文章核心观点 - 组织正在加速人工智能投资，但将实验转化为企业级应用仍面临挑战，仅9%的科技专业人士表示AI已完全整合到运营和战略中 [1] - 66%的科技专业人士表示其组织正在增加AI投资，但全面AI整合仍然罕见 [1][4] - 研究指出组织需要超越AI试点和个别用例，转向安全的企业级实施，同时确保具备支持该转型的技能和技术基础 [2] - 下一阶段的关键在于执行，即将AI举措与业务优先级连接、建立正确的治理机制、确保人员具备将技术投资转化为可衡量成果的技能 [3] AI投资与整合现状 - 66%的IT专业人士表示其组织正在增加AI投资 [4] - 仅9%表示AI已完全整合到运营和战略中 [4] - 19%表示其组织正在更广泛地扩展AI [4] - 30%表示其组织正在研究AI并运行试点项目 [4] - 32%报告已在部分业务领域进行积极整合 [4] - 另有10%尚未开始探索AI整合 [4] 网络安全投资 - 78%的高级技术领导者表示其组织正在增加网络安全投资，以应对日益复杂的技术环境 [4] - 网络安全投资与AI投资同步上升 [4] AI对技术岗位的重塑 - 53%的组织正在将AI能力嵌入现有岗位 [4] - 45%正在将技术专长与战略思维相结合 [4] - 39%正在增加跨多个领域的角色多样性 [4] - 31%的组织正在创建新角色，包括自动化架构师和数据伦理师等职位，以适应AI时代的技术劳动力调整 [4] 研究方法与背景 - 研究发现基于Experis对12个国家1930名技术领导者的2026年研究 [2] - 该研究收录于新的《Scaling AI Securely》报告中，探讨AI业务转型与网络安全的交叉领域 [2] - 该研究紧随Experis的CIO 2026展望，该展望发现技术领导者面临越来越大压力，需将技术潜力转化为可衡量的业务成果 [5] - 最新发现将焦点从组织为何投资AI转向如何安全且可持续地扩展该投资 [5]

文章核心观点 - Kyndryl第三年度《就绪报告》揭示AI投资回报与企业就绪度之间日益扩大的鸿沟，64%的领导者报告AI投资获得正回报（较2025年上升10个百分点），但外部风险的平均就绪度下降7个百分点至24% [1][2] - 报告覆盖21个国家3700名高级商业领袖，数据显示一种 dichotomy：企业竞相从重大AI投资中获取回报，同时却感到自身缺乏应对AI时代影响的能力 [3] - 董事长兼CEO Martin Schroeter指出，AI雄心推进速度快于支撑其所需的系统，就绪标准随AI在企业中深度整合而不断移动，聚焦人员、技术和治理可帮助企业赢得AI并保持适应能力 [4] AI采用与回报进展 - 企业正将AI部署到试点之外的工作流中，64%看到AI投资回报，较2025年上升10个百分点 [5] - 与一年前相比，自认处于实验阶段的企业显著减少（下降13个百分点至49%）[6] - 近半数（48%）今年大幅调整了AI战略，涉及技术、人员和治理层面 [6] - 约四分之一（24%）经历了一次AI投资失败，21%取消了一项重大AI计划 [6] - 仅27%正式更新了围绕AI的角色与职责，29%完全落实了AI采用的变革管理 [6] - 同时完成上述两项的企业完全准备好AI实施的可能性高出28个百分点，报告AI投资正ROI的可能性高出8个百分点 [6] 外部风险就绪度下降 - 随着AI深入业务，领导者报告外部风险平均就绪度降至24%，较2025年下降7个百分点，各行业各国均呈下降 [5] - 网络安全担忧连续第三年位居外部风险榜首，今年对整体就绪度下降贡献最大，仅26%企业称完全准备好应对网络攻击，较去年下降11个百分点 [7] - 四分之三领导者表示AI帮助组织更快识别威胁，但应对网络攻击的信心却在下降 [7] - 就绪度第二大降幅来自对行业外竞争颠覆的担忧（较2025年下降10个百分点至23%），AI代理等新技术正侵蚀既定行业边界 [8] - 零售商权衡如何从AI购物助手获益而不丧失直接客户关系，软件公司面临AI重塑自建与购买平衡后SaaS模式的问题，金融机构受到新兴贷款模式挑战 [9] 数字主权 - 在政府行动增多（尤其是欧盟）的背景下，68%表示若需要，提供完全运营控制的解决方案值得支付10%或以上的溢价，60%表示更大控制权值得以更慢的部署和采用先进能力为代价 [10] - 欧盟领导者采取主权相关行动的可能性略低于世界其他地区 [10] 基础设施现代化与AI就绪 - 连续第三年，领导者将升级IT基础设施列为缓解外部风险的首要行动，71%将基础设施评为基本或完全现代化 [5][11] - 但66%的CIO认为其基础设施在支持大规模AI之前需要重大重新架构 [5] - 三分之二受访CIO认为技术基础需要重大重新架构才能完全准备好大规模AI，领导者正区分现代IT资产与准备好应对AI更高需求的基础设施 [11]