AI治理失败，因为企业解决错了问题
企业正在迅速将AI部署到各种业务职能中——从客户服务到分析，再到运营和内部工作流程——所有这些都是为了保持竞争力。但不断增加的劳动力重组和自动化投资表明，组织围绕AI能力重新设计工作的速度有多快。尽管采用速度很快，但治理却滞后了。行业研究显示，只有大约三分之一使用AI的组织制定了正式的合规或治理策略。结果是创新与监督之间的差距日益扩大。而挑战不仅仅在于治理工作进展缓慢或不完整。这是一个更深层次的结构性问题。许多组织试图治理AI的输出，却没有首先重新设计那些产生AI驱动决策的系统。在部署后叠加的治理不可避免地会产生摩擦。但嵌入决策过程中的治理则成为业务的推动者。这种差异决定了AI是成为竞争优势，还是持续的操作和声誉风险来源。那么，如何弥合创新与监督之间的差距呢？让我们深入探讨。创新与治理的差距实则是系统差距总的来说，组织并非有意忽视治理问题。相反，他们正试图在从未设计用于大规模管理自动化决策的遗留组织结构内应用治理框架。AI计划的发展速度常常快于合规和风险流程，原因有几个。AI风险的所有权经常不明确，责任分散在IT、安全和合规部门之间。因此，决策权分散在各个委员会和评审小组中，削弱了问责制。监督机制通常在系统部署后才介入，而不是在自动化决策开始影响客户和运营之前。这些结构性差距导致了可预见的后果：由有偏见或有缺陷的输出引发的监管风险、自动化系统静默失效时造成的运营中断，以及AI决策与公司价值观或客户期望冲突时带来的声誉损害。问题不在于缺乏努力，而在于系统设计。组织若不重新设计整个企业的决策、问责和监督运作方式，就无法改善AI成果。治理必须关乎对齐，而非限制与此同时，治理讨论常常陷入僵局，因为它们被框定为对创新的限制。团队通常会将治理视为减缓部署速度或增加合规负担的东西。这种框架自然会引起阻力。实际上，治理应该关乎对齐。AI驱动的决策必须与领导层的意图保持一致。风险承受能力必须明确并在团队间达成共识。问责必须清晰分配并可见。客户、合作伙伴和监管机构越来越根据组织如何负责任地部署创新来评判它们。这正是有效治理的用武之地。它通过确保决策过程的透明度、建立清晰的问责和升级路径，并提供AI输出符合业务目标和道德期望的信心，来支持创新。当它被恰当嵌入时，它就成为一种管理职能，而非合规义务。无法将治理强行附加在破碎的系统上许多企业通过将政策和审批流程叠加到现有的组织结构上来启动治理计划。虽然初衷良好，但这种方法往往保留了碎片化并减缓了决策速度，而没有解决根本问题。一条更有效的路径始于一些基本问题：谁拥有AI风险决策权？当风险出现时，谁有权批准或停止部署？由此出发，可以通过实际步骤将治理操作化。组织必须评估AI已经在哪些地方影响决策。然后，应将AI使用情况与监管义务和业务风险进行映射，这反过来确保风险审查和批准成为部署工作流程的一部分，而不是事后补救。持续的监控和升级流程对于及早发现故障也是必要的。团队需要接受关于AI风险、问责和负责任使用的培训，使治理成为日常运营的一部分。最后，可扩展的治理框架和支持平台有助于在AI使用扩展时保持一致性。目标不是减缓决策流，而是重新设计它们，使负责任的决策发生得更快、意外更少。强有力的治理改变行为当AI计划失败时，组织常常指责员工绕过政策或在没有监督的情况下部署工具。实际上，员工行为通常反映了系统激励和结构设计。如果团队因速度而受到奖励，却没有明确的问责，AI工具将在没有充分审查的情况下被部署。这导致了影子AI采用的蔓延，尤其是在治理流程不明确或繁琐时。员工自然会选择阻力最小的路径——这往往导致糟糕的治理实践。相反，当问责变得可见且决策权清晰时，行为会自然而然地改变。矛盾的是，拥有更强治理结构的组织往往能更快地部署AI，因为风险会更早浮现，决策权被明确定义，并且更少的后期意外会迫使部署延迟或回滚。正是那些推迟治理的公司，经常经历公开失误、监管审查和代价高昂的补救工作，这些最终对创新的拖累远比主动监督要大得多。AI治理最终是领导层的决策AI治理无法作为创新发生后才添加的覆盖层而成功。它必须成为组织如何决策、分配问责和管理整个企业风险的一部分。高管们现在面临一个熟悉的选择：继续优化遗留管理系统，同时接受反复出现的治理失败；或者重新设计问责和监督结构以支持AI驱动的运营。将治理视为战略基础设施的组织——投资于监督、问责和可扩展框架——将以更快的速度和更大的信心部署AI，同时保护利益相关者的信任。在AI日益影响业务成果的时代，治理不是创新的障碍。它是让创新能够负责任地扩展的基础。
