许多组织开始探索更直观的交互方式，例如使用自然语言查询其 IT 环境，而不再仅仅依赖预定义报告。当发现成为运营体系的一部分，而不是后台任务时，这些成果便能够实现。

开始将 IT 资产可见性转化为自动化行动

行动最快且承担风险最少的组织，是那些将可见性视为运营能力，而非报告功能的组织。当发现具备连续性、由平台治理，并与自动化行动相连接时，IT 和安全团队就能停止被动响应，开始主动预防。

连续且由平台治理的发现能力，区分了那些知道自己存在问题的组织，与那些从源头上避免问题发生的组织。预约演示，探索 Ivanti Neurons Platform，并了解连续发现的实际应用。

影子 IT 与 AI 发现盲点：传统工具遗漏了什么

Mon, 15 Jun 2026 13:32:02 Z

询问三个团队您的环境中有哪些资产，您会得到三个不同答案。大多数组织并不是缺少工具，而是无法就环境中实际存在的内容达成共识。资产、端点和云数据确实存在，但它们分散、过时，并且各部门和职能团队对其信任程度各不相同。

这种脱节的原因是什么？在 AI 时代，环境变化的速度已经超出传统发现能力的设计范围。云工作负载可在几分钟内启动并消失，通常会为测试、扩展或短期项目而自动预配。如今，AI 服务、AI 助手、API 和嵌入式模型，以及基于浏览器的工具和自动化工作流，进一步扩大了这一差距，因为团队会在未经过标准 IT 预配流程的情况下采用它们。

等到传统发现工具扫描环境时，这些资源可能已经消失，或者它们可能从未出现在 IT 所依赖的、作为单一事实来源的系统中——没有记录、没有负责人，也没有共享的运营上下文。与此同时，各部门对 SaaS 的采用持续增加，远程设备很少接入企业网络，而身份、集成和数据流的重要性如今已不亚于设备。然而，许多组织仍然依赖为静态端点和可预测边界时代而构建的发现方法。

结果是，局部可见性充其量只是最好的情况，而其他各处的盲点还在不断扩大。

到 2026 年，可见性差距已变成一道鸿沟，数据清楚地说明了这一点。根据 Ivanti 的自主端点管理研究，45% 的 IT 专业人士表示缺乏有关影子 IT 的充分数据，38% 的人表示缺乏有关访问网络设备的充分数据。在云环境中，这一问题被进一步放大。

根据SecPod 2025 年研究，67% 的组织在云资产清单中面临盲点，这进一步表明，即使拥有现代 IT 和安全工具的组织，仍然在可见性不完整的情况下运转。

这些盲点造成的不仅仅是清单缺口。当团队无法就哪些资产真实存在、处于活动状态或已退役达成一致时，IT 和安全团队就会按照相互冲突的时间线开展工作。事件响应变慢。暴露风险优先级排序失效。安全团队在缺乏上下文的情况下追踪警报。IT 领导者将大量时间耗费在核对电子表格上，而不是降低风险。

这一问题的高成本不仅源于数据缺失，更源于行动延迟。当团队无法信任环境中实际存在的内容时，每一次响应都会放慢：事件需要更长时间才能解决，审计需要人工核对，风险决策也只能在上下文不完整的情况下做出。可见性差距不仅会增加暴露风险，还会消耗 IT 和安全团队的时间、注意力和运营信心。

基于 Ivanti 与大型混合企业合作的经验，一个清晰的模式已经显现。可见性差距很少是因为团队没有部署发现工具，而是因为这些工具从设计之初就无法以现代环境所需的速度共享或核对数据。

传统工具并非只是过时。它们从根本上无法适应现代 IT 的速度和复杂性。

传统工具落后的原因

传统发现工具的局限可归为五类，并且彼此叠加放大：

碎片化可见性

根据 Ivanti 的2025 年《保障无边界数字环境安全报告》，目前每 5 台边缘设备中就有 2 台处于 IT 管理和监督范围之外。如今，几乎每个组织都存在未经授权的云账户，但传统发现解决方案并未反映这一现实。大多数点工具只能捕获环境的某一个切面，却很少将其核对整合为共享的运营视图。对于 IT 总监而言，这种碎片化意味着在故障和审计期间需要在多个仪表板之间切换。对于 CIO 而言，则意味着支出浪费和决策延迟。当没有任何团队足够信任数据并据此自信行动时，整个组织都会慢下来。

