企业级AI的扩展：来自IBM的治理与运营模式经验教训
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内容提要
成功实施企业级AI需平衡创新与治理、安全、信任。IBM通过“AI驾驶执照”认证员工的数据隐私与安全意识，推动负责任的AI发展。AI融合团队将业务专家与IT人员结合，加速价值交付。企业需在快速实验与治理之间找到平衡，确保AI开发高效且安全。
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关键要点
- 成功实施企业级AI需要平衡创新与治理、安全和信任。
- 企业AI的成功实施和扩展主要是人和运营模型的挑战，而不仅仅是技术问题。
- IBM的“AI驾驶执照”认证确保员工在构建AI代理之前了解数据隐私和安全。
- 混合或“AI融合”团队将业务专家与IT技术人员结合，加速价值交付。
- 企业在快速实验与治理之间需要找到平衡，以避免技术债务和效率低下。
- 传统的IT开发模式正在被打破，业务领导者希望快速利用AI能力。
- 员工在使用AI工具时可能会忽视安全隐患，导致风险增加。
- IT组织需要招聘了解业务工作流程的人才，以缩短业务与IT之间的交接时间。
- 大多数企业将AI治理视为控制机制，而非赋能框架，导致创新停滞。
- IBM通过重新设计工作流程，实现快速实验与企业级安全的结合。
- AI驾驶执照框架确保所有构建者在构建AI代理时遵循数据隐私和安全协议。
- AI融合团队通过减少传统工作流程中的交接，提升了效率和响应速度。
- 企业AI平台需要连接AI能力与企业数据、安全和系统，以实现速度和安全的双重保障。
- 企业需要建立框架，将AI投资与业务成果相连接，以衡量投资回报率。
- AI代理的动态特性要求企业持续监控其性能，以应对不确定性。
- 企业文化需要从努力工作转向智能工作，以适应AI的应用。
- 企业领导者需要在快速实验与明确治理之间找到合适的平衡，以确保AI的成功实施。
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