无需制定AI战略也能高效运作？企业为何不应盲目依赖AI

重新思考人工智能：人工智能不是工具——从安装软件到制定战略

德国企业的现实令人担忧：尽管63%的公司已经在使用人工智能，但只有6%的公司真正制定了周密的人工智能战略。这种差异解释了为什么许多人工智能项目在试点项目中失败，或在短时间内就夭折了。原因很少在于技术本身，而在于缺乏战略准备。

企业通常将人工智能视为常规的软件实施，但这是一个致命的误解。人工智能不仅仅是一种工具，它是一种范式转变，能够彻底改变流程、角色、决策以及整个工作文化。兰德公司的一项研究表明，80% 的人工智能实施失败并非源于技术，而是因为缺乏战略准备、文化变革以及变革管理不足。

为什么公司先建屋顶，再建地基？

这种先建屋顶后打地基的做法具体体现在几个方面：首先，十分之七的员工在未经公司批准的情况下使用人工智能工具。在某些行业，这种所谓的“影子人工智能”增长了高达250%。其次，其非结构化使用带来了巨大的安全风险。

其后果已显而易见：不安全的数字“枢纽”常常被用来供人工智能工具相互通信和交换数据。如果这些枢纽不加保护，黑客就能拦截所有数据流量。研究人员发现，此类接口中存在一个严重漏洞，风险评分高达9.6（满分10分），攻击者可以利用该漏洞远程执行恶意代码。Docker等专家警告称，这将是一场“安全噩梦”，使企业面临数据丢失、整个系统被接管以及数字供应链遭受攻击的风险。

即时注入攻击有多危险？

即时注入攻击是一种极其危险的操纵形式。它们既可以直接发生，也可以间接发生。在间接攻击中，攻击者会将恶意指令隐藏在电子邮件、PDF 文档或网站上。例如，PDF 文件中的白底白字对用户不可见，但经过 AI 处理后，可以诱骗其执行不必要的操作。

一项科学研究记录了839名参与者在真实电子邮件场景中发起的超过208,095次独特攻击尝试。这些攻击在最好的情况下，可以提高学术论文在聊天机器人评估中的表现，但在最坏的情况下，可能会泄露商业机密。

影子人工智能的风险是什么？

影子人工智能是指员工未经IT或数据治理团队批准，擅自使用人工智能工具。这种做法会带来几个关键风险：数据处理失控导致的数据泄露、工具分散导致的决策不一致，以及违反法规合规性。

一个典型的场景是：客服代表使用未经授权的聊天机器人来回答客户咨询，而不是咨询公司官方资源。这可能会导致信息错误、与客户产生误解，如果咨询中涉及敏感的公司数据，还可能带来安全风险。

商业秘密有哪些风险？

人工智能的非结构化使用在多个层面上危及商业机密。员工直接将敏感信息输入人工智能系统，可能会导致这些信息永久存在于系统中并被用于训练。通过模式识别进行推理，人工智能系统能够从看似无害的数据中重建机密内容。

当人工智能系统直接使用公司内部数据进行训练时，这一点尤为重要。这会带来“数据泄露”的风险，即无意中泄露商业机密。从法律上讲，这意味着如果商业机密被输入人工智能系统，将被视为不允许的泄露，这可能会造成严重后果，包括失去受保护的地位。

为什么单靠技术解决方案还不够？

这些安全漏洞并非单纯的技术层面。未经用户身份验证或数据加密的未受保护的数字接口会带来严重的安全风险。研究人员发现了492个此类未受保护的系统，攻击者可直接访问敏感的公司数据。一次成功的攻击可能导致系统完全被接管。

与此同时，许多公司缺乏基本的治理结构。40% 的技术领导者认为现有的治理措施不足以确保人工智能项目的安全性和合规性。53% 的企业架构师担心数据泄露和安全风险。

人工智能战略应该如何制定？

成功的人工智能战略始于清晰的组织架构。Databricks 开发的人工智能治理框架 (DAGF) 包含 43 个关键行动领域，分为五大支柱：组织整合，确保人工智能目标与企业战略方针清晰契合；法律合规，确保合规性；风险管理，系统性地评估和管理人工智能风险；道德责任，作为值得信赖的人工智能使用的基础；以及技术治理，确保安全和可控的实施。

该战略必须是跨学科的。人工智能治理框架需要各部门的互动：IT安全、数据保护、合规、风险管理和其他部门必须协调一致地开展工作。合规部门可以发挥咨询、协调和整合的作用。

必须遵守什么法律框架？

受《人工智能法案》和仍然有效的《通用数据保护条例》（GDPR）的影响，企业面临着层层法律义务。《人工智能法规》遵循基于风险的原则：高风险应用需遵守严格要求，关键系统已被禁止。同时，GDPR 在个人数据处理方面仍然完全适用。

