AI转型的指导之旅：专家和经理的研讨会报告
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发布日期：2025年5月10日 / 更新日期：2025年5月10日 – 作者：Konrad Wolfenstein
人工智能转型领导力：专家和管理人员研讨会报告 – 图片来源：Xpert.Digital
领导者现在必须了解的人工智能知识：抓住机遇、管控风险、自信领导（阅读时间：32 分钟 / 无广告 / 无付费墙）
掌握人工智能革命：领导者入门指南
人工智能的变革力量：重塑工作和价值创造
人工智能（AI）被认为是一种能够从根本上重新思考工作和价值创造的全新技术，其重要性鲜有其他技术能与之匹敌。对于企业而言，整合人工智能是迈向长期成功和保持竞争力的关键一步，因为它能够促进创新、提高效率并提升质量。人工智能的经济和社会影响巨大；它是未来最重要的数字化议题之一，发展迅猛，潜力无限。企业越来越意识到通过人工智能实现自动化和效率提升的优势。这不仅仅是一次技术变革，更是商业模式、流程优化和客户互动方式的根本性转变，因此，适应人工智能已成为企业在竞争激烈的环境中生存的必要条件。.
人工智能备受推崇的“变革力量”远不止于引入新工具；它意味着战略思维的范式转变。领导者们面临着重新评估核心流程、价值主张乃至行业结构的挑战。那些仅仅将人工智能视为提高效率的工具的人，可能会忽略其更深层次的战略潜力。人工智能的快速发展恰逢技能短缺问题日益严峻。这带来了双重挑战：一方面，迫切需要快速提升技能以运用人工智能；另一方面，人工智能提供了自动化任务的机会，从而可能在某些领域缓解技能短缺，但同时也催生了新的技能要求。这就要求领导者进行细致入微的人力资源规划。.
适合：
权衡人工智能时代的机遇与风险
人工智能系统虽然蕴含着巨大的潜力，但也与必须管控的风险密不可分。围绕人工智能的讨论，需要权衡其巨大的潜力与固有的风险，因此需要采取平衡的策略，以充分发挥其优势并最大限度地减少其弊端。企业面临的挑战是如何在推动创新的同时遵守数据隐私和伦理准则，因此，在发展与合规之间取得平衡至关重要。.
这种平衡并非一次性决策，而是持续的战略需要。随着人工智能技术的演进——例如，从专业人工智能发展到更通用的能力——机遇和风险的性质也会随之改变。这就要求对治理和战略进行持续的重新评估和调整。组织内部对人工智能风险和收益的认知可能存在显著差异。例如，积极使用人工智能的用户往往比尚未采用人工智能的用户更加乐观。这凸显了领导者在变革管理方面面临的一项关键挑战：必须通过教育、清晰的沟通和展示切实利益来弥合这种认知差距，同时还要解决相关疑虑。.
了解人工智能格局：核心概念和技术
生成式人工智能（GenAI）及其通往通用人工智能（AGI）的道路
生成式人工智能（GenAI）
生成式人工智能（GenAI）是指旨在生成文本、音频、图像或视频等各种形式新内容的AI模型，应用范围十分广泛。GenAI能够帮助用户创建独特且有意义的内容，并可作为智能问答系统或个人助理使用。GenAI通过实现个性化内容的快速生成和响应的自动化，正在革新内容创作、营销和客户互动方式。.
GenAI 的便捷性和广泛的应用范围意味着它通常成为许多组织的“入门级人工智能”。这种初步接触会影响人们对人工智能的认知，并可能推动或阻碍人工智能的更广泛应用。领导者必须谨慎管理这些早期体验，以创造积极的发展势头。.
通用人工智能（AGI）
通用人工智能（AGI）指的是机器的一种假想智能，它能够理解或学习人类可以执行的任何智力任务，从而模仿人类的认知能力。它侧重于能够执行广泛任务的人工智能系统，而不是专门从事特定任务的人工智能系统。.
目前，真正的通用人工智能（AGI）尚不存在；它仍然只是一个概念和研究目标。该领域的领先公司OpenAI将AGI定义为“在最具经济价值的工作中超越人类的高度自主系统”。到2023年，AGI五个发展阶段中的第一个阶段，即“新兴人工智能”，被认为已经实现。.
通用人工智能（AGI）的模糊性和定义的多样性表明，领导者应将其视为一个长期的、可能带来变革的愿景，而非眼前的运营问题。重点应放在利用当前“强大的人工智能”上，同时对AGI的进展进行战略性监控。过度投资于推测性的AGI场景可能会分散资源，使其无法抓住更直接的人工智能机遇。从专业人工智能到基因人工智能（GenAI），再到目前对AGI的研究，人工智能系统的自主性和能力都在不断提升。这一趋势与对健全的伦理框架和治理机制日益增长的需求直接相关，因为更强大的人工智能也意味着更大的滥用风险或意外后果。.
