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在不减缓一切进程的情况下实现AI治理的正确性
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原文英文，约1000词，阅读约需4分钟。
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内容提要
随着企业从AI实验转向规模化，治理成为高层关注的重点。领导者需在快速创新与信任之间找到平衡。有效的技术治理提升组织灵活性，避免过度风险规避。成功的公司在“AI优先”与严格控制之间找到平衡，利用可观察性管理数据和模型，确保持续价值。
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关键要点
- 企业在从AI实验转向规模化时，治理成为高层关注的重点。
- 领导者需在快速创新与信任之间找到平衡。
- 有效的技术治理可以提升组织灵活性，避免过度风险规避。
- 成功的公司在'AI优先'与严格控制之间找到平衡，利用可观察性管理数据和模型。
- 治理挑战既有组织层面也有技术层面，两者紧密相连。
- 过度风险规避的组织往往会减缓决策过程，导致更糟糕的结果。
- 强有力的技术治理可以解锁组织灵活性，允许团队在可见的情况下自由行动。
- 一些公司在'AI优先'与全面控制之间找到中间地带，识别AI素养的人来指导本地实验。
- 代理系统的特性与以往的数据资产和API治理原则相似。
- 可观察性是治理的起点，了解数据和模型的使用情况至关重要。
- 知识型代理通常是最快部署的，但需要持续更新以维持价值。
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