2026年Q3全球AI脉搏报告规模化AI-责任韧性与经济性英文版

KPMG 国际的研报显示，随着 AI 成熟的提高，组织在 AI 管理方面面临新的挑战和要求。报告的核心观点是，组织需要建立管理 AI 的能力层，以提高 AI 的可扩展性和价值。

AI 成熟度差距缩小

• AI 成熟度正在提高，地区之间的差距正在缩小。美洲在 AI 成熟度方面仍然领先，但亚太地区和欧洲、中东和非洲地区正在快速追赶。
• 计划的 AI 投资额上升至 2.1 亿美元，分布在所有三个地区。

构建管理能力层

• 大多数组织正在构建一个正式的 AI 捆绑层，以控制 AI 的使用。这些层主要包含控制功能，如安全、身份、数据访问和输出监控。
• 53% 的组织将 AI 决策的责任置于 C 级管理层或以上。
• 55% 的组织运行一个正式的 AI 捆绑层，其中 86% 的组织报告已获得回报。

弹性和连续性

• 随着组织对 AI 的依赖程度越来越高，网络安全、模型主权和供应商依赖性成为越来越重要的问题。
• 71% 的已获得回报的组织将网络安全和数据安全纳入其 AI 预算优先事项，而实验者中只有 36% 这样做。
• 21% 的组织运行一个企业范围内的模型主权战略，并定期进行审查。

从成本控制到 AI 经济管理

• 大多数组织现在可以跟踪 AI 的成本，但只有少数组织能够将成本与价值联系起来。
• 89% 的组织报告称从 AI 中获得可衡量的价值，但只有 12% 的组织能够始终如一地将 AI 产生的价值与其成本进行比较。
• 48% 的已获得回报的组织能够始终如一地评估 AI 的价值，而整个样本中只有 12% 这样做。

结论

• 领导团队需要回答三个关键问题：如何构建管理能力层、谁对 AI 决策负责以及如何将成本与价值联系起来。
• 组织需要将风险管理、治理和问责制嵌入到 AI 转型中，以确保 AI 的可扩展性和价值。
• 下一阶段的关键是将成本与价值联系起来，并在此基础上进行扩展。