适合：
人工智能助手与人工智能代理：角色与能力定义
人工智能助手可以帮助人们完成各种任务，响应请求，回答问题并提出建议。它们通常是被动的，需要等待人类的指令。早期的助手基于规则，而现代助手则依赖于机器学习（ML）或基础模型。相比之下，人工智能代理更加自主，能够在极少人工干预的情况下独立完成目标和决策。它们具有主动性，能够与环境互动，并通过学习不断适应环境。.
主要区别在于自主性、任务复杂性、用户交互和决策能力。助手为人类决策提供信息，而智能体则可以做出并执行决策。在实践中，助手可以改善客户体验、支持银行查询并简化人力资源任务。另一方面，智能体可以实时适应用户行为、主动预防欺诈并自动化复杂的人力资源流程，例如人才招聘。.
从人工智能助手到人工智能代理的转变，标志着人工智能从“工具”向“协作者”乃至“自主员工”的演变。这将对工作设计、团队结构以及人类员工所需技能产生深远影响，因为他们将越来越多地需要管理和与这些智能代理协作。随着人工智能代理日益普及并具备独立决策能力，“问责缺口”问题也变得愈发紧迫。如果人工智能代理做出错误的决策，责任归属将变得复杂。这凸显了建立健全的人工智能治理机制的迫切性，以应对自主系统所面临的独特挑战。.
以下是主要区别特征的比较：
人工智能助手与人工智能代理的比较
AI助手与AI代理的比较 – 图片来源：Xpert.Digital
该表使高管们清楚地了解了选择适合特定需求的技术的基本差异，并预测了不同程度的监督和集成复杂性。.
人工智能助手和人工智能代理的比较揭示了它们在特性上的显著差异。人工智能助手倾向于被动响应，等待人类指令，而人工智能代理则主动自主地采取行动。人工智能助手的主要功能是按需执行任务，而人工智能代理则专注于实现特定目标。在决策方面，人工智能助手辅助人类，而人工智能代理则独立做出并执行决策。它们的学习行为也不同：人工智能助手通常以有限的、基于版本的方式学习，而人工智能代理则进行自适应和持续学习。人工智能助手的主要应用包括聊天机器人和信息检索，而人工智能代理则用于流程自动化、欺诈检测和解决复杂问题。与人类交互需要人工智能助手持续输入，而人工智能代理只需极少的人工干预。.
核心部分：机器学习、大型语言模型 (LLM) 和基础模型
机器学习（ML）
机器学习是人工智能的一个子领域，它使计算机能够从数据中学习，并在无需显式编程的情况下通过经验不断改进。算法经过训练，能够从大型数据集中发现模式，并基于这些模式做出决策和预测。机器学习模型包括监督学习（从标记数据中学习）、无监督学习（在未标记数据中发现模式）、半监督学习（标记数据和未标记数据的混合）以及强化学习（通过试错和奖励进行学习）。机器学习能够提高效率、减少错误，并为企业决策提供支持。.
对于管理者而言，了解不同类型的机器学习至关重要，这不仅关乎技术层面，也关乎数据需求。例如，监督学习需要大量高质量的标注数据集，这会对数据战略和投资产生影响。虽然明确业务问题应该是起点，但特定类型机器学习的适用性很大程度上取决于数据的可用性和性质。.
大型语言模型（LLM）
大型语言模型（LLM）是一种基于海量数据集训练的深度学习算法，常用于自然语言处理（NLP）应用中，以响应自然语言查询。例如，OpenAI 的 GPT 系列模型。LLM 可以生成类人文本，为聊天机器人提供支持，并助力自动化客户服务。然而，它们也可能继承训练数据中的不准确之处和偏差，从而引发版权和安全方面的担忧。.
学习型学习模型（LLM）中存在的“记忆”问题，即它们直接照搬训练数据输出文本，会给使用LLM生成内容的公司带来严重的版权和抄袭风险。因此，必须建立严谨的审核流程，并了解LLM输出内容的来源。.
基本模型
基线模型是基于广泛数据集训练的大型人工智能模型，可针对各种下游任务进行调整（微调）。它们的特点是涌现性（意外能力）和同质化（通用架构）。与传统人工智能模型不同，基线模型最初是领域无关的，使用自监督学习，支持迁移学习，并且通常是多模态的（处理文本、图像和音频）。学习生命周期管理（LLM）是一种基线模型。其优势包括更快的市场准入和可扩展性；然而，挑战包括透明度（“黑箱”问题）、数据隐私以及高昂的成本或基础设施要求。.
