2026AI成熟度指南：面向管理层的AI治理、风险、开发与安全20项实操步骤

核心观点

• 人工智能已广泛应用于企业，但成熟且受监管、能持续创造价值的应用仍然罕见。
• 企业AI主要应用于商业和IT系统，以及软件开发，两者涉及不同的问题和利益相关者。
• 人工智能成熟度是指企业能够查看其人工智能足迹、将其纳入软件组合进行管理、控制风险和技术健康状况，并以价值为导向进行衡量和指导的能力。
• 董事会、治理、风险与合规（GRC）团队、首席信息安全官（CISO）和首席技术官（CTO）在推动人工智能成熟度方面发挥着关键作用。

关键步骤

• 董事会步骤：了解人工智能的基本概念、分配角色和职责、坚持在既有基础上进行建设、组建跨学科人工智能委员会。
• GRC执行步骤：识别相关法律法规、创建并维护人工智能应用的清单、评估人工智能的应用、沟通评估结果并进一步处理、制定并执行政策、提升技能与建立学习型组织、利益相关者沟通、将人工智能成熟度作为一项计划来实施和改进。
• CISO步骤：将AI资产、安全威胁和控制纳入安全体系、通过人工智能整合安全攻击、与GRC协作、与首席技术官合作。
• CTO步骤：将人工智能融入系统生命周期、确保人工智能辅助开发、在自主型人工智能开发中保持人工参与、围绕人工智能的应用组织社区。

关键数据

• 根据麦肯锡的研究，目前大约88%的组织已在至少一个业务职能领域应用了人工智能，但大部分仍处于实验或试点阶段。
• 在所有投入生产的系统中，仅有约1.5%被归类为人工智能系统。
• 根据我们最新的发现，72%的AI系统得分低于我们建议的构建质量阈值。
• Gartner预测，到2027年，25%的逃逸到生产环境中的软件缺陷将源于对AI生成代码缺乏人工监督。

研究结论

• 人工智能的成熟需要组织从战略层面进行规划和治理，并将其视为软件生命周期的一部分。
• 安全和合规性必须融入人工智能的整个生命周期，而不仅仅是作为事后考虑。
• 团队之间的协作和知识共享对于人工智能的成熟至关重要。
• 人工智能的成熟是一个持续的过程，需要组织不断学习和改进。