AI转型的指导之旅：专家和经理的研讨会报告

掌握AI革命：经理简介

重新设计AI的变革力量：重新设计工作和价值创造

人工智能（AI）被认为是一种技术，它可以像从根本上重新考虑工作和价值创造的其他新可能性一样开放。对于公司而言，AI的整合是长期取得成功和竞争性的关键步骤，因为它可以促进创新，提高效率并提高质量。人工智能的经济和社会影响很大。它是最重要的数字未来主题之一，迅速发展，并且具有巨大的潜力。公司越来越认识到自动化的优势和AI效率提高。这不仅是一种技术变化，而且是业务模型，流程优化和客户互动的根本变化，可以适应竞争中生存的需求。

人工智能的备受推崇的“变革力”超出了新工具的纯粹引入。这意味着战略思维的范式转变。经理必须重新评估核心流程，价值的承诺甚至行业结构。如果您仅将AI视为效率工具，则有可能忽略您更深入的战略潜力的风险。 AI的快速发展遇到了现有的熟练工人的短缺。这带来了双重挑战：一方面，迫切需要快速进一步的资格才能使用AI。另一方面，Ki提供了自动化任务的机会，从而有可能减轻某些领域的熟练工人的短缺，同时出现了新的资格要求。这就需要经理的细微差别人员计划。

适合：

• 人工智能作为公司的业务助推器——十一位临时经理为公司引入人工智能的进一步实用技巧

权衡AI时代的机会和风险

尽管AI系统提供了非常有效的机会，但它们与需要管理的风险密不可分。围绕AI的论述包括考虑您对固有驱动器的重要潜力，这需要平衡的方法来使用优势并最大程度地减少缺点。公司面临着促进创新的挑战，同时遵守数据保护和道德准则，这使得进步与合规性决定性之间的平衡。

这种平衡行为不是一个提出的决定，而是持续的战略需求。随着AI Technologies的进一步发展，从专门的AI到更通用的技能 - 机遇和风险的类型也将发生变化。这需要持续重新评估和对治理和战略的适应。在组织中，对AI的风险和优势的看法可能会有很大差异。例如，活跃的AI用户往往比尚未引入AI的人更乐观。这说明了管理人员变更管理中的一个关键挑战：必须通过教育，清晰的沟通以及同时解决关注点的有形优势的证明来结束这种感知的差距。

了解AI景观：核心概念和技术

生成的Ki（Genai）和人工通用智能（AGI）的方式

生成Ki（Genai）

Generative Ki（Genai）表示旨在以书面文本，音频，图像或视频形式创建新内容的AI模型，并提供广泛的应用程序。 Genai支持用户创建独特的，有意义的内容，并可以充当智能的问题解答系统或个人助理。 Genai已经通过快速生产个性化材料和答案自动化来彻底改变内容，营销和客户忠诚度的创建。

Genai的直接可访问性和广泛的应用意味着它通常代表许多组织的“入门级AI”。这首先触摸会塑造感知，并可以驱动或阻碍更广泛的AI适应。经理必须仔细控制这些第一个经验，以创造积极的动态。

通用人工智能（AGI）

人工通用智能（AGI）是指能够理解或学习一个人可以管理的任何智力任务的机器的假设智能，从而模仿了人类的认知技能。它是关于可以执行各种任务的AI系统，而不是专门针对特定的。

当前不存在真正的AGI；它仍然是一个概念和研究目标。 Openai是该领域的领先公司，将AGI定义为“在大多数经济有价值的工作中人们超越的高自主系统”。到2023年，只有五个上升的AGI水平中的第一个被称为“新兴AI”。

AGI的歧义和不同的定义表明，管理者AGI应该考虑长期的，潜在的变革视野，而不是直接的操作问题。重点应放在使用当前的“强大AI”上，同时策略性地观察AGI的进步。对投机性AGI情景的投资可以分散资源从更直接的AI机会中分散注意力。通过Genai进行专门的AI开发对AGI的持续研究意味着AI系统的自主权和性能越来越高。这种趋势与对强大的道德框架条件和治理的需求直接相关，因为更强大的AI具有更大的滥用或无意后果的潜力。

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• AI智能体与AI助手的区别：综合分析

AI助理与AI代理：定义角色和技能

AI助手支持人们执行个人任务，对询问做出反应，回答问题并提出建议。它们通常是反应性的，并等待人类的命令。早期的助手定期为基础，但是现代助理依靠机器学习（ML）或基础模型。相比之下，人工智能代理人更自治，能够追求目标并通过最少的人类干预独立做出决定。他们是积极主动的，可以与周围环境互动并通过学习来适应它们。

