AI 发现漏洞的速度可能快于团队的响应速度。自动化可以以机器速度执行变更。期望值也在不断提高。但在幕后，大多数组织仍依赖碎片化且不一致的运营数据运行。当 AI 基于您并不信任的数据运行时，下游的一切都会受到影响。
当您的环境缺乏清晰的记录系统时：
自动化会变得有风险
操作会在错误的时间针对错误的资产触发，并造成意外影响。
缺乏数据权威性开展运营的代价
AI 建议会失去可信度
相互冲突的数据会产生相互冲突的答案。团队会犹豫不决，甚至完全绕过自动化。
工单数量激增
如果缺乏可信的上下文，AI 不但无法减少工作量，反而会制造更多工作。
审计工作停滞不前
证明合规性需要电子表格、屏幕截图和手动核对。
在 AI 驱动的世界中，碎片化数据不再只是效率低下的问题，更会带来危险。
可信的运营事实依据
AI 需要可信数据来理解环境中的真实情况。记录系统能够提供这种清晰度，使 AI 决策准确、一致且可靠。
一致的上下文
AI 的理解依赖于稳定且达成共识的结构和定义，而这些只有通过精心维护的记录和监督才能确保。
持久可追溯的历史记录
过去行动和决策的完整性与可追溯性由官方记录来保留，而不是依赖 AI 短暂的记忆。
可证明的结果
只有具备权威性和官方数据的系统，才能提供所需的可审计轨迹，用于确认和验证 AI 生成的结果。
解决方案
Ivanti Neurons：面向 IT 与安全运营的记录系统
Ivanti Neurons 平台在 IT 与安全领域建立统一且持续验证的记录系统，将资产智能、服务上下文、暴露面数据和修复工作流汇聚在一起。
发现引擎：持续的环境感知
持续自动地实时映射您的整个 IT 环境：存在哪些内容、位于何处以及如何连接。这不是某一时点的扫描，而是能够跟上变化节奏的持续感知。发现引擎是自主运营的基础，可消除影子 IT、未经授权设备和配置漂移造成的盲点。借助完整且最新的可见性，自主系统能够自信地采取行动，因为无法识别其存在的对象，就无法保护、管理或优化。
资产和设备清单：生命周期智能
在从采购到退役的完整生命周期内，维护所有硬件和软件资产的完整且持续更新的清单。每项资产都会结合所有权、成本、保修状态、支持合同、业务关键性和生命周期阶段进行丰富。此类业务上下文支持更智能、更具经济洞察的决策：优先为任务关键型系统打补丁，推迟对临近退役资产的变更，并持续优化许可证。AI 驱动的决策可取代手动审计，减少浪费、风险和超支。
支持上下文与关系：关系智能
为您的环境如何组合在一起创建权威记录系统，捕获依赖关系、关联关系以及上游/下游业务影响。由于行动基于完整的运营上下文执行，自动化会变得更安全、更智能。当系统了解基础架构组件如何支持应用程序和业务流程时，就能合理安排变更顺序，避免级联故障，并主动通知利益相关者。自主修复之所以可行，是因为它不仅了解要修复什么，还了解修复会影响什么。
软件资产组合管理：应用智能
提供对软件环境的全面洞察：安装了哪些软件、在哪里使用、使用频率如何，以及存在怎样的风险或成本。系统会持续评估并处理使用模式、许可证合规性、重复项和漏洞。自主系统可识别可移除的未使用应用、过度授权软件的容量优化机会，以及需要修复的安全风险，然后在治理策略范围内执行。借助自动化优化，组织通常能够回收可观的软件支出，同时降低暴露风险和运营阻力。
Ivanti 的不同之处
许多平台可以向您展示数据。
Ivanti 赋予数据权威性，并将其直接连接到受治理的行动。
这就是为什么 Ivanti Neurons 不只是洞察出现的地方。
它更是制定决策并证明成果的地方。
