教育助力：从抗拒到拥抱人工智能的蜕变之路

生成性人工智能、代理和 自动化 可以为企业解锁无数好处；它已从一种实验性的可有可无的工具，转变为组织不落后于竞争对手的必需品。然而，许多商业领袖仍然对全面拥抱这些技术持犹豫态度。

我常常看到公司开始试用人工智能和自动化，但几个月后项目就悄悄被搁置了。Gartner 最近预测，到 2027 年底，40% 的代理人工智能项目将被放弃。那么，是什么阻碍了人工智能项目超越试点阶段呢？

现实是，尽管生成性 人工智能工具 在董事会讨论中的涌入促使许多人迅速采用工具，但组织最终跳过了一些关键的基础步骤，这最终会减缓并完全脱轨项目。

与任何新技术一样，有几个恐惧和顾虑让企业对拥抱人工智能感到阻碍。Workato 的一项调查询问了英国 商业 领袖他们在人工智能采用方面最大的障碍，最普遍的答案是治理、隐私、安全和成本。

我们来逐一看看每个因素为什么被视为障碍，以及可以采取什么措施来直接应对这些顾虑。通过正确的方法和见解，商业领袖可以理解如何克服最常见的挑战，并自信地制定人工智能战略。

障碍 #1：治理

生成性人工智能的迅猛发展证明了这项技术是多么强大和不可预测。人工智能代理在其能力上既令人兴奋又令人恐惧，展现出似乎没有上限的潜力，而我们大多数人无法完全理解。

考虑到人工智能的集成速度、幻觉的风险以及将控制权授予多个系统的潜力，因此，治理被认为是英国企业采用人工智能的最大障碍。

维护人机协作的工作流程对于IT领导者保持对代理和其他自动化系统的控制和权力至关重要。人工智能应像其他软件一样进行版本管理、审查和退役。

在整个开发生命周期中定义和编程边界，比如结构化提示、上下文基础和限制输出范围，有助于确保技术以您希望的方式为您服务。从创建到退役的生命周期治理可以防止任何错误的遗漏。

谈到代理人工智能时，谁是代理呢？代理应被视为系统用户，并分配一个明确的身份、访问权限和清晰的所有者。代理通常代表人类用户在连接的系统中采取行动。

对该系统用户应用最小权限和不可否认性，确保每个代理都是可追踪的、意图明确的，并且受到适当限制。没有这些控制，代理就会成为安全隐患。

关注点 #2：隐私与安全

毫不奇怪，隐私和安全都是关键关注点。考虑财富500强公司以及那些在敏感行业（如国防或医疗保健）工作的公司——如果一个代理泄露了不该泄露的数据，或者一个人工智能工具为威胁行为者提供了一个容易被黑客攻击的入口，这可能会让人觉得风险大于收益。

但您不必为了实现创新和敏捷而放弃安全合规性。有多种安全措施可以帮助企业在保持公司数据安全的同时进行实验和创新。

在选择安全的人工智能工具时，商业领袖应确保全面的可视性和控制。例如，可以细致地限制人工智能模型或代理的影响力，以及公司中谁可以指挥该程序。

采用零信任架构，即假设每个人和每件事都是潜在威胁，这也是一种安全措施。人工智能、代理和自动化应满足与公司数据交互的任何其他人员或IT系统相同的标准，并进行持续审计。

每个自动化操作背后的谁、什么和为什么必须是可观察和记录的内容，以便安全团队具备检测异常和自信响应所需的可见性。最后，客户数据应始终保持分离，并使用每小时轮换的唯一密钥进行加密。

通过管理严格的访问控制和清晰的审计日志，企业可以确信通过人工智能提高效率不会妨碍安全和隐私。保持人类监督非常重要，并且在监管框架下通常是必需的。

商业领袖还可以寻求关于监管的指导，这些规定是为了安全和隐私而制定的。

关注点 #3：成本

英国公司的决策者承认，实施人工智能的成本是全面采用这项技术的另一个主要障碍。OpenAI 的山姆·阿尔特曼预测，使用人工智能的成本每年将下降十倍。

不久之后，企业中的人工智能工具将完全商品化，但这并不意味着你应该趁机捡便宜。

企业需要通过今天的投资来考虑其运营和战略的长期回报。推迟对人工智能的投资将导致在生产力和效率上落后于竞争对手，最终会导致底线收入减少和投资回报率减缓。

与其不花钱在人工智能上，不如确保把钱花在对的地方。没有人想在那些因为没有与更广泛的业务需求相一致而没有回报的雄心勃勃的试点项目上浪费 IT 预算。在这里——我需要做一个重要的区分……

通过编排消除人工智能障碍

这就是编排的作用，确保人工智能投资得到合理利用，保证回报。虽然人工智能的采用涉及在业务的某些部分添加生成性人工智能或自动化工具——如聊天机器人或新工具——但人工智能编排是一种更全面的方式。

这需要更多的考虑，但带来更大的价值。你可以把它看作是你的人工智能项目和现有业务逻辑之间的桥梁。

这保证了新技术能够与现有数据、系统和人员协同工作，朝着一个可以持续发展和繁荣的共同目标前进。

至关重要的是，人工智能需要与企业现有模型和设置相辅相成，以实现长期影响和财务回报。这就是为什么快速采用人工智能往往失败，而编排则能取得成功。

治理、安全、隐私和成本是合理的顾虑，但并不是不可逾越的障碍。结合以编排为基础的策略，英国公司可以自信地踏上人工智能之旅，以获得长期的回报。