对代理的依赖

基于代理的发现仍然在现代 IT 中发挥重要作用，尤其适用于从受管端点收集丰富遥测数据。当发现只能依赖代理时，问题就会出现。在混合环境中，许多资产无法支持代理。临时云工作负载可能只存在几分钟或几小时。SaaS 应用程序和托管服务根本不允许部署代理。承包商设备、个人端点和非受管系统也常常不在企业控制策略范围内。

因此，完全依赖基于代理的收集方式的清单中永远不会出现这些资产。缺陷并不在于代理本身，而在于依赖单一收集方法，而这种方法无法覆盖现代环境的完整范围。

这一结构性局限直接导致组织持续面临可见性差距。根据Trend Micro 2025 年研究，近四分之三的组织曾经历由未知或非受管资产引发的安全事件。这些数据表明，仅依赖代理的发现会持续让环境中的大面积区域处于未监控状态。

Ivanti 的2025 年数字员工体验报告发现，27% 的办公室员工会经常使用未经授权的工具和应用程序，通常是因为对雇主提供的技术感到不满。这种行为扩展攻击面的速度快于传统发现方法的响应速度。

风险与暴露盲点

当环境的某些部分不可见时，组织就会失去维持一致安全控制的能力。未监控的设备、未识别的云资源和未经批准的 SaaS 服务往往会绕过补丁、配置基线和策略执行。这些盲点为攻击者利用错误配置、未修补的工作负载或被遗忘的资产打开了通道。

缓慢的时点扫描

周期性扫描无法跟上云速度或 SaaS 变化。SecPod 发现，只有42% 的组织拥有实时监控，这留下了大量窗口期，使错误配置无法被发现。涉及暴露的云存储桶、不安全的 API 端点和错误配置访问控制的重大事件不断表明，短生命周期或跟踪不佳的资源可能在团队意识到其存在之前很久就已经引入风险。

人工核对

来自电子表格、ITSM、CMDB 和互不连接工具的数据很少能够保持一致。根据Bedrock Security 2025 年网络安全研究，82% 的组织表示其资产版图中存在可见性差距，原因在于数据源碎片化和所有权不一致。这些盲点使云、SaaS 和本地清单难以规范化和核对，也让安全和 IT 团队无法确定其资产数据是否完整或准确。

这些局限会拖慢运营、削弱安全，并在整个资产环境中形成持续存在的盲点，而这些正是传统发现工具从未被设计用来解决的问题。

面向现代世界的平台治理型可见性模型

仅仅更频繁地扫描或再部署一个点解决方案，并不能消除可见性差距。如今的环境需要一种从根本上不同的方法。

现代环境要求从周期性发现转向多个团队都可以信任的持续共享情报。平台治理型可见性模型可在 IT 和安全之间，为资产与配置数据建立共享记录系统，并持续规范化、核对和分发可信的运营上下文。

主动发现和被动发现协同工作，以呈现受管设备、非受管端点、云工作负载、SaaS 应用、远程资产及其关联身份。实践中，这需要一个共享的运营数据基础，能够跨系统治理资产和配置情报，使团队基于相同视图开展工作，而不是依赖碎片化或相互冲突的记录。

核心平台数据和记录系统

Ivanti Neurons 平台是 IT 和安全领域权威的运营数据层，通过持续更新的记录系统来治理资产、端点和配置状态。这个平台治理的运营数据层可持续更新资产和设备清单、支持上下文与关系，以及软件资产信息视图。

持续发现引擎会持续摄取来自整个环境的信号，并将其规范化、去重和核对，形成清晰一致的运营数据。这个受治理的数据基础正是自动化和 AI 安全、准确行动所依赖的基础，可确保决策基于当前运营现实，而不是碎片化或相互冲突的输入。

当执行系统使用这些经平台治理的数据时，团队就能在 IT 和安全领域自信行动。在涉及IT 服务管理的范围内，同样的运营数据可以扩展到 ITSM 和 CMDB 工作流，同时也支持ITAM 用例，例如生命周期跟踪和软件权利管理。

持续规范化和核对

统一情报层可清理、去重并关联来自每个来源的记录和使用信号，创建一个共享且持续更新的资产数据集，满足运营审计需求。

将暴露风险映射到真实资产

暴露风险聚合会将漏洞和错误配置关联到受影响的具体设备、用户和服务负责人，从而改进漏洞优先级排序并加快修复。

将可见性转化为行动

随着环境持续以快于传统工具响应能力的速度演变，组织必须重新思考如何实现和共享可见性。前进的道路并不是从替换每一个工具开始，而是建立一个可信的可见性基础，使其能够与现有系统集成，并在其他各处支持更好的决策。

