AI 浪潮汹涌，企业准备好了吗？
由 Stibo Systems 提供
在争先恐后地利用 AI 变革潜力的浪潮中，企业在部署 AI 解决方案时，可能正在无意中为其组织的未来埋下巨大的风险。因为他们没有充分考虑 AI 的伦理、治理和安全影响。
全球 SaaS 解决方案提供商 Stibo Systems 最近发布的一项研究“AI：企业的高风险赌注”发现，高达 49% 的企业领导人承认他们没有准备好负责任地使用 AI，79% 的组织没有制定和实施偏差缓解政策和实践，54% 的组织尚未实施新的安全措施来应对 AI 集成带来的挑战，而只有 32% 的企业领导人承认他们匆忙采用了 AI。
Stibo Systems 的首席营销官 Gustavo Amorim 表示，AI 素养、伦理使用和组织准备方面的差距是关键问题，但这是一个平衡问题。
“企业需要采用 AI 来保持竞争力，以实现效率提升、生产力提高、成本降低和创新增强的重大效益，”Amorim 说。“但在前进的道路上，他们往往忽略了业务和组织的准备工作。”
AI 采用浪潮的一部分源于企业领导人对 AI 认知的转变——如今，AI 被广泛视为一种整体赋能者：近 90% 的受访企业领导人表示，他们渴望将 AI 作为其关键决策的合作伙伴。
“并非领导者没有看到风险，或者没有意识到并承认存在风险，”他解释道。“而是我们已经看到了 AI 带来的短期商业利益，而长期风险和影响尚未在许多组织中显现。但代价是高昂的，包括声誉受损、监管处罚以及客户和利益相关者之间信任的丧失。”
业务准备和变革管理的三个支柱是技术、人员和流程。从 AI 的角度来看，实施 AI 工具、启动并运行变得更加容易和快捷，然后才考虑潜在的后果。深入挖掘数据以确保其公平无偏见，并在整个 AI 管道中确保安全，需要大量的变革管理工作和时间。不幸的是，这些数据以及如何使用它们，也是 AI 项目实际结果的基础。
“企业不一定在采用 AI 的同时采取措施和时间来确保这些事情同步进行，”Amorim 说。“改变内部流程，或培训将使用该技术的人员，赋予他们消除偏差并将公平待遇和数据隐私写入战略 DNA 所需的技能，是一个重大障碍。”
治理也是一个挑战，而且经常被忽视。如果没有制定围绕管理输入和输出的标准和流程，而是与其他业务流程并行运行，并成为业务运作的常规部分，那么输出将成为需要管理的问题。
所有这些问题都会影响到 AI 如何使用客户数据，例如，大幅增加了出现数据使用不符合规定或数据泄露等问题的可能性。然而，Stibo Systems 的研究表明，这些目前并不是大多数企业领导人关注的主要问题，他们也没有采取这些初步措施。61% 的领导人报告称，AI 采用速度正在超过伦理准则的制定速度，而 49% 的领导人表示他们没有准备好负责任地使用 AI，尽管 65% 的领导人对自己的 AI 素养技能充满信心。不幸的是，他们对准备情况的信心并没有反映在他们组织的 AI 政策和程序中。例如，高达 69% 的组织尚未在其 AI 战略中实施任何数据治理培训。
数据是 AI 的基础，但人类仍然是 AI 战略中从一开始就最重要的元素。模型是由人类创建的，人类负责选择和准备训练这些模型所需的数据，这些数据会导致结论和结果。但 AI 素养还包括技术的商业影响，以及了解可以运行哪些类型的业务流程，以及如何公平准确地运行它们，以及它们是否符合公司的内部政策。
而且，由于 AI 是一种以惊人的速度发展，并且能够基于接收到的数据输入进行自我学习、适应和变得更加智能的技术，因此这项工作永远不会结束。数据素养的一部分包括不断根据某些标准分析输出，而这些标准也会随着时间的推移而迅速发展。
与大多数技术举措一样，AI 素养和组织准备工作始于最高层。这不仅是赞助 AI 项目，而是最高管理层积极参与该主题，提供有关如何将 AI 整合到组织日常业务流程中的教育，并树立负责任地使用 AI 的榜样。
“这通常不是大多数高级管理人员会参与的对话，”Amorim 说。“想象一下，首席营销官、首席财务官或首席执行官谈论数据偏差以及这如何成为组织的企业风险，”他说。“这不是一个常见的议程，这就是为什么从那里开始是理想的选择。”
从那里开始，就是将这些想法转化为行动，建立跨职能团队来制定政策、标准和指南。
“几乎每家公司都有关于在工作场所使用社交媒体的指南和标准，但并非每家公司都有关于如何使用 AI 的指南——这是至关重要的，”Amorim 说。
赞助文章是由付费发布或与 VentureBeat 有业务关系的公司制作的内容，并且始终明确标明。如需了解更多信息，请联系 sales@venturebeat.com。
