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

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。

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