基础模型的兴起标志着人工智能正朝着更加通用和适应性更强的方向发展。然而，由于其“黑箱”特性以及训练或微调所需的大量资源，访问权限和控制权可能会集中，从而导致对少数大型供应商的依赖。这会对自主研发或外购决策以及供应商锁定风险产生战略性影响。许多基础模型的多模态能力开辟了全新的应用领域，能够综合分析不同数据类型的洞察（例如，同时分析文本报告和监控录像）。这超越了以文本为中心的逻辑逻辑模型（LLM）的能力范围，并要求企业高管更全面地思考其可用的数据资产。.
监管指南针：驾驭法律和道德框架
欧盟人工智能法：关键条款及其对企业的影响
欧盟人工智能法于 2024 年 8 月 1 日生效，是世界上第一部全面的人工智能法律，并建立了基于风险的人工智能分类系统。.
风险类别：
- 不可接受的风险：对安全、生计和权利构成明显威胁的人工智能系统将被禁止。例如，公共机构进行社会评分、对行为进行认知操纵以及随意扫描面部图像等。这些禁令将于2025年2月2日之前基本生效。.
- 高风险：指对安全或基本权利产生负面影响的人工智能系统。这类系统需遵守严格的规定，包括风险管理体系、数据治理、技术文档、人工监督以及上市前合规性评估。例如，关键基础设施、医疗器械、就业和执法领域的人工智能应用。大多数针对高风险人工智能的规则将于2026年8月2日起生效。.
- 风险有限：聊天机器人或生成深度伪造内容的 AI 系统必须遵守透明度义务，并告知用户他们正在与 AI 互动或内容是由 AI 生成的。.
- 风险极低：人工智能系统，例如垃圾邮件过滤器或人工智能驱动的视频游戏。该法案允许免费使用，但鼓励制定自愿性行为准则。.
适合：
该法案规定了人工智能系统供应商、进口商、分销商和用户（运营商）的义务，其中高风险系统的供应商须遵守最严格的要求。由于该法案具有域外效力，即使公司位于欧盟境外，如果其人工智能系统在欧盟市场使用，也同样会受到该法案的影响。通用人工智能（GPAI）模型适用特定规则，被归类为构成“系统性风险”的模型还需遵守额外义务。这些规则通常自2025年8月2日起生效。该法案分阶段实施：禁令（2025年2月）、GPAI规则（2025年8月）、大多数高风险规则（2026年8月）以及特定高风险产品规则（2027年8月）。违规行为可能导致巨额罚款，最高可达3500万欧元或全球年营业额的7%（针对被禁止的应用）。第4条还规定，自2025年2月起，某些人工智能系统的提供商和运营商的员工必须具备相应的人工智能能力。.
欧盟人工智能法的风险导向方法要求企业在人工智能的开发和部署方式上进行根本性转变。这不再仅仅关乎技术可行性或商业价值；监管合规和风险缓解必须从人工智能生命周期的最初阶段就融入其中（“合规设计”）。“人工智能能力义务”是一项重要的早期行动条款。这意味着企业必须立即评估并实施培训计划，不仅针对技术团队，还应涵盖所有开发、部署或监控人工智能系统的人员。这超越了基本的认知层面，还包括对人工智能的功能、局限性以及伦理和法律框架的理解。该法律对通用人工智能模型（GPAI）的关注，尤其是那些具有系统性风险的模型，表明监管机构对这些功能强大、用途广泛的模型可能带来的广泛且潜在的不可预见的影响表示担忧。使用或开发此类模型的企业将面临更严格的审查和义务，这将影响其发展计划和市场推广策略。.
欧盟人工智能法风险类别概述及主要义务
欧盟人工智能法律风险类别及主要义务概述 – 图片来源：Xpert.Digital
该表总结了欧盟人工智能法律的核心结构，帮助企业高管快速确定其人工智能系统可能属于哪一类，并了解相应的合规负担和时间表。.
欧盟人工智能法中的风险类别概述显示，诸如社交评分、认知行为操纵和无差别面部图像抓取等风险过高的系统将被完全禁止，并自2025年2月起不得再使用。用于关键基础设施、医疗设备、就业、执法、教育或移民管理等领域的高风险人工智能则需承担广泛的义务。除其他事项外，提供商和运营商必须证明其拥有风险管理体系、数据质量管理体系和技术文档，并确保透明度、保障人工监督，且符合稳健性、准确性、网络安全和合规性评估等标准。相关措施将于2026年8月生效，部分情况下将于2027年8月生效。聊天机器人、情感识别系统、生物特征分类系统和深度伪造等人工智能应用则属于有限风险。透明度义务在此适用，例如标注“人工智能系统”或“人工智能生成内容”，这些义务也将于2026年8月起生效。对于风险极低的人工智能应用，例如垃圾邮件过滤器或人工智能驱动的视频游戏，目前没有具体义务，但建议制定自愿性行为准则。此类系统可以立即部署。.
