议程为何改变？
企业人工智能迅速从演示走向生产场景：文档搜索、支持助理、合同分析、会议纪要、开发人员提示、财务评论、票据处理和行业副驾驶。但在带来好处的同时，也出现了无法在单个聊天机器人层面解决的问题：可以使用哪些数据、谁能看到答案、日志存储在哪里、如何检查来源、谁对错误负责以及如何控制成本。
对于 CIO 来说，这是一个架构、集成、数据质量、可靠性和影响力的问题。对于 CISO 来说，这是一个访问、个人数据、泄露、代理行为、供应链、模型开发和可证明控制的问题。到 2026 年，这些任务不能再划分给不同的委员会：人工智能、数据和网络安全必须设计为单个托管循环。
管理层需要做出的五项决定
扩展前的人工智能治理
定义有效的人工智能场景、所有者、数据源、角色、日志、响应验证规则、成本模型和使用外部服务的边界。
数据作为产品
分配数据所有者、描述关键参考书、构建展示和 BI 层，如果没有这些，人工智能和 ERP 就会对不良发票给出漂亮的答案。
默认安全开发
将威胁建模、SAST、DAST、SCA、秘密扫描、容器安全和网络安全验收集成到常规SDLC中，而不是在发布之前添加它们。
俄罗斯ERP环境不失逻辑
迁移 SAP → 1C 时，不仅传输数据，还传输业务规则、集成、报告、控制程序、角色和历史背景。
监管作为架构的一部分
152-FZ、ISPDn、KII、GIS、数字卢布和内部政策应在一开始就包含在要求中，而不是在启动后成为一个单独的项目。
人工智能：从飞行员到受控平台
2026年企业人工智能的主要风险不是技术不起作用。风险在于它会混乱地运作：部门将连接不同的服务，数据将进入不受控制的环境，答案无法验证，成本和责任将在 IT、业务和承包商之间分摊。
正确的路线是从人工智能场景注册和数据分类开始。然后确定目标架构：私有人工智能或混合模型、企业来源的 RAG、权利界定、日志记录、质量控制、提示模板、处理个人和商业敏感数据的政策以及行业启动标准。
CIO 应该看到什么？
架构、拥有成本、集成、SLA、源图、基础设施要求和扩展计划。
CISO 应该监控什么？
访问、日志、存储循环、个人数据保护、LLM 应用程序的安全性、代理操作和影子 AI 的审计。
对于企业来说什么是重要的
效果明显：减少人工工作、加快响应速度、提高文档处理质量、减少错误以及为试点提供可衡量的 KPI。
RESTART 如何提供帮助
我们将 RESTART AI Enterprise Platform、Ragify、AI Service Desk、Document AI、Meeting Hub、VoiceHelp 和 AI 基础设施设计为托管企业解决方案。
网络安全：从禁令走向工程环境
在一个成熟的公司，网络安全不应该是发布前的最后一个签名。它应该融入到开发、采购、维护、集成和运营周期中。这对于人工智能场景、个人账户、API、ERP、移动应用、服务台、BI 和工业数据尤其重要。
2026 年的最低实用要求：统一的漏洞管理流程、外部和内部资产清单、特权访问控制、安全 SDLC、开源和容器审计、事件日志记录、事件准备以及关键系统威胁模型的定期更新。
设计
开发开始前的威胁模型、网络安全要求、数据分类、角色、HLD/LLD 和验收标准。
发展
SAST、SCA、秘密扫描、依赖项控制、容器、基础设施代码和安全编码规则。
考试
DAST、渗透测试、权限检查、滥用场景、日志记录、备份和故障响应。
运营
SIEM/SOAR/SGRC、VM、PAM/IDM，监控、响应、审核变更并定期改进防护措施。
数据、ERP 和报告：将影响与管理联系起来
人工智能和网络安全只有与管理流程（ERP、1C、SAP、DWH、BI、报告、合同、采购、服务请求、财务和运营指标）联系起来时才对业务具有说服力。因此，任何数字化转型都必须回答一个简单的问题：管理者可以基于哪些数据更快地做出哪些决策？
对于首席信息官来说，这意味着处理数据架构、集成、主数据、目录质量、集市和报告。对于 CISO - 控制对这些数据的访问、保护个人数据、审核变更、区分角色以及验证数据在 AI 场景中的使用方式。
| 环境 | 要检查什么 | 需要什么结果 |
|---|---|---|
| ERP/1C/SAP | 迁移过程中的关键流程、集成、历史数据、角色、报告、手动操作和风险领域。 | 不丢失业务逻辑和报告的开发或过渡路线图。 |
| Data / BI / DWH | 来源、数据所有者、店面、多维数据集、监管报告、Qlik、SAP BI、PIX BI、DataLens、1C 和开源 BI 的质量。 | 单层管理分析，您可以在其上构建人工智能副驾驶。 |
| AI | 知识源、访问权限、日志记录、响应质量、查询成本和工业用例。 | 一个无需影子人工智能即可跨部门扩展的平台。 |
| 是 | 152-FZ、KII、ISPDn、AppSec、访问、日志记录、漏洞、事件和审核准备情况。 | 可证明的控制内置于流程中，而不是一组单独的文档中。 |
下一个计划周期要做什么
启动 CIO 和 CISO 议程很方便，不需要使用大型战略文件，而是使用对关键画像的简短诊断。结果应该是一张决策图：什么可以快速启动，什么需要架构准备，哪里存在监管风险以及哪些举措需要合并到一个计划中。
进行人工智能盘点
查找官方和影子人工智能场景，识别所有者、数据、服务、存储循环和风险。
检查 AI 和 BI 数据
评估来源、参考文献、数据质量、访问权限、展示、报告和 RAG/AI 副驾驶准备情况。
评估开发的安全性
检查SDLC、CI/CD、依赖项、机密、容器、管道、发布规则和漏洞控制。
收集调节器图
分解系统 152-FZ、ISPDn、KII、GIS、内部政策、期刊和文件的要求。
RESTART 如何结束该议程
当问题无法仅通过技术解决时，RESTART 非常有用。我们将 AI、网络安全、ERP、1C、SAP、数据/BI/DWH、DevOps/DevSecOps、定制开发、AI 基础设施和专用团队连接到一条托管路线中。这种方法降低了战略、架构、实施和运营之间脱节的风险。
值得一看的地标
管理议程不应依赖炒作，而应依赖可验证的框架和研究，这一点很重要。 NIST AI RMF 帮助构建 AI 风险并为 2026 年的关键基础设施制定概况。OWASP 捕获 LLM 应用程序和 Web 开发的实际风险。 IBM 2025 年数据泄露成本表明，缺乏人工智能治理和访问控制已经成为事件的一个因素。 Verizon DBIR 2026 仍然是现实世界安全漏洞场景的领先基准之一。
让我们讨论一下您的环境
描述任务、当前系统、约束和预期结果。我们将提供实用的第一步：诊断、试点、审计、路线图或项目团队。