主要区别在于自主权，任务复杂性，用户互动和决策能力。助手为人类决策提供信息，而代理人可以做出决定。在应用领域，助手可以改善客户体验，支持银行查询中的人力资源任务并进行优化。另一方面，代理可以实时适应用户行为，积极防止欺诈并自动化复杂的人力资源过程，例如Talenta Pancial。

从AI助手到AI代理的过渡向AI的开发表明了从AI作为“工具”到AI为“合作者”甚至是“自治员工”的发展。这对工作设计，团队结构以及人类雇员的必要技能产生了深远的影响，这些技能越来越需要与他们进行管理和合作。由于AI代理人变得越来越普遍并且能够做出独立的决策，因此“问责差距”成为一个更加紧迫的问题。如果AI代理做出错误的决定，则责任分配变得复杂。这强调了强大的AI政府的关键必要性，该政府应对自治系统的独特挑战。

以下是最重要的特征的比较：

AI助手和AI代理的比较

该表为管理人员提供了对基本差异的清晰了解，以便为特定需求选择合适的技术并预测不同程度的监督和整合复杂性。

AI助手与AI代理之间的比较显示其特征有显着差异。虽然AI助手相当反应，并且正在等待人类的命令，但AI代理人通过独立行动来积极主动地行事。 AI助手的主要功能在于应要求执行任务，而AI代理则旨在实现目标。 AI助手支持人们进行决策，而AI代理人则独立做出决策。两者的学习行为也有所不同：AI助手大多学习有限且基于版本，而AI代理人则是自适应和不断学习的。 AI助手的主要应用程序包括聊天机器人和信息调用，但是AI代理的应用领域包括过程自动化，欺诈检测和复杂问题的解决方案。与人的互动需要持续的AI助手输入，而AI代理只需要最少的人类干预。

机床：机器学习，大型语音模型（LLM）和基本型号

机器学习（ML）

机器学习是AI的子地区，在该地区，计算机从数据中学习并通过经验改进而无需明确编程。训练算法可以在大型数据集中找到模式，并基于此做出决策和预测。 ML模型包括受监视的学习（从标记的数据学习），可无法纠正的学习（在非标记数据中查找模式），部分监测的学习（标记和未标记的数据的混合）以及加强学习（通过奖励进行实验）。 ML提高效率，最小化错误并支持公司制定决策。

从技术角度来看，了解不同类型的机器学习对管理人员不仅很重要，而且对于理解数据要求也很重要。例如，受监视的学习需要大量的高质量，标记的数据记录，这会影响数据策略和投资。尽管业务问题识别应该在开始时，但某种ML类型的适用性将在很大程度上取决于数据的可用性和类型。

大型语音模型（LLM）

大型语音模型是一种深入学习的算法，在大量数据记录中受过培训，通常用于自然语言处理（NLP）的应用，以响应自然语言的询问。其中的例子是Openai的GPT系列。 LLM可以生成类似人类的文本，驱动聊天机器人并支持自动化客户服务。但是，您还可以接管培训数据中的不准确性和扭曲，并引起对版权和安全性的担忧。

LLMS“记忆”的问题，您从培训数据中输出文本，对使用LLM生成内容的公司的具有相当大的版权和窃风险。这需要仔细的审核过程以及对LLM版本的起源的理解。

基本型号

基本模型是大型AI模型，已接受过广泛的数据培训，可以针对各种下游任务进行调整（微调）。它们的特征是出现（意外技能）和同质化（联合体系结构）。它们与经典的AI模型不同，因为它们最初是特定于国内的，使用自我监测的学习，启用转移学习，并且通常是多模式的（文本，图像，音频的处理）。 LLM是一种基本模型。优点包括更快的市场访问和可扩展性，但挑战是透明度（“黑匣子”问题），数据保护以及高成本或基础设施要求。

基本模型的兴起标志着改变了更具用途和更适应能力的AI。但是，您的“黑匣子”性质以及您的培训或微调所必需的大量资源意味着可以集中访问和控制，这可能会产生对少数大型提供者的依赖性。这对“成败”决策和供应商锁定的风险具有战略性影响。许多基本模型的多模式能力为可以从不同数据类型合成发现的全新应用程序（例如，对文本报告的分析以及监视摄像机记录分析）。这超出了以文本为中心的LLM可以做的，需要更广泛的思考其可用数据库。