创新与责任之间的张力：找到合适的平衡点
企业必须权衡促进人工智能创新与确保问责制、数据保护（GDPR）和合乎道德的使用之间的矛盾。GDPR原则（合法性、公平性、透明度、目的限制、数据最小化、准确性和问责制）是负责任的人工智能的基石，并影响着人工智能系统的开发和部署方式。平衡这些原则的策略包括：尽早引入合规和数据保护团队、定期审计、利用外部专家以及使用专门的合规工具。一些人认为，监管准则并非创新的障碍，而是加速器，能够建立信任并促进新技术的应用。.
“创新与问责之间的张力”并非一成不变的妥协，而是一种动态平衡。那些积极将问责和伦理考量融入人工智能创新周期的公司，更有可能构建可持续、值得信赖的人工智能解决方案。从长远来看，这最终将通过避免代价高昂的返工、声誉损害或监管处罚，促进更大的创新。高级人工智能模型（例如基础模型中讨论的一些模型）日益复杂且可能具有“黑箱”特性，加剧了维护问责制的挑战。这就需要更加重视可解释性人工智能（XAI）技术和健全的审计机制，以确保人工智能驱动的决策能够被理解、被证明，并在必要时受到质疑。.
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面向高管的人工智能战略：实用指南和案例
面向高管的AI战略：实用指南和案例 – 图片来源：Xpert.Digital
人工智能实践：应用、用例和有效交互
把握机遇：人工智能在各行业的应用可能性和用例
人工智能提供了多种应用可能性，包括内容创作、个性化客户沟通、生产和物流流程优化、预测性维护以及为财务、人力资源和 IT 提供支持。.
具体行业案例包括：
- 汽车/制造：人工智能和仿真在研究中的应用（ARENA2036），自动化机器人交互（Festo），生产过程中的流程优化和预测性维护（Bosch）。.
- 金融服务：通过分析大型数据集来提高安全性，发现可疑交易，实现自动开票和投资分析。.
- 医疗保健：更快的诊断、更广泛的医疗服务（例如，医学影像解读）、优化药物研究。.
- 电信：优化网络性能、改进视听效果、防止客户流失。.
- 零售/电子商务：个性化推荐、客户服务聊天机器人、自动化结账流程。.
- 市场营销与销售：内容创作（ChatGPT、Canva）、优化营销活动、客户细分、销售预测。.
尽管许多应用案例侧重于自动化和效率提升，但一个关键的新兴趋势是人工智能在增强人类决策和推动新型创新（例如药物研发、产品开发）方面的作用。领导者不应仅仅关注成本降低，而应着眼于人工智能驱动的增长和创新机遇。最成功的人工智能应用通常涉及将人工智能集成到现有核心流程和系统中（例如，SAP 在企业软件中使用人工智能，Microsoft 365 Copilot），而不是将人工智能视为一种独立的、孤立的技术。这需要对企业架构进行整体性的审视。.
适合：
掌握对话：生成式人工智能的有效提示
提示工程是一个迭代的、测试驱动的过程，旨在提高模型性能，它需要明确的目标和系统的测试。有效的提示取决于其内容（说明、示例、上下文）和结构（顺序、标签、分隔符）。.
提示的重要组成部分包括：目标/任务、说明、限制（做什么/不做什么）、语气/风格、背景/资料、少量示例、思路链和期望的回应格式。.
最佳实践包括：
- 设定明确的目标并使用行动动词。.
- 提供背景信息和语境。.
- 明确定义目标群体。.
- 告诉人工智能什么不该做。.
- 用清晰、简洁、精准的措辞来撰写提示语。.
- 添加输出限制，特别是对于写入任务。.
- 给人工智能分配一个角色（例如，“你是一名数学辅导员”）。.
- 提示链（使用相互关联的提示）可以产生持续不断的想法。.
有效的提示并非在于找到一个“完美提示”，而在于制定与语言学习模型（LLM）互动的策略性方法。这包括理解模型的能力，根据输出结果迭代优化提示，并运用角色分配和思维导图等技巧引导人工智能（AI）得出预期结果。这是一项需要实践和批判性思维的技能。提供相关背景信息并定义约束条件的能力对于从人工智能生成（GenAI）中获得有价值的结果至关重要。这意味着人工智能生成内容的质量通常与人类输入的质量和针对性成正比，凸显了人类专业知识在这一过程中持续的重要性。.
创建有效AI提示的最佳实践
创建有效AI提示的最佳实践 – 图片来源：Xpert.Digital
该表提供了实用、可操作的建议，管理者和专业人士可以立即应用这些建议来改善他们与生成式人工智能工具的交互。.