这个实时的平台治理型可见性基础支持自主端点管理。在 Ivanti Neurons 平台的支持下，它能够基于已验证的运营状态自信行动，触发修复、补丁、配置执行和自我修复。

对于受传统发现方法限制的组织而言，这意味着：

从周期性快照转向持续情报。
从孤立工具转向共享上下文。
以自动化信任取代人工核对。

现代化的平台治理型发现不仅能提升可见性。它还创造了行动条件，让洞察能够可靠地触发修复、自动化和验证，而不是停滞在仪表板中。

准备好彻底消除盲点了吗？ 了解 Ivanti Neurons 平台如何建立可信的资产和配置可见性，并支持自主端点管理、暴露风险管理和 ITSM 工作流，基于混合环境中的受治理运营数据采取行动。

全面洞察，否则全面承险：IT 可见性的真相

Mon, 06 Apr 2026 12:00:02 Z

在日常生活中，忽视看不见的事物或许看似无害。但在 IT 领域，这会造成虚假的安全感，并带来代价高昂的错觉。

尽管许多组织都在使用某种形式的资产发现，但 Ivanti 2026 年安全研究显示，超过三分之一的 IT 专业人员（38%）表示，他们对访问其网络的设备掌握的数据不足；45% 的人表示，他们缺乏有关影子 IT的充分信息。这种可见性不足使关键资产面临无法被发现、无法被管理的风险。

然而，如今的混合环境已经覆盖办公室、家庭、云和数据中心。随着设备、身份、云工作负载和 SaaS 工具在这些空间之间移动，其中许多都超出了传统发现方法的覆盖范围。未受管的笔记本电脑滞留在网络中。SaaS 工具在缺乏监督的情况下被采用。云资源在CMDB更新之前就已出现又消失。结果是，环境中充斥着存在于其中、影响着业务却完全不可见的资产。

局部可见性的代价远超大多数组织的认知。任何未被跟踪或未被理解的资产，都会成为风险、计划外支出和运营低效的来源。

Ivanti 的《2025 年无边界数字环境安全报告》清晰呈现了这一挑战的范围：

四分之三的 IT 工作人员表示，使用个人设备（即 BYOD）在其组织中很常见。然而，在同一群体中，只有 52% 的人表示其组织明确允许这样做。
在 BYOD 不被允许的公司中，78% 的员工完全无视这一禁令。

随着工作场所中 AI 使用量呈指数级增长，影子技术问题也进一步加剧。根据 Ivanti 的同一项研究，近三分之一（32%）在工作中使用生成式 AI 工具的人承认，他们向雇主隐瞒了自己使用 AI 的情况。

好消息是：完整、持续的可见性是可以实现的；实现完整可见性的组织能够降低运营成本、消除由盲点驱动的风险，并增强合规就绪能力。现代发现方法现在让 IT 能够看见每一项资产、了解其上下文，并有信心地进行管理。

局部 IT 可见性的隐性成本

许多组织认为，只要能够看见“大多数”资产就已经足够；但当部分资产不可见且未受管理时，关键风险可能就隐藏在眼前。常见的可见性盲点示例包括：间歇性出现在 IT 扫描器上的未发现笔记本电脑；未经 IT 参与而新采用的 SaaS 工具；从未进入 CMDB 的孤立云工作负载；以及未被注意且未经审慎规划的过度配置身份等。

即使环境中只有一小部分未被纳入管理，也会立即暴露出四大问题：

1. 安全性下降

不可见或间歇性可见的资产会错过补丁、跳过扫描，并为攻击者制造可乘之机。盲点会拖慢事件响应，并使补丁修复优先级的对齐变得困难。根据Ivanti 2026 年全球研究，38% 的 IT 工作人员表示，数据不可访问且相互孤立，导致难以跟踪补丁状态和部署进度。

2. 合规性受阻

在这些安全挑战之外，同一份报告还发现，35% 的 IT 组织认为，数据可见性差距使他们在维持合规性方面面临更大挑战。

审计证据会分散在彼此割裂的工具、电子表格和收件箱中。如果无法自信地跟踪数据所在位置，就无法证明合规性。

3. 软件支出价值流失

即使已经部署 SaaS 管理或库存工具，不完整的使用情况和授权数据仍会导致超支。根据Zylo《2025 年 SaaS 管理指数》，企业约有 25% 的 SaaS 预算流失在未使用的授权、重复工具和利用不足的许可证上。