监管指南针：通过法律和道德框架条件导航

《欧盟基金法：公司的核心条款和效果》

欧盟基金法案于2024年8月1日生效，是世界上第一个全面的AI法律，并为AI建立了基于风险的分类系统。

风险类别：

• 无法接受的风险：禁止对安全，生计和权利构成明显威胁的AI系统。这样做的例子是公共当局的社会评分，对行为的认知操纵以及对面部图片的未经请求的阅读。这些禁令中的大多数都生效，直到2025年2月2日。
• 高风险：对安全性或基本权利产生负面影响的AI系统。这些受到严格要求，包括风险管理系统，数据治理，技术文档，人类监督和整合性评估。例子是关键基础设施，医疗设备，就业和执法方面的AI。高风险AI的大多数规则适用于2026年8月2日。
• 有限的风险：AI系统（例如聊天机器人）或生成深层论文的系统必须履行透明度义务，并告知用户他们与AI或内容相互作用或该内容是AI生成的。
• 最小风险：AI系统（例如垃圾邮件过滤器或基于AI的视频游戏）。尽管鼓励自愿行为技巧，但该法案允许自由使用。

适合：

• AI系统，高风险系统和AI AI ACT在公司和当局实践

该法案确定了AI系统的提供商，进口商，交易者和用户（运营商）的义务，高风险系统的提供者遵守最严格的要求。由于域外应用，如果在欧盟市场中使用其AI系统，它也会影响欧盟以外的公司。特定规则适用于具有通用模型（GPAI模型）的AI模型，对被归类为“系统性风险”的模型具有额外的义务。这些规则通常从2025年8月2日起适用。如果不符合规定，则有相当大的罚款，多达3500万欧元或全球年度营业额的7％，用于禁止申请。从2025年2月开始，第4条还为某些AI系统提供者和运营商的人员和运营商的人事规定了足够的AI能力。

《欧盟AI法案》基于风险的方法需要对公司开发和使用AI的方法进行基本变化。它不再只是技术可行性或业务价值；必须从AI生命周期开始（“设计合规”）从AI生命周期开始时整合监管合规性和降低风险。 “ AI能力义务”是重要的早期决心。这意味着公司不仅要评估和实施培训计划，这不仅是针对技术团队的，而且要对任何开发，使用或监视AI系统的人进行评估和实施培训计划。这超出了基本意识，包括对功能，限制以及道德和法律框架的理解。法律对GPAI模型的重点，尤其是有系统性风险的模型，表明对这些强大的，多样化模型的广泛且潜在的不可预见的影响有监管性的关注。使用或开发此类模型的公司受到加强检查和义务，这会影响其发展计划和市场入门策略。

欧盟基本法和基本义务的风险类别的概述

该表概述了《欧盟法案》的核心结构，并帮助管理人员快速识别其AI系统可以属于哪些类别并了解相应的合规性负载和时间表。

对《欧盟法案》的风险类别的概述表明，具有不可接受的风险的系统，例如社交评分，认知操作和面部图像的未接触率刮擦，被完全禁止，不再应用于2025年2月，从2025年2月开始使用。承担广泛的义务。除其他事项外，提供者和运营商必须具有风险管理系统，数据质量管理和技术文档，还可以确保透明度，确保人类监督并符合稳健性，准确性，网络安全和顺从性评估等标准。相应的措施从2026年8月开始生效，部分是从2027年8月开始。有限的风险涉及AI应用，例如聊天机器人，情感检测系统，生物识别分类系统以及更深层次。从2026年8月开始，透明度义务（例如AI系统或AI生成的内容）也被认为是有效的。对于具有最小风险的AI应用程序，垃圾邮件过滤器或AI支持的视频游戏没有特定的义务，并提供了自愿行为的Kodices。这样的系统可以立即使用。

创新计算义务的电压场：找到正确的余额

公司必须掌握AI创新促进与问责制，数据保护（GDPR）和道德使用之间的紧张局势。 GDPR的原则（合法性，公平性，透明度，目的约束力，数据最小化，正确性，问责制）对于负责人的AI和影响AI系统的开发和使用方式至关重要。平衡策略包括合规性和数据保护团队的早期整合，定期审核，外部专业知识的使用以及使用专业合规工具。有些人不认为监管指南是创新制动器，而是作为建立信任并增加新技术接受的加速器。