在使用生成式人工智能 (AI) 时，要想取得有价值的成果，关键在于具体、清晰地进行操作。要精确定义目标，并使用行动动词，例如“创建一个要点列表，总结论文的关键发现”。同样重要的是提供背景信息，例如提供背景资料和相关数据，例如“根据财务报告，分析过去五年的盈利能力”。目标受众和期望的语气也应明确阐述，例如“为重视可持续发展的年轻人撰写产品描述”。还可以为 AI 分配特定的角色或用户画像，例如“您是一位营销专家。请为……设计一个营销活动”。一些简单的示例，例如“输入：苹果。输出：水果。输入：胡萝卜。输出：”，可以帮助明确所需的输出格式。此外，建议定义回复的精确格式，例如“请使用 Markdown 格式回复”。诸如“避免使用术语。答案不应超过 200 字”之类的限制条件有助于优化输出。通过迭代方法，根据之前的结果调整和完善提示，可以进一步提高质量。最后，可以通过要求人工智能逐步解释其推理过程来利用思路，例如，“请逐步解释你的论点”。.
应对隐形人工智能：理解和管理影子应用程序（影子人工智能）。
影子人工智能指的是员工未经授权或不受监管地使用人工智能工具，通常是为了提高生产力或绕过缓慢的官方流程。它是影子IT的一个子类别。.
影子人工智能的风险：
- 数据安全与隐私：未经授权的工具可能导致数据泄露、敏感的公共/公司数据泄露以及违反 GDPR/HIPAA 法规。.
- 合规与法律：违反数据保护法、版权问题、与信息自由法相冲突。欧盟人工智能法自2025年2月起要求具备“人工智能能力”，这使得解决这些问题变得迫在眉睫。.
- 经济/运营方面：低效的并行结构、通过个人订阅产生的隐性成本、对许可证缺乏控制、与现有系统不兼容、工作流程中断、效率降低。.
- 质量与控制：数据处理缺乏透明度，可能导致结果出现偏差或误导，损害公众/内部信任。.
- 破坏治理：规避 IT 治理，导致安全策略更难执行。.
管理影子人工智能的策略：
- 制定清晰的人工智能战略并建立负责任的人工智能政策。.
- 提供官方认可的人工智能工具作为替代方案。.
- 制定人工智能使用、数据处理和认可工具的明确准则。.
- 对员工进行培训，提高他们对负责任地使用人工智能、相关风险和最佳实践的认识。.
- 定期进行审计，以检测未经授权的人工智能并确保合规性。.
- 采用渐进式人工智能治理方法，从小步骤开始，逐步完善政策。.
- 促进跨部门协作和员工参与。.
影子人工智能通常是用户需求未得到满足或技术采纳流程过于官僚化的表现。纯粹的限制性措施（“禁止人工智能”）可能会适得其反。有效的管理需要了解其根本原因，并在清晰的治理框架下提供可行、安全的替代方案。现成的通用人工智能工具（例如 ChatGPT）的兴起很可能加速了影子人工智能的扩散。员工无需 IT 部门参与即可快速使用这些工具。因此，主动开展人工智能技能培训（欧盟人工智能法规要求）以及就已批准的工具进行清晰的沟通显得尤为重要。.
影子人工智能的风险及战略应对
影子人工智能的风险及战略应对措施——图片来源：Xpert.Digital
该表系统地概述了不受监管的人工智能使用所带来的各种威胁，并为管理者提供了具体、可操作的策略。.
影子人工智能（Shadow AI）带来诸多风险，企业必须采取战略性应对措施。在数据安全方面，可能出现数据泄露、未经授权访问敏感信息以及恶意软件感染等问题。战略措施包括实施人工智能使用政策、创建已批准工具列表、使用加密技术、实施严格的访问控制以及对员工进行培训。在合规性风险方面，例如违反GDPR、行业法规或侵犯版权，定期审计、针对新工具开展数据驱动的数据保护影响评估（DPIA）、制定明确的数据处理政策以及在必要时寻求法律咨询至关重要。财务风险源于订阅支出失控、许可证冗余或效率低下。因此，企业应注重集中采购、严格控制预算并定期审查工具使用情况。运营方面的挑战，例如结果不一致、与现有企业系统不兼容或流程中断，可以通过提供标准化工具、将其集成到现有工作流程中以及实施持续质量控制来解决。声誉风险也构成威胁，例如，由于数据泄露或人工智能生成的错误信息而导致客户信任度下降。透明的沟通、遵守道德准则以及完善的事件响应计划是维护公司信任和最大限度减少潜在损失的关键措施。.
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人工智能如何变革领导力与协作，并强化领导者的软技能：人工智能时代的人类优势
人工智能如何变革领导力与协作，并强化领导者的软技能：人工智能时代人类的优势——图片来源：Xpert.Digital
人的因素：人工智能对领导力、协作和创造力的影响
人工智能时代领导力变革：新的要求和技能
人工智能要求领导者将关注点转向人类独有的能力：感知力、同情心、智慧、同理心、社会理解力、透明沟通、批判性思维和适应能力。领导者必须培养技术能力，才能就人工智能工具做出明智的决策，并指导团队完成转型。这包括理解数据和批判性地评估人工智能生成的信息。.
