AI 作为一股积极的变革力量，蕴藏着无穷无尽的潜力。如今的问题不再是组织是否应该借力 AI，或者是否会借力 AI，而是如何加以运用。
瞻博网络最近在拉斯维加斯举办了为期两天的峰会，汇聚 40 余位首席技术官、首席信息官、AI 领域杰出人物及全球思想领袖，共同探讨这一核心问题。本次峰会充满真知灼见，既带来学习机会，又促发思想碰撞，成果远超我的预期。我一直看好 AI 的未来前景，本次活动更是为我注入了一针强心剂。
本次峰会的首要目标是帮助各组织确定如何把握 AI 机遇。正如本电子书阐述的最终结论所示，企业若想借助 AI 取得成功，必须考虑四大关键目标：
1. 制定明确的 AI 目标与实施意图
您需要 AI 替您做什么？您希望实现什么样的目标？您如何衡量成功？
实施任何策略前，首先要确定您需要借助 AI 实现的目标。本次峰会着重探讨的现实用例包括：
- 转录并分析客户服务对话，提升客户满意度与运维效率
- 基于员工参与材料生成行动项目，同步提升员工生产力和幸福感
- 优化企业级搜索引擎，实现更快速、更精准的信息检索
- 对代码进行转译和自动化处理，执行质量保证，精简软件开发流程
- 检测网络异常与数字欺诈，强化网络安全防护
值得注意的是，本次峰会披露的数据显示：82% 的组织表示面临部署 AI 的重大压力，仅有 36% 的组织认为自己做好了充分准备。
在衡量 AI 项目成效时，与会者普遍认为确实存在挑战。定量指标往往难以确定，除非将 AI 工具广泛嵌入在可重复的流程中持续使用。定性结果普遍存在解释空间，具有高度主观性。在接受调查的公司中，有半数公司完全没有对 AI 计划进行评估，18% 的公司依赖定性指标，另有 32% 的公司则基于用户的主观反馈衡量 AI 对生产力的影响。随着 AI 应用的普及，更多标准化和量化评估方法将逐步显现。企业也应采用这些方法，明确界定投资回报率和 AI 对组织的影响。
2. 建立有效的 AI 治理框架
贵组织将如何跨部门协作，并在实现目标的过程中平衡速度与风险？
在推进最高优先级的 AI 计划时，倘若操之过急，则可能引发混乱，例如采用方式散乱，多个团队重复采购同类产品，或私有数据泄露至公共模型中。治理框架为贵组织如何安全、负责任地使用 AI 树立了规范。该框架可明确规定 AI 的应用场景和应用方式、所使用的数据以及相关安全防护措施，以及负责保障高效治理的责任人（通常是首席信息官团队、产品团队、法务团队及其他团队的共同责任）。
本次活动让我深受启发的一点是，技术问题终将迎刃而解，但相比之下，在转型过程中构建完善的管控机制，并确保组织各级员工对这些机制形成高度共识，才是真正决定成败的关键要素。
有人提出，在扩展 AI 部署时，可以先从一个团队开始推行试点项目。产品验证成功后，可在整个组织内确定同类用例，进而将解决方案推广至其他领域。这种方法既能有效管控风险，又能确保 AI 技术的引入始终处于可控且有规划的推进节奏中。
3. 实施智能化 AI 数据策略
对于收集、保护和整理数据并将其应用于 AI，您有什么计划？
AI 模型离不开海量的优质数据，这些数据必须经过规范整理并可便捷访问。当前，众多企业正面临数据资源分散在不同部门及系统平台的现实困境，这种碎片化存储格局不可避免地催生了数据孤岛现象。此类孤岛问题使得整合与获取所需数据变得异常困难；而数据不一致、不完整或不准确则可能导致 AI 模型存在偏见。确保跨系统的合规性与隐私保护，同样是实现成功的关键要素。
为积极应对这些挑战，构建健全的数据架构至关重要。此类架构需明确数据采集、存储、防护、规范、整理及标注等各个流程的要求。该架构还应管理数据的转换、分发及使用（是由真人用户还是 AI 模型使用）方式。
4. 集成 AI 安全和策略
贵组织是否拥有对应的安全协议，确保 AI 不会给组织（及用户和数据）带来风险？
通过前瞻性应对安全挑战，组织既能充分释放 AI 价值，又能有效降低潜在风险。这当中包括防范未经授权的访问和数据篡改，制定全周期治理策略，与 AI 供应商建立透明协作机制，以及监控 AI 活动来规避异常响应风险。
另一个带来重大合规与数据安全风险的问题是，员工及供应商未经批准擅自使用 AI 工具，即“影子 IT”。为了缓解这些风险，贵组织应定期加强员工教育，针对经过批准的 AI 工具提供培训，并监控网络活动。
我十分赞赏 Protect AI 公司首席信息安全官 Diana Kelley 围绕该议题向与会者分享的专业见解。她说：“我建议企业务必从制定合理的员工使用规范入手，尤其要为研发团队单独制定专项规范，并在引入新的 AI 技术时，与首席信息官及团队深度沟通，明确重点关注事项。”
有效的治理框架，例如 NIST 风险管理框架、OWASP 和 MITRE 的 ATT&CK 框架，可以帮助贵组织管理 AI 相关的风险，并且确保安全负责地使用 AI 技术。
把握 AI 机遇，现在适逢其时
通过探讨这四大核心领域，贵组织将稳步构建有效应对 AI 复杂性的方案，并持续把握 AI 技术在当前及未来带来的机遇。
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