“创新强制性义务的张力领域”不是静态折衷，而是动态平衡。主动在AI创新周期中主动嵌入问责制和道德考虑因素的公司更有可能建立可持续的，值得信赖的AI解决方案。这最终通过避免昂贵的改造，声誉损害或监管惩罚来促进重大创新。维持问责制的挑战是通过高级AI模型的复杂性和潜在的“黑匣子”性质加强的（如基本模型中所述）。这需要更加专注于解释性技术（XAI）和强大的审计机制，以确保在必要时可以理解，合理和有争议的AI决定。

Ki-Gamechanger：最灵活的AI平台销售解决方案，降低成本，提高决策并提高效率

独立的AI平台：集成所有相关的公司数据源

• 这个AI平台与所有特定数据源进行互动
  • 来自SAP，Microsoft，Jira，Confluence，Salesforce，Zoom，Dropbox和许多其他数据管理系统
• 快速AI集成：在数小时或数月内为公司量身定制的AI解决方案
• 灵活的基础架构：基于云或在您自己的数据中心（德国，欧洲，免费位置选择）的托管

• 最高数据安全：在律师事务所使用是安全的证据
• 在各种公司数据源中使用
• 选择您自己或各种AI模型（DE，欧盟，美国，CN）

我们的AI平台解决的挑战

• 常规AI解决方案缺乏准确性
• 数据保护和敏感数据的安全管理
• 个人AI开发的高成本和复杂性
• 缺乏合格的人工智能
• 将AI集成到现有的IT系统中

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• AI集成了所有公司的独立和跨数据源范围内的AI平台

AI行动：应用程序，应用程序和有效互动

认识机会：跨行业的AI应用和应用

Ki提供了广泛的应用程序，包括创建内容，个性化客户方法，生产和物流方面的流程优化，远景的维护以及金融，人力资源和IT的支持。

特定的行业示例包括：

• 汽车/生产：研究中的AI和模拟（Arena2036），自动机器人相互作用（Festo），生产过程中的过程优化和预测性维护（Bosch）。
• 金融服务：通过分析有关可疑交易，自动发票，投资分析的大量数据来提高安全性。
• 医疗保健：更快的诊断，扩展获得护理（例如，医学图像的解释），药物研究的优化。
• 电信：网络性能的优化，视听改进，预防客户迁移。
• 零售/电子商务：个性化建议，用于客户服务的聊天机器人，自动收银员流程。
• 营销与销售：内容创建（Chatgpt，Canva），优化的广告系列，客户细分，销售预测。

尽管许多应用旨在自动化和效率，但重要的新兴趋势是AI在改善人类决策时的作用 - 制定并实现新的创新形式（例如，药物开发；产品开发）。经理应超越成本降低，以确定AI驱动的增长和创新选择。最成功的AI实现通常包括将AI集成到现有的核心流程和系统中（例如SAP在公司软件中使用Ki，Microsoft 365 Copilot），而不是将AI视为独立的，孤立的技术。这需要对公司架构的整体看法。

适合：

• 人工智能：可持续公司管理的AI转型成功整合的五个关键策略

掌握对话：有效提示生成AI

迅速工程是一个迭代，测试控制的过程，用于改善需要明确目标和系统测试的模型输出。有效的提示取决于内容（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是：目标/任务，说明，限制（要做什么/要做什么），声音/样式，上下文/背景数据，少数示例，要求（尽管链）和所需的答复格式。

最佳实践包括：

• 设定明确的目标并使用动作动词。
• 提供上下文和背景信息。
• 准确定义目标组。
• AI告诉它不应该做什么。
• 简洁明了，简洁及其精确的单词选择。
• 添加输出边框，特别是用于编写任务。
• 分配角色（例如“您是数学老师”）。
• 提示链接（使用互连提示）可以产生连续的想法。

有效的提示要比开发与LLMS互动的战略方法更少寻找单个“完美提示”。这包括对模型技能的理解，基于输出的提示以及使用技术（例如角色分配和链条）的迭代改进，以使AI带来所需的结果。这是一种需要锻炼和批判性思维的能力。提供相关背景和定义限制的能力对于从Genai获得有价值的结果至关重要。这意味着AI生成的内容的质量通常与人类投入的质量和特异性成正比，这强调了人类专业知识在此过程中的持续重要性。