德国数据保护会议 (DSK) 于 2025 年 6 月发布了指南，为符合 GDPR 的人工智能系统使用创建了一个实用框架。该指南明确了 GDPR 针对人工智能应用的基本原则，并呼吁根据相应人工智能系统的风险制定相应的技术和组织措施 (TOM)。

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如何最大程度降低数据保护风险？

从一开始就必须将隐私设计和默认隐私融入人工智能系统。公司必须确保始终选择最高效、最隐私的设置。定期审核人工智能系统至关重要，以确保其符合数据保护规范。

数据保护影响评估 (DPIA) 通常是人工智能系统的强制性要求，尤其是当它们给数据主体带来“高风险”时，例如通过分析或自动决策。挑战在于：对于自学习型人工智能系统，算法本身通常不再为开发人员所理解——即所谓的“黑盒问题”。

具体实施步骤是怎样的？

成功的人工智能实施需要采用结构化方法，分为三个阶段：第一阶段（1-3个月）：准备和战略制定，包括目标定义、风险分析和治理结构建立。第二阶段（4-9个月）：试点项目阶段，对选定的用例进行受控测试并持续优化。第三阶段（10-18个月）：扩展和整合，在全公司范围内推广并建立治理流程。

初始试点项目的选择至关重要。这些项目应侧重于高潜力、低风险的领域，例如会计中重复性任务的自动化或库存管理中预测的优化。明确的成功标准和细致的绩效衡量至关重要。

您如何成功地吸引员工？

员工培训对于人工智能的成功至关重要。69% 的公司认为人工智能专家短缺是一大障碍。通过对现有员工进行有针对性的培训，可以解决这个问题。汇聚人工智能专家和领域专家的跨学科团队，确保开发的人工智能解决方案具有实用价值。

开放的错误文化对于减少员工的恐惧，鼓励他们积极使用人工智能并提供反馈至关重要。定期沟通人工智能的优势有助于提升员工的接受度，减少阻力。同时，必须明确哪些人工智能工具可以使用，哪些不能使用，并制定明确的指导方针。

持续监测发挥什么作用？

人工智能项目并非一次性完成，需要持续的支持。必须建立反馈循环，持续改进人工智能模型。必须定期分析人工智能系统的性能，并根据不断变化的业务状况进行调整。

记录所有人工智能活动对于法律合规和未来发展都至关重要。最佳实践和经验教训必须记录在案，以加速向公司其他领域推广。这需要灵活性——战略必须能够根据需要进行调整。

如何证明这项投资是合理的？

投资人工智能的意愿持续增长，但企业期望获得可衡量的成果。根据IW的一项研究，从长远来看，人工智能可以使德国的年生产率增长三倍，到2030年节省约39亿个工时。然而，这需要战略性的部署，而非盲目的部署。

从一开始就应明确定义关键绩效指标 (KPI) 和可衡量的目标。这些目标可以包括降低成本、增加收入或提升客户体验。成功的试点项目应逐步扩展到其他业务领域，并充分利用初期实施过程中积累的经验。

企业可以立即实施什么措施？

立即采取的措施包括制定人工智能政策，明确规定哪些数据可以输入到哪些人工智能系统中。法律要求使用人工智能工具的员工签订保密协议。必须实施加密和强密码等技术安全措施。

访问权限管理应将使用人工智能处理商业机密的员工数量限制在必要的最低限度。必须建立关于人工智能工具安全使用的定期培训。系统选择必须慎重考虑——如果多家公司可以访问同一系统，则应避免使用基于云的服务。

为什么现在是采取行动的最佳时机？

人工智能先驱与犹豫不决的企业之间的差距正在扩大。现在就采取战略行动的企业能够获得决定性的竞争优势。监管框架日益清晰——2025 年 DSK 指南和《人工智能法案》提供了切实可行的框架。

与此同时，联邦政府的资助措施，例如人工智能现实世界实验室、超级工厂项目以及有利于创新的《人工智能法案》的实施，很快就会耗尽。尽早采取行动可以确保在这方面获得决定性的竞争优势。等待并非选项——现实已经清楚地表明了非结构化人工智能应用的风险。

先有战略，后有技术

仅靠技术并不能保证人工智能转型的成功。如果没有战略准备，即使是最先进的人工智能工具也将无法发挥作用，甚至构成安全风险。影子人工智能、安全漏洞和数据泄露等问题的最新发展清楚地表明，企业在拥抱人工智能之前必须做好充分的准备。

深思熟虑的人工智能战略

人工智能涵盖组织架构、法律合规、风险管理、道德责任和技术治理。它需要跨学科协作和持续发展。奠定此基础的公司能够安全有效地运用人工智能。那些在打好地基之前就先建屋顶的公司，不仅会面临商业机密泄露的风险，还会危及整个数字化转型。

第一步永远是停下来：分析你当前的人工智能使用情况，识别影子人工智能，并制定战略计划。只有这样，你才能按下启动按钮，开始受控的人工智能实施。投资于一个可靠的人工智能战略，从长远来看，将通过安全、高效且合法合规的人工智能使用获得回报。

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