关键的领导职责包括：培育数据驱动决策文化、有效管理变革、通过人工智能治理解决伦理问题，以及促进创新和创造力。人工智能可以帮助领导者摆脱日常琐事，使他们能够专注于战略和人文方面，例如激励和员工发展。首席创新与转型官（CITO）这一新角色可能会出现，该角色需要结合技术专长、行为学知识和战略远见。领导者需要应对复杂的伦理环境，推动文化转型，管理人机协作，促进跨职能整合，并确保负责任的创新。.
人工智能时代领导者面临的核心挑战不仅在于理解人工智能，更在于引导人们如何应对人工智能。这包括培养学习文化、消除员工对失业的担忧，以及倡导人工智能的合乎伦理的使用，使得软技能比以往任何时候都更加重要。在人工智能时代，人们对人际关系重要性的认知可能存在差异：82%的员工认为人际关系至关重要，而领导者中只有65%的人持相同观点。这种差距可能导致领导者在人际关系方面的投入不足，从而损害员工士气和协作。有效的人工智能领导力需要一套看似矛盾的技能：既要接受人工智能基于数据的客观性，又要同时强化人类的主观判断、直觉和伦理推理能力。关键在于增强人类智能，而不是向人工智能屈服。.
适合：
团队合作的变革：人工智能对协作和团队动态的影响
人工智能可以通过自动化日常任务来提升团队协作效率，使员工能够专注于战略性和创造性工作。人工智能系统可以通过分析数据并为团队提供洞察，从而支持更明智的决策。人工智能工具可以促进更有效的沟通与协调，实现实时协作以及信息和资源的共享。基于人工智能的知识管理可以方便地访问集中式知识库，实现智能搜索，并促进知识共享。将人类的创造力、判断力和情商与人工智能的数据分析和自动化能力相结合，可以带来更高效、更明智的工作。.
挑战包括确保协作式人工智能工具中的数据保护和合乎道德的数据处理，如果人工智能在没有进一步培训策略的情况下接管太多任务，可能会导致员工“技能丧失”，以及担心人际交往的频率会降低。.
人工智能虽然可以提高协作效率（例如，更快地收集信息、实现任务自动化），但领导者必须积极努力维护人际互动的质量和团队凝聚力。这意味着要设计工作流程，使人工智能能够辅助团队成员，而不是孤立他们，并创造机会建立真正的人际联系。人工智能成功融入团队合作在很大程度上取决于信任——对技术可靠性和公平性的信任，以及团队成员对人工智能洞察如何被使用的信任。缺乏信任会导致抵触情绪，并破坏协作努力。.
人工智能作为创意伙伴：拓展和重新定义组织中的创造力
生成式人工智能若能得到战略性和周全的运用，便能创造一个人类创造力与人工智能共存协作的环境。人工智能可以作为合作伙伴，提供新的视角，并拓展媒体、艺术和音乐等领域的创作边界，从而激发创造力。人工智能可以自动化创作过程中的常规环节，使人们能够腾出时间从事更具概念性和创新性的工作。此外，它还可以通过人工智能驱动的实验，帮助识别新兴趋势或加速产品开发。.
人工智能生成的内容挑战了传统的作者身份、原创性、自主性和意图等概念，由此引发了一系列伦理困境和挑战。使用受版权保护的数据训练人工智能模型以及生成可能侵权的内容都是值得关注的问题。此外，过度依赖人工智能也存在风险，从长远来看，这可能会扼杀人类独立的创造性探索和技能发展。.
将人工智能融入创意流程不仅仅是添置新工具，更是对创意本身的根本性重新定义——迈向人机协同创作模式。这需要创意专业人士及其领导者转变思维模式，将与人工智能的协作视为一种全新的方式。围绕人工智能生成内容的伦理考量（例如作者身份、偏见、深度伪造等）意味着，组织不能在没有健全的伦理准则和监管的情况下随意采用创意人工智能工具。领导者必须确保以负责任的方式使用人工智能来提升创造力，而不是用于欺骗或侵犯权利。.
建立秩序：实施人工智能治理以实现负责任的转型
人工智能治理的必要性：为什么它对您的公司至关重要
人工智能治理确保人工智能系统的开发和部署符合伦理道德、透明公开，并符合人类价值观和法律要求。.
人工智能治理的关键原因包括：
- 伦理考量：解决可能出现的偏颇决定和不公平结果，确保公平和尊重人权。.
- 法律法规合规性：确保遵守不断发展的 AI 特定法律（例如欧盟 AI 法）和现有的数据保护法规（GDPR）。.
- 风险管理：提供了一个框架，用于识别、评估和控制与人工智能相关的风险，例如客户信任丧失、能力丧失或决策过程存在偏见。.