创建有效AI提示的最佳实践

该表提供了实用，可实施的建议，管理人员和专家可以立即申请改善其与生成AI工具的互动。

为了在使用生成AI时取得宝贵的结果，要精确定义目标并使用动作动词，例如“创建总结本文最重要结果的关键点列表”，至关重要。提供上下文同样重要，例如通过提供背景信息和相关数据，例如“基于财务报告，分析过去五年的盈利能力”。应明确阐明目标群体和所需的声音，例如“为重视可持续性的年轻人写产品描述”。 AI也可以分配一个特定的角色或角色，例如“您是市场营销专家。值得...”。借助少量示例，例如“输入：Apple。输出：水果。输入：Carrow。输出：”，可以更好地说明所需的输出格式。答案的确切格式也很明智，可以定义如何“在Markdown中格式化您的答案”。诸如“避免技术术语。答案不再超过200个单词”之类的限制有助于优化输出。根据先前的结果对提示进行调整和完善的迭代方法进一步提高了质量。最后，可以通过要求AI逐步解释其思维过程，例如“逐步解释您的论点”，从而通过思想（尽管）来使用链。

解决无形的AI：了解和管理影子应用程序（Shadow AI）

Schadten-Ki表示员工对AI工具的未经授权或未经监管的使用，通常是为了提高生产率或避免较慢的官方流程。它是阴影的子类别。

影子Ki的风险：

• 数据安全与数据保护：未经授权的工具可以导致违反数据保护，披露敏感的公共/公司拥有的数据以及与GDPR/HIPAA不合规。
• 合规与法律：违反数据保护法，版权问题，与信息自由的冲突。从2025年2月开始，《欧盟法案》的“人工智能能力”的要求迫切使该论点急剧。
• 经济/运营：低效的并行结构，通过个人订阅而隐藏的成本，缺乏对许可证的控制，与现有系统不相容，工作流程的破坏，效率降低。
• 质量与控制：数据处理中缺乏透明度，偏见或误导结果的潜力，公共/内部信任的侵蚀。
• 破坏治理：IT政府的旁路，这使得执行安全指南变得困难。

Schadten-KI管理策略：

• 制定明确的AI策略并建立负责的AI指南。
• 提供官方，批准AI工具作为替代方案。
• 定义清晰的AI使用，数据处理和批准工具的指南。
• 培训和敏化员工以负责AI的使用，风险和最佳实践。
• 实施定期审核，以揭示非授权的AI并确保合规性。
• 接受渐进的AI政府方法，首先要从小步骤和准则进行改进开始。
• 促进跨部门合作和员工敬业度。

Schadten-KI通常是未满足的用户需求或技术引入中过多的官僚流程的症状。纯粹的限制方法（“禁止AI”）可能适得其反。有效的管理要求了解原因并提供明确的治理之外的实用，安全的替代方案。易于使用的Genai工具（例如Chatgpt）的兴起可能加速了Schatten-Ki的传播。员工可以在没有IT参与的情况下快速使用这些工具。这使主动的AI能力培训（按照《欧盟法案》的要求）和通过批准工具进行清晰的沟通更加重要。

影子AI和战略反应的风险

该表概述了不受监管的AI使用以及为管理人员提供的具体，可实施策略所带来的不同威胁的结构化概述。

Shadow AI具有许多公司必须战略性遇到的风险。数据安全区域可能会发生数据泄漏，未经授权访问敏感信息或恶意软件感染。战略措施包括引入AI使用指南，创建批准工具列表，使用加密，实施严格的访问控制和员工的培训。关于合规风险，例如违反GDPR的行为，违反行业法规或侵犯版权的行为，定期审计，基于数据的数据保护序列（DSFA），用于新工具，明确定义的数据处理指南，如有必要，法律咨询至关重要。财务风险是由订阅，冗余许可或效率低下的不受控制的费用引起的。因此，公司应依靠集中的采购，严格的预算控制和定期对工具使用的审查。可以通过提供标准化工具，将其集成到现有工作流程和持续的质量控制中来掌握诸如不一致的结果，与现有公司系统或过程障碍的不兼容之类的挑战。最后，声誉风险是一种危险，例如由于数据崩溃或AI产生的通信不正确而导致客户信心的丧失。透明的沟通，遵守道德准则和经过深思熟虑的事件响应计划是维持对公司信任并最大程度减少可能损害的关键措施。

