今天，我们看到AI代理在批准费用、分配支持工单以及以最少人工干预优化供应链。它们在仓库里操控机器人，在矿区驾驶自动车辆。当它们出错时，往往不是因为“失控”，而是因为部署往往追求速度，治理被当作事后考虑。

当我们作为Customer Zero部署ServiceNow的Core Business Suite时，真正了解了“准备就绪”的含义——这与大多数治理框架的假设大相径庭。

当机器能够移动时，控制缺口会变得棘手。这不是《终结者》，而是周二的现实。大多数组织尚未做好准备。

物理AI以软件从未有过的方式冲击传统企业控制。决策在毫秒级完成——快于任何审批流程。实时传感器向企业系统输送数据，使细小错误迅速叠加。机器不仅遵循规则，还会即时自适应。如今，安全团队必须管理横跨数字系统和实体运营的风险。

真正的风险不是运营层面的，而是战略层面的。随着AI代理高速优化流程，它们能够发现模式和改进机会，这些很快成为竞争优势的来源。但如果你的治理层完全依赖他人平台，这些知识就会累积在对方那里，而不是留在你的企业。进入代理时代，治理不再是单纯合规，而是知识产权。

构建可行的治理

DXC采用了不同的做法。我们把自己当作测试案例。作为ServiceNow Core Business Suite的 “Customer Zero”，我们先在全球内部运营中部署它，让AI代理先在内部工作，再将治理框架交付给客户。企业级治理需要实证，而非空口承诺。

我们构建的叫做Agentic Control Tower——基于ServiceNow AI Control Tower平台之上的治理框架。它包括五层防护每个代理都有身份和策略边界；安全与合规嵌入部署工作流，而非事后加装；自主性在数字孪生中先行测试，再进入真实运营；多代理协同通过受治理的交接和内置容错实现；数据访问在源头受控并保留完整审计记录。

ServiceNow提供平台基础工作流治理、代理生命周期管理、策略执行。DXC则在整个技术体系中进行编排，确保控制塔能够与SAP、Oracle以及企业已有的其他系统协同工作。这不是再购买新平台，而是以不同方式治理已有平台。

三个关键问题

如果你正在制定AI治理方案，以下三问能帮助你剔除噪音。

第一谁真正拥有你的控制平面？如果仅由IT部门掌控，则是技术团队在治理业务能力；如果由供应商拥有，则相当于把钥匙交给了对方。控制平面的所有权应跨职能、并具备董事会可见性。

第二制度性知识流向何处？当代理学习并优化时，这些智能必须留在你的业务内部。若被锁在供应商模型中，每次更换平台都会削弱你的竞争力。

第三你到底在衡量什么？单纯的成本节约不足以评估成功。需要完整视图——风险降低、合规姿态、决策质量、洞察速度。若治理缺口导致的负债超过效率收益，则提升毫无意义。

澳大利亚去年十二月发布的《国家AI计划》标志着从强制性防护转向治理、问责、风险管理和监督指引的转变。现在构建这些基础的公司，在监管收紧时将不必手忙脚乱。

DXC先在内部部署Agentic Control Tower，因为我们必须确认其在大规模环境下可行。这一实践经验正帮助客户自信地部署受治理的AI——无论是审批采购订单的工作流，还是在仓库中导航的机器人。

在代理时代获胜的公司，将是那些在纪律、所有权和信任之上构建自主性的企业。DXC与ServiceNow不仅在谈论这一点，更在证明它可行。

#AI# #ServiceNow# #机器人# #供应链# #SAP# #Oracle# #成本#