How governance is enhancing speed through AI: How AI helps to go further, faster

人工智能治理加速影响

• 核心观点：人工智能治理不再是阻碍创新的障碍，而是实现商业影响和成果的关键因素。随着人工智能发展速度加快，有效的治理成为企业保持竞争优势的核心。
• 关键数据：
  • 27%的高管将人工智能效率提升归功于强有力的治理。
  • 在人工智能伦理方面投入更多资金的公司，其人工智能方面的利润提高了34%。
  • 58%的受访者表示，他们的组织没有明确的数据和治理框架。
  • 73%的高管担心人工智能风险，主要担忧包括安全、可解释性、偏见、模型漂移和隐私等问题。
  • 76%的AI治理成熟度高的组织已经制定了关于AI使用的具体指南。
  • 75%的AI治理成熟度较高的组织表示，他们已经实施了严格的数据隐私和安全措施。
  • 68%的成熟AI治理的机构表示，他们定期审计AI系统，以识别其能力中存在的任何偏见、错误或滥用。
• 研究结论：
  • 人工智能治理面临的主要障碍包括数据质量和管理、资源与技能差距、监管碎片化、政策不一致和知识差距。
  • 自主、目标导向的人工智能代理的决策速度和不可预测性需要更具适应性的治理来应对。
  • 治理成熟度高的组织中，CEO的参与度更高，平均有63%的首席执行官参与了确保组织有效的人工智能治理，其中81%的AI治理成熟度高的组织中的CEO直接负责或直接对人工智能治理负责。
  • 高效的AI治理需要将治理嵌入工作流程，而非仅仅视为一项长期战略项目，并建立机制从每一次事件或变更请求中吸取教训，将其反馈到框架中，以便随着时间的推移提高治理水平。
  • 人工智能治理正在从一组指导方针转变为设计原则，未来的重点将是在数据、技术和领导力方面的更智能协调，以确保机器速度做出的决策仍然反映人类意图。
• 行动指南：
  • 创建一个AI应用场景：“停止标志”，投资于问题开始的地方：数据，并确保一个升级序列。
  • 进行跨职能演练，模拟需要触发器的真实世界场景。
  • 嵌入式数据治理，优先考虑数据质量管道、血缘追踪和自动化验证。
  • 将框架治理视为机遇驱动因素，涉及高层领导参与此次训练。
  • 阻止偏见在其开始之前，考虑将这些努力与积极的数据伦理审查相结合。
  • 量化你的差距，选择一个具有高影响力的AI应用案例，并从开始到结束详细说明你们目前的治理流程。
  • 将治理嵌入工作流程，而非日历，建立机制，从每一次事件或变更请求中吸取教训，将其反馈到框架中。
  • 文化使之生根，强化这种心态，通过在治理审查中展现可见的领导参与，并庆祝那些能够早期识别和解决问题而不减慢交付流程的团队。
  • 将治理与客户利益相结合，考虑创建“政策沙盒”，让团队可以在投入生产前，在模拟人工智能场景中安全地测试治理变革。
  • 按天数计算，而不是按季度，建立持续的监控、快速事件响应以及按天而不是按季度更新的政策更新周期。
  • 照亮生态系统AI的光芒，领导者需要将治理视为运营节奏的一部分：嵌入到项目规划、产品审查、供应商选择和客户互动中。