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人类因素：AI对领导，协作和创造力的影响

改变人工智能时代的领导力：新的要求和能力

AI需要将领导力转向独特的人类技能：意识，同情，智慧，同理心，社会理解，透明的沟通，批判性思维和适应能力。经理必须开发技术能力，以便对AI工具做出充分的决策，并通过变更领导团队。这包括对数据的理解以及对AI生成的信息的关键评估。

最重要的管理任务包括促进数据控制的决策，有效的变更管理，通过AI政府处理道德考虑以及促进创新和创造力。 AI可以减轻经理的日常任务，以便他们可以专注于战略和人类方面，例如动机和员工的发展。可能会出现“首席创新和转型官”（CITO）的新角色，该角色结合了技术专长，对行为和战略愿景的了解。经理必须浏览复杂的道德景观，促进文化转型，管理人与人工智能之间的合作，推动交叉功能的整合并确保负责任的创新。

在AI时代，管理人员的核心挑战不仅是了解AI，而且是领导人类对AI的反应。这包括培养学习文化，应对损失工作之前的恐惧以及道德AI使用的发生，这使软技能比以往任何时候都更为重要。在人工智能时代，人们对​​人际关系的感知存在潜在的差异：82％的员工认为这是必要的，而只有65％的经理人认为这是必要的。这一差距可能导致领导策略，这些策略在人类的联系上投入太少并可能损害道德与合作。有效的AI指导包括一个自相矛盾的能力集：通过AI对数据控制的客观性的接受，同时加强了主观的人类判断，直觉和道德论证。这是关于扩大人工智能的扩大。

适合：

• 接受人工智能、扩展现实和增强现实等新技术的引入以及如何推广这些技术

团队合作的转变：AI对协作和团队动态的影响

AI可以通过自动执行日常任务来改善团队合作，并使员工能够专注于战略和创造性工作。 AI系统可以通过分析数据和提供团队来支持更好的决策。 AI工具可以促进更好的沟通和协调，实现实时协作以及信息和资源的交换。基于人工智能的知识管理可以促进获得集中知识，实现智能搜索并促进知识的交流。人为分析和人工智能的数据分析和自动化技能的人类创造技能，判断力和情感智力的结合可以导致更有效且最有根据的工作。

挑战包括保证数据保护和协作AI工具中的道德数据处理，如果AI无需进一步的资格策略而执行了太多的任务，那么员工之间“失去能力”的可能性，并且担心个人接触会变得不那么普遍。

尽管AI可以提高协作效率（例如，信息采购，任务自动化），但管理人员必须积极努力维持人类互动和团队凝聚力的质量。这意味着设计工作流程的方式使AI团队成员补充而不是孤立，并为真正的人类联系创造机会。 AI的成功集成在团队合作中很大程度上取决于对技术的可靠性和公平性以及团队成员之间如何使用基于AI的知识的信任。缺乏信任会导致抵抗力并进行协作努力。

AI作为创意合作伙伴：组织中创造力的扩展和重新定义

生成的AI可以在战略和仔细地引入它，创造一个环境，在该环境中，人类创造力和AI共处并共同努力。 AI可以通过担任合作伙伴来促进创造力，提供新的观点并改变媒体，艺术和音乐等领域的极限。 AI可以自动化创作过程的常规共享，从而释放人们进行更多概念性和创新性工作。它还可以帮助识别新趋势或通过基于AI的实验加速产品开发。

道德困境和挑战源于以下事实：AI生成的内容质疑传统的作者身份，独创性，自主性和意图。使用受版权保护的数据用于培训AI模型，并产生潜在的法律内容是很大的关注点。此外，从长远来看，可能会过度依赖AI的风险，这可能会抑制独立的人类创造性探索和能力发展。

将AI集成到创作过程中不仅是新工具的问题，而且是创造力本身的基本重新定义，将人类Ki-Ko创造的模型推向。对于强调与AI为新模式的创意专业人士及其经理人，这需要改变心态。与AI生成的内容有关的道德考虑（作者身份，偏见，深击）意味着，如果没有强大的道德准则和监督，组织就不能简单地接管创造性的AI工具。经理必须确保AI负责任地扩大创造力，而不是用于欺骗或违规。

