人工智能以如此戲劇性的速度發展，以至於向前邁出的任何一步都是進入未知數的一步。機會很大，但風險可以說是更大的。儘管AI承諾將徹底改變行業 – 從自動化的常規任務到通過數據分析提供深入的見解 – 它也讓位於道德困境，偏見，數據隱私問題，甚至是負面投資回報（ROI）（ROI）（如果無法正確實施）。
分析師已經在預測AI的未來（至少部分地）會受到風險的影響。
根據Gartner的2025年報告 騎AI旋風，隨著技術的發展，我們與AI的關係將會發生變化，並形成這種風險。例如，該報告預測，企業將開始在其條款和條件下包括與情感與情緒相關的法律保護，預計醫療保健部門將在未來兩年內開始進行這些更新。該報告還表明，到2028年，所有企業數據洩露的四分之一以上將可以追溯到某種AI代理商濫用，無論是內部威脅還是外部惡意參與者。
除了法規和數據安全外，還有另一種相對不見的風險，具有同樣高的風險。並非所有的企業都為人工智能做好了“準備”，雖然可能很想通過AI部署急於通過，但這樣做可能會導致重大的財務損失和運營挫折。以金融服務等數據密集型行業為例。儘管AI有可能為該行業的運營團隊增壓決策，但僅當這些團隊能夠相信他們所採取的洞察力時，它才能起作用。在2024年的一份報告中，ActiveOps透露，在採用AI進行數據收集，分析和報告時，有98％的金融服務領導者引用了“重大挑戰”。即使是在開發後，十分之九的人仍然發現很難獲得所需的見解。沒有結構化治理，明確的問責制和熟練的勞動力來解釋AI驅動的建議，這些企業的真正“風險”是，他們的AI項目可能比資產更重要。行走AI繩索並不是要快速移動；這是關於聰明的移動。
高風險，高風險
AI不可否認的轉變業務的潛力是不可否認的，但是犯錯的成本也是如此。儘管企業渴望利用AI提高效率，自動化和實時決策，但風險的複雜速度與機會一樣快。基於AI治理的失誤，缺乏監督或過分依賴基於AI生成的洞察力，基於不足或保存數據的數據可能會導致從監管罰款到AI驅動的安全違反，有缺陷的決策和聲譽損害的任何事情。隨著AI模型越來越多地制定或至少影響了臨界業務決策，迫切需要企業在擴展AI計劃之前優先考慮數據治理。正如麥肯錫所說的那樣，企業將需要採用“一次，任何地方，全部，全部”的心態，以確保在整個企業中的數據可以安全，安全地使用，然後才能製定AI計劃。
可以說，這是與AI相關的最大風險之一。自動化和效率的承諾可能是誘人的，導致公司在確保其數據準備支持其數據之前將資源倒入AI驅動的項目中。許多組織急於實施AI，而沒有先建立強大的數據治理，跨職能協作或內部專業知識，最終導致了AI模型，從而增強了現有偏見，產生不可靠的輸出並最終無法產生令人滿意的ROI。現實情況是，AI不是“插頭”解決方案 – 這是一項長期的戰略投資，需要計劃，結構化監督和一名了解如何有效使用它的勞動力。
建立強大的基礎
根據Tightrope Walker兼商業領袖Marty Wolner的說法，學會走路時最好的建議是從小開始：“不要立即嘗試穿過峽谷。從低線開始，在建立技能和信心時逐漸增加距離和困難。”他認為對業務也是如此：“小胜利可以為您的更大挑戰做好準備。”
對於AI提供長期可持續的價值，這些“小胜利”至關重要。儘管許多組織專注於AI的技術能力並領先於競爭中，但真正的挑戰在於建立正確的操作框架以大規模支持AI採用。這需要一種三管齊下的方法：強大的治理，持續學習和對道德AI發展的承諾。
治理： 沒有結構化的治理框架，AI將無法有效地發揮作用，以決定其設計，部署和監視的方式。沒有治理，人工智能倡議可能會被分散，不負責任或徹底危險。企業必須在數據管理，決策透明度和系統監督方面製定明確的政策，以確保可以信任，可以解釋和審核AI驅動的見解。監管機構已經在加劇了對AI治理的期望，諸如《歐盟AI法案》和《不斷發展的美國法規》等框架將使公司對AI在決策中的使用負責。根據Gartner的說法，AI治理平台將在使企業管理其AI Systems的法律，道德和運營績效方面發揮關鍵作用，從而確保合規性同時保持敏捷性。現在未能進行AI治理的組織現在可能會面臨重大的監管，聲譽和財務後果。
人們： 人工智能與使用它的人一樣有效。儘管企業通常專注於技術本身，但勞動力將AI理解和集成到日常運營的能力同樣至關重要。許多組織陷入了假設AI將自動改善決策的陷阱，而實際上，需要對員工進行培訓以解釋AI生成的見解並有效地使用它們。員工不僅必須適應AI驅動的流程，而且還必鬚髮展必要時挑戰AI輸出所需的批判性思維技能。沒有此事，企業可能會過度依賴AI – 允許有缺陷的模型影響未經檢查的戰略決策。培訓計劃，高技能計劃和跨職能的AI教育必須成為優先事項，以確保各級員工可以與AI合作，而不是由其替換或替代。
倫理： 如果AI是業務成功的長期推動者，則必須植根於道德原則。算法偏見，數據隱私漏洞和不透明的決策過程已經侵蝕了某些行業對AI的信任。組織需要確保AI驅動的決策與法律和監管標准保持一致，並且客戶，員工和利益相關者可以對AI驅動的流程充滿信心。這意味著要採取積極的步驟來消除偏見，保護隱私和建立透明操作的AI系統。根據世界銀行的說法，“ AI治理是關於創造公平的機會，保護權利，並至關重要的是 – 建立對技術的信任。”
數據： 在整個操作中擁有一個合併的數據集對於確定AI參與的開始和終點位置至關重要。了解AI已經使用的位置，了解在哪裡部署AI，並能夠發現進一步的AI參與的機會，這對於持續的成功至關重要。數據也是衡量AI收益的最佳度量 – 如果企業不了解其“開始”位置並且不衡量AI的旅程，他們將無法證明其收益。正如伽利略曾經說過的那樣：“衡量可測量的以及無法測量的方法，使其可衡量。”
行走繩索是關於準備，鎮定並與前進的每一步保持平衡。以測量的謹慎，結構化的數據治理和熟練的勞動力對AI的企業將是安全的企業，而那些在沒有確保其基礎風險的情況下向前付出了代價的人，這將是昂貴的下降。