- 维护信任：提高人工智能决策的透明度和可解释性，并在员工、客户和利益相关者之间建立信任。.
- 价值最大化：确保人工智能的使用与业务目标保持一致，并有效实现其效益。.
如果缺乏适当的治理，人工智能可能会导致意想不到的伤害、违反道德规范、法律处罚和声誉损害。.
人工智能治理不仅仅是合规或风险缓解措施，更是一种战略赋能。通过建立清晰的规则、责任和伦理准则，组织可以营造一个有利于人工智能创新负责任地蓬勃发展的环境，从而打造更可持续、更值得信赖的人工智能解决方案。人工智能治理的需求与人工智能系统日益增强的自主性和复杂性成正比。随着组织从简单的人工智能助手发展到更复杂的人工智能代理和基础模型，治理的范围和力度也必须随之提升，以应对与问责制、透明度和控制相关的新挑战。.
有效人工智能治理的框架和最佳实践
公司治理方法从非正式的（基于公司价值观）到临时解决方案（针对特定问题），再到正式的（综合框架）不等。.
主流框架（示例）：
- NIST AI 风险管理框架（AI RMF）：专注于通过控制、映射、衡量和管理等功能帮助组织管理与 AI 相关的风险。.
- ISO 42001：建立了一套全面的人工智能管理体系，该体系要求制定政策、进行风险管理并持续改进。.
- 经合组织人工智能原则：促进人工智能的负责任使用，并强调人权、公平、透明和问责制。.
最佳实施实践：
- 建立内部治理结构（例如人工智能伦理委员会、跨职能工作组），明确角色和职责。.
- 针对人工智能应用，实施基于风险的分类系统。.
- 确保健全的数据治理和管理，包括数据质量、数据保护和偏见验证。.
- 根据相关标准和法规进行合规性和符合性评估。.
- 需要人工监督，尤其是在高风险系统和关键决策方面。.
- 通过透明沟通，让利益相关者（员工、用户、投资者）参与进来。.
- 制定明确的伦理准则并将其融入人工智能开发周期。.
- 加大对培训和变革管理的投入，以确保对治理政策的理解和接受。.
- 首先从明确的用例和试点项目入手，然后逐步扩大规模。.
- 维护公司使用的AI系统目录。.
有效的AI治理并非一成不变的模式。组织必须根据自身所在的行业、规模、风险承受能力以及部署的AI类型，对NIST AI RMF或ISO 42001等框架进行调整。仅仅在理论上采用框架而不进行实际调整，不太可能奏效。AI治理中的“人为因素”与“流程”和“技术”同样重要。这包括明确责任归属、提供全面的培训以及培育重视合乎伦理且负责任的AI使用的文化。如果员工无法接受和理解，即使是设计得最好的治理框架也会失败。.
人工智能治理框架的关键组成部分
人工智能治理框架的关键组成部分 – 图片来源：Xpert.Digital
此表为希望建立或改进人工智能治理的高管提供了一份全面的清单和指南。.
人工智能治理框架的关键组成部分对于确保人工智能的负责任和有效使用至关重要。核心原则和伦理准则应体现企业价值观，并与人权、公平和透明度保持一致。必须明确界定各方的角色和职责，包括人工智能伦理委员会、数据控制者和模型审查员，并明确各自的职责、决策权和问责机制。有效的风险管理需要识别、评估和缓解风险，例如，欧盟人工智能立法中定义的风险类别。定期风险评估以及缓解策略的制定和监控在此过程中发挥着核心作用。数据治理确保质量、数据保护、安全和偏见检测等因素得到充分考虑，包括符合GDPR和反歧视措施。模型生命周期管理涵盖开发、验证、部署、监控和退役的标准化流程，尤其注重文档记录、版本控制和持续性能监控。透明度和可解释性对于确保人工智能决策的可追溯性以及披露人工智能的使用情况至关重要。必须通过持续审查和流程调整，以及与法务部门的协作，确保符合欧盟人工智能指令和GDPR等法律法规的要求。面向开发人员、用户和管理人员的培训和意识提升计划，有助于他们理解人工智能基础知识、伦理考量和治理准则。最后，必须保证事件响应和解决机制能够有效应对故障、违反伦理的行为或安全事件。这包括建立完善的报告渠道、升级流程和纠正措施，以便快速有效地进行针对性干预。.
适合：
引领潮流：人工智能转型战略要务
培养人工智能素养：持续学习和进修的作用
除了技术专长之外，高管们最需要的是对人工智能的战略性理解，才能有效地推动公司发展。针对高管的人工智能培训应涵盖人工智能基础知识、成功案例研究、数据管理、伦理考量以及如何识别自身组织内部的人工智能潜力。欧盟人工智能指令（第4条）规定，自2025年2月2日起，参与人工智能系统开发或部署的人员必须具备“人工智能能力”。这包括对人工智能技术的理解、应用知识、批判性思维能力以及对法律框架的了解。.