创建订单：实施AI政府进行负责任的转型

对AI政府的需求：为什么这对她的公司很重要

人工智能政府确保根据人类的价值观和法律要求在道德，透明地和透明地开发和使用AI系统。

AI政府的重要原因是：

• 道德考虑：解决有偏见的决策和不公平结果的潜力，确保公平和尊重人权。
• 法律和法规合规性：确保遵守制定特定AI特定法律（例如《欧盟法》）和现有数据保护法规（GDPR）。
• 风险管理：提供一个框架，用于识别，评估和控制与AI相关的风险，例如客户信任的丧失，能力丧失或制定偏见的决策过程。
• 监视：在AI决策的情况下促进透明度和解释性，并在员工，客户和利益相关者之间建立信任。
• 价值的最大化：确保AI使用旨在有效地实施业务目标及其优势。

没有合理的治理，人工智能可以导致无意的损害，道德违规，法律惩罚和声誉损害。

AI政府不仅是合规性或降低风险功能，而且是战略先驱。通过确定明确的规则，责任和道德准则，组织可以促进AI创新可以负责任地壮成长的环境，从而导致更具可持续性和更值得信赖的AI解决方案。对AI政府的需求与AI系统的自主性和复杂性不断成正比。如果简单AI助手的组织将其传递给更复杂的AI代理和基本模型，则还必须进一步发展治理的范围和严格性，以应对会计义务，透明度和控制方面应对新的挑战。

框架工作和有效AI政府的最佳实践

治理方法的范围从非正式（基于公司价值）到临时解决方案（对特定问题的反应）到正式（全面框架工作）。

领先的框架作品（示例）：

• NIST AI风险管理框架（AI RMF）：专注于支持组织通过税收，映射，测量和管理等功能来控制与AI相关的风险。
• ISO 42001：建立一个全面的AI管理系统，需要指南，风险管理和持续改进。
• 经合组织AI原则：促进对AI的负责任处理，并强调人权，公平，透明度和问责制。

实施的最佳实践：

• 建立内部治理结构（例如AI伦理，跨职能工作组），具有明确的作用和责任。
• 针对AI应用程序的基于风险的分类系统。
• 确保强大的数据政府和管理，包括数据质量，数据保护和扭曲审查。
• 基于相关标准和法规的合规性和合规审查的实施。
• 开处方人类监督，特别是针对高风险系统和关键决策。
• 通过透明的沟通来集成利益相关者（员工，用户，投资者）。
• 开发明确的道德准则及其在AI发展周期中的整合。
• 投资培训课程和变更管理，以确保对治理指南的理解和接受。
• 从明确定义的应用程序和试点项目开始，然后逐渐扩展。
• 公司使用的AI系统目录的管理。

有效的AI政府不是单位解决方案。组织必须将诸如NIST AI RMF或ISO 42001之类的框架作品适应其特定行业，规模，风险风险和使用的AI类型。纯粹的理论收购没有实际适应的框架可能无效。人工智能政府中的“人类因素”与“过程”和“技术”方面同样重要。这包括对责任制，全面培训的明确分配以及促进一种欣赏道德和负责人AI使用的文化。如果没有员工的接受和理解，即使是最佳设计的治理框架也将失败。

AI政府框架的关键组成部分

该表为想要建立或改善其AI政府的经理提供了全面的清单和指示。

AI政府框架的关键组成部分对于确保负责和有效使用AI至关重要。中心原则和道德准则应反思公司价值观，并向人权，公平和透明度定向。角色和职责应明确定义；这包括AI伦理委员会，数据经理和模型审查员，必须明确确定任务，决策权和责任的义务。有效的风险管理需要识别，评估和降低风险，例如根据欧盟法律类别定义的风险。定期的风险评估以及减少策略的制定和监视在这里起着核心作用。数据治理可确保考虑质量，数据保护，安全性和偏见识别等方面，包括遵守GDPR和针对歧视的措施。模型生命周期管理包括用于开发，验证，使用，监视和调试的标准化流程，并特别强调文档，版本控制和持续性能监控。透明度和解释性对于确保AI决策的可追溯性和披露AI使用至关重要。还必须通过正在进行的审查和过程调整以及与法律部门的合作来确保遵守法律要求，例如《欧盟法案》和《 GDPR》。培训和对开发人员，用户和管理人员的意识培训促进对AI基础，道德方面和治理指南的理解。最后，必须保证事件反应和补救，以有效解决故障，道德违规或安全事件。这包括既定的报告路线，升级过程和纠正措施，这些措施可以快速而有针对性的干预。

适合：

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牵头：AI转换的战略性当务之急

培养AI准备：持续学习和进一步资格的作用

除了专业知识外，管理人员还需要对AI的战略理解，以有效地推进其公司。对管理人员的AI培训应涵盖AI基础，成功的案例研究，数据管理，道德考虑以及对自己公司中AI潜力的识别。从2025年2月2日起，《欧盟法案》（第4条）规定了参与AI系统开发或使用的人员的“ AI能力”。这包括对AI技术，应用知识，批判性思维和法律框架条件的理解。