Ivanti 的《2025 年工作中的技术》研究发现，近三分之一的 IT 工作人员（31%）表示，其组织不会跟踪未使用或使用不足的软件许可证，原因可能是他们并没有完整的总体库存。此外，39% 的 IT 团队表示，过时硬件会导致 IT 预算被浪费。

每一项您无法看到或无法验证的资源，都在悄然消耗您的预算。

4. 运营效率下降

相互冲突或不完整的数据会迫使团队反复核查设备信息、追查过时记录，并在错误的资产上修复问题。这会拖慢服务交付并增加返工。

局部可见性不仅会遮蔽现实，还会制造隐性风险、隐性成本和隐性延迟。

为什么 IT 可见性差距持续扩大

遗憾的是，许多公司的可见性差距正在扩大。随着人员数量、设备、身份和 SaaS 使用量不断增长，IT 团队要维持完整可见性变得越来越困难。导致可见性问题加剧的因素包括：

影子 IT 和 SaaS 蔓延的速度超过了 IT 的跟进能力。
云资源在几分钟内出现又消失。
远程和混合办公员工连接到企业网络之外的网络。
身份蔓延扩展到数十个应用和平台。
传统发现工具只能覆盖环境中的一小部分。

这些压力会迅速叠加。员工往往在 IT 批准之前就采用方便的工具。当设备、服务器或应用在云环境中创建并在几分钟内删除时，它们可能会错过安全检查和监控。因此，这些短生命周期资源可能无法获得补丁或保护，形成攻击者可在任何人察觉之前加以利用的盲点。远程员工甚至可能从不接触企业网络。SaaS、身份和设备生态系统的扩张速度远远超过传统发现工具的设计跟踪能力。如果没有持续的多源可见性，组织几乎会立即落后。

要弥合这些不断扩大的差距，组织必须从被动的时间点库存转向建立在持续、上下文和实时可见性之上的模式。此时，理解并实现整个 IT 资产环境的真正可见性就变得至关重要。

IT 可见性不只是库存清单

真正的可见性并不是一份资产列表，而是每个团队都可以据此采取行动的完整、最新且可信的情报。全面可见性要求识别每台设备、每个 SaaS 应用、每个身份、每项云工作负载、每项配置和每个使用信号，无论其位于何处、存在多久。

这还意味着要理解各种关系：谁拥有该资产、它接触哪些数据、风险级别如何、对合规有何影响，以及它是否真正被使用。这一基础能够将发现从信息转化为运营控制。

完整可见性如何改变工作流

一旦可见性变得持续且具备上下文，整个环境都会随之改变。现代 IT 环境需要的不只是被动观察。随着威胁、工作负载和资产以前所未有的速度扩展，组织需要智能化、自动化的行动，将可见性转化为实际成果。AI 驱动的洞察和自动化工作流使团队能够主动应对安全威胁、修复问题并优化运营，而无需等待人工干预。

采用正确方法后，组织可以超越局部可见性，并最终看见：

每台设备、每个应用、每个身份和每项云工作负载。
经过规范化和对账的数据，并以单一可信来源呈现。
与受影响的确切资产和所有者相关联的漏洞。
可触发补丁修复、隔离措施、CMDB 更新和带有证明的工单关闭的自动化工作流。
覆盖基于代理、无代理、主动和被动方法的发现能力，从而触达混合环境的每个角落。

每个团队如何受益于统一资产可见性

借助统一且可靠的资产数据，每个团队都能从中受益：

安全团队可以将暴露面映射到真实资产，并更快响应。
IT 运营团队可以打通从发现到修复再到验证的闭环。
终端团队可以一致地执行策略。
ITAM 团队可以利用准确的使用情况和授权洞察来优化支出，消除浪费。
合规团队可以自动生成可供审计使用的证据，无需手动操作。

立即实现完整 IT 可见性

如今，这种清晰度已经可以实现。通过采用结合基于代理、无代理、主动和被动方法的现代发现方式，统一资产智能可确保 IT 团队实现完整可见性，即使环境变得更加复杂和分布式。

统一资产智能可摄取来自组织各个角落的最新数据，包括设备、身份、SaaS 应用、云工作负载和网络信号。这些数据会被规范化并整合为单一、可信的事实来源。

组织不再需要管理来自多个工具的局部或碎片化库存，而是获得实时、全面的视图。每项资产都能以其关键详细信息和上下文被准确呈现，从而消除盲点，让团队能够自信地保护和管理整个环境，减少猜测、降低风险并重新掌控局面。

了解Ivanti Neurons for Discovery如何为您的环境提供完整可见性。