管理者接受人工智能培训的益处包括：能够管理人工智能项目、制定可持续的人工智能战略、优化流程、获得竞争优势，以及确保人工智能的合乎伦理且负责任的使用。缺乏人工智能能力和技能是人工智能普及应用的一大障碍。目前有多种培训形式可供选择：证书课程、研讨会、在线课程和面授培训。.
人工智能准备不仅仅意味着掌握技术技能，更意味着在整个组织内培养持续学习和适应的思维模式。鉴于人工智能的快速发展，基于特定工具的培训很快就会过时。因此，人工智能基础知识和批判性思维技能才是更持久的投资。欧盟人工智能法中的“人工智能能力义务”旨在推动技能提升，但企业应将其视为机遇，而不仅仅是合规负担。具备更高人工智能素养的员工能够更好地识别创新的人工智能应用，有效使用工具，并理解其伦理影响，从而最终获得更佳的人工智能成果。人工智能技能/理解的缺乏与影子人工智能的泛滥之间存在着明显的联系。投资于全面的人工智能教育能够赋予员工做出明智且负责任的决策的能力，从而直接降低未经授权使用人工智能带来的风险。.
综合机遇与风险：自主人工智能领导力路线图
引领人工智能转型需要全面了解该技术的潜力（创新性、效率、质量）及其固有风险（伦理、法律、社会）。.
自主人工智能领导力包括通过以下方式积极主动地塑造组织的人工智能发展历程：
- 建立基于伦理原则和法律框架（例如欧盟人工智能法）的健全人工智能治理体系。.
- 在各个层面推广持续学习和人工智能能力的文化。.
- 战略性地识别和优先考虑能够带来切实价值的人工智能应用案例。.
- 通过专注于人工智能可以补充而不是取代的技能来加强人类人才，并管理人工智能对人类的影响。.
- 积极主动地应对诸如影子人工智能等新兴挑战。.
最终目标是利用人工智能作为战略推动力，实现可持续增长和竞争优势，同时减轻其潜在弊端。真正的“人工智能自主领导力”超越了内部组织管理，涵盖了对人工智能社会影响以及公司在该生态系统中角色的更广泛理解。这意味着参与政策讨论，为伦理标准的制定做出贡献，并确保人工智能用于造福公众，而不仅仅是追求企业利润。人工智能转型之旅并非线性发展，其中必然会遇到各种不确定性和意想不到的挑战。因此，领导者必须培养组织的敏捷性和韧性，使其团队能够适应人工智能带来的不可预见的技术进步、监管变化或市场动荡。.
适合：
理解和运用技术：面向决策者的AI基础知识
人工智能带来的变革不再是遥远的未来愿景，而是摆在眼前的现实，它既挑战着各行各业、各种规模的企业，也蕴藏着巨大的机遇。对于专业人士和管理者而言，这意味着要积极参与塑造这一变革，从而负责任地利用人工智能的潜力，并自信地管控相关的风险。.
人工智能的基础知识，从生成模型、助手与代理的区别，到机器学习和基础模型等技术驱动因素，构成了深入理解人工智能的基础。这些知识对于就人工智能系统的部署和集成做出明智的决策至关重要。.
法律框架，特别是欧盟人工智能指令，为人工智能的开发和应用制定了明确的指导方针。基于风险的方法及其产生的义务，尤其是在高风险系统和员工所需人工智能能力方面，要求采取积极主动的方式并建立健全的治理结构。必须通过一项综合战略来解决追求创新与问责之间的矛盾，该战略应将合规性和伦理道德视为创新过程不可或缺的组成部分。.
人工智能的潜在应用范围广泛，涵盖各个行业。识别合适的应用案例、掌握有效的交互技巧（例如提示）以及有意识地管理影子应用，是实现人工智能在自身职责范围内附加值的关键能力。.
最后但同样重要的是，人工智能正在从根本上改变我们领导、协作和培养创造力的方式。领导者面临的挑战是调整自身技能，更加重视同理心、批判性思维和变革管理等人类能力，并创造一种人机协同工作的文化。促进协作并将人工智能融入到创造性工作中，需要全新的思维方式和管理方法。.
建立全面的人工智能治理体系并非可有可无，而是战略上的必然之举。它为合乎伦理、透明和安全地使用人工智能构建框架，最大限度地降低风险，并在所有利益相关者之间建立信任。.
人工智能转型是一个需要持续学习、适应能力和清晰愿景的旅程。那些勇于接受这些挑战并内化本文所述原则和实践的专业人士和管理者，将能够更好地在人工智能时代以稳健自信的方式塑造其组织、部门和团队的未来。.