对管理人员的AI培训的优势包括管理AI项目，制定可持续的AI策略，优化流程，确保竞争优势并确保道德和负责人AI的能力。缺乏AI能力和技能是AI适应的巨大障碍。提供各种培训格式：证书课程，研讨会，在线课程，在场培训。

人工智能准备不仅意味着获得技术技能，而且还意味着促进整个组织中持续学习和适应性的思考方式。鉴于AI的快速发展，基于特定的工具的培训可能会过时。因此，批判性思维的基本AI知识和技能是更永久的投资。 《欧盟法案》的“ AI能力义务”是进一步资格的监管驱动力，但组织应该将此视为机会，而不仅仅是合规性负担。更具AI能力的劳动力可以更好地识别创新的AI应用程序，有效地使用工具并了解道德含义，从而可以使AI总体上更好。缺乏AI技能/理解与阴影AI的传播之间存在明显的联系。通过使员工能够做出明智和负责任的决定，对综合AI形成的投资可以直接降低与未经授权的AI使用相关的风险。

机会和风险合成：主权AI领导的路线图

AI转型的管理需要对技术的潜力（创新，效率，质量）及其固有的风险（道德，法律，社会上）有整体理解。

该组织的AI旅行的积极设计包括主权AI领导：

• 建立基于道德原则和法律框架（例如《欧盟法》）的强大的AI政府。
• 促进各级持续学习和AI能力的文化。
• 提供有形价值的AI应用程序的战略识别和优先级。
• 通过专注于补充的技能而不是替代和管理人为AI的影响，从而增强了人才。
• 主动管理挑战，例如Schatten-Ki。

最终目标是将AI用作可持续增长和竞争优势的战略先驱，同时减少其潜在的缺点。真正的“主权AI领导力”超出了内部组织管理，包括对AI的社会影响以及公司在本生态系统中的作用的广泛理解。这意味着参与政治讨论，有助于确定道德标准，并确保AI用于社会福祉，而不仅仅是为了利润。 AI转换的旅程不是线性的，它将通过歧义和意外挑战进行导航。因此，经理必须培养组织敏捷性和韧性，以便他们的团队可以适应AI的技术进步，监管变化或与市场相关的疾病。

适合：

• 咨询规划十大——人工智能概述&技巧：各种AI模型及典型应用领域

理解和使用技术：决策者的AI基础

通过人工智能的转型不再是对未来的遥远愿景，而是当前的现实，挑战各种规模和行业的公司，同时又提供了巨大的机会。对于专家和经理来说，这意味着要在这种变化的设计中发挥积极作用，以负责任地提高AI的潜力并自信地管理相关风险。

从生成模型到助手与代理之间的区别到机器学习和基本模型等技术驱动力的基础知识，构成了更深入理解的基础。这些知识对于能够就AI系统的使用和集成做出良好的决策至关重要。

法律框架，尤其是《欧盟基金法》，为AI的开发和应用制定了明确的指南。基于风险的方法和由此产生的义务，尤其是对于高风险系统以及员工所需的AI能力，需要主动讨论并实施健壮的治理结构。追求创新和对问责制的需求之间的紧张局势必须由综合策略解散，该策略将合规性和道德作为创新过程中不可或缺的一部分。

人工智能的可能用途是多种多样的。识别合适的用例，控制有效互动技术（例如提示和有意识使用影子应用程序）是关键能力，以便在您自己的责任领域中实施AI的附加值。

最后但并非最不重要的一点是，AI可持续地改变了方向，指导着，共同努力，创造力依然改变。经理必须调整自己的技能，以更多地专注于人类技能，例如同理心，批判性思维和改变管理，并创造一种文化和机器协同工作的文化。促进协作和AI作为创意合作伙伴的整合需要新的思维方式和管理方式。

建立全面的AI政府不是可选的附件，而是战略必要性。它为道德，透明和安全使用AI创建了一个框架，使风险最小化并建立了对所有利益相关者的信任。

AI转换是一项需要持续学习，适应性和清晰愿景的旅程。面对这些挑战并内部化这里概述的原则和实践的专家和管理人员都有能力设计其组织，地区和团队的未来，并在人工智能时代充满信心。