2026年，自主AI（Agentic AI）的采用正在加速，IT领导者报告了早期成功，构建了符合企业标准的自主AI体验。97%的受访者正在探索自主AI策略，49%的企业已将超过一半的自主AI项目从试点阶段转移到全面企业生产阶段。然而，缺乏明确的战略可能导致AI蔓延、决策过程难以解释的代理部署以及为员工和客户引入不一致的体验。36%的受访者拥有集中的AI治理方法，而大多数则依赖项目级规则或临时方法。
报告探讨了评估组织自主成熟度水平的基准、使用最广泛的行业及其原因、阻碍企业的多重挑战以及如何将AI生成的代码和自主系统集成到企业工作流程中。IT部门是自主AI价值最集中的部门，尤其是在IT运营和数据分析方面。IT领导者正在使用自主AI解决遗留系统挑战、提高开发效率和优化客户体验。
随着自主AI系统的日益复杂，领先组织认识到需要为自主时代构建新的架构层。该层必须允许快速实验新的AI模型，同时为定义流程、协调代理和控制结果提供稳定的基础。信任差距正在缩小，73%的受访者表示高度或中度信任允许代理自主行动。然而，66%的领导者认为构建人类在回路（human-in-the-loop）检查点在技术上具有挑战性，64%的组织缺乏集中式AI治理方法。
自主AI的碎片化正在阻碍其扩展，82点的意识与行动差距反映了大多数大型组织仍处于自主治理的早期阶段。96%的领导者认为需要一个统一的平台来构建和管理应用程序、数据和AI代理。该平台应具备内置治理和审计、低代码开发、支持多个模型/供应商、跨职能编排、集中监控和控制等功能。
CIO应采取五个步骤为组织准备好自主AI成功：建立全面的组合可见性和治理系统；识别特定用例并从小处着手；构建人类和AI互补的系统；自动化访问控制并嵌入治理；建立人类在回路机制。OutSystems AI开发平台可以帮助组织快速构建和运行自定义应用程序和AI代理，现代化遗留流程，并管理应用程序和代理的整个AI开发生命周期。
