Vlad Drazdovich 是 Red Banyan 的绩效改进和分析副总裁，Red Banyan 是一家战略沟通和危机管理机构。作为其职责的一部分，Vlad 为企业人工智能战略提供咨询，并在公司内部监督基于人工智能的技术实施。
大多数公司缺乏防止人工智能工具带来声誉灾难的政策最近的调查显示，只有大约30％的公司已经建立了人工智能政策。同时，根据2025年企业人工智能和SaaS数据安全报告，77％的员工在ChatGPT上分享公司秘密。这一组合创造了完美的条件，导致声誉危机。大多数现有的人工智能政策往往关注技术和合规风险。它们解决数据安全协议、供应商评估和监管要求。然而，这些政策经常忽略的是，由于人工智能滥用而可能在几小时内发生的公共关系灾难。在Red Banyan，我们为越来越多的组织提供人工智能相关危机咨询服务，我们开始看到一个共同的模式。技术漏洞通常很快被控制，但声誉、客户关系和利益相关者信任的损害可能会持续数月甚至数年。暗影人工智能问题最大的威胁来自于安全专业人员所说的”暗影人工智能“。这是指员工使用未经批准的个人人工智能账户进行工作任务，绕过企业安全控制。他们这样做时，往往没有完全意识到风险。根据Cyberhaven 研究，11％的数据员工输入到ChatGPT是机密的。这个数字应该让每个CIO和通信领导人感到警惕。我们谈论的是源代码、客户合同、未发布的产品路线图、财务预测和员工记录流入组织无法控制的系统。数据暴露是如何发生的软件工程师可以使用人工智能工具，如Claude或ChatGPT，来调试或优化代码。2023年，三星软件工程师就是这样做的——他们将内部源代码上传到ChatGPT，试图调试问题。机密代码的泄露迫使三星在所有工程部门实施全面的人工智能使用限制。营销专业人员和人力资源人员经常使用人工智能来润色他们的写作。他们上传草稿提案、内部政策文件，甚至客户协议，要求人工智能提高清晰度或修复语法错误。这些文件经常包含财务预测、法律条款或战略计划，竞争对手会觉得有价值。客户服务团队在尝试使用人工智能效率工具时，可能会输入实际客户对话和支持票。他们希望人工智能总结交互或建议更好的回应。当这些输入包含客户姓名、联系信息、账户详细信息或购买历史时，公司可能已经违反了GDPR或CCPA等隐私法规。产品开发团队在集思广益新功能时，可能会向ChatGPT描述未公开的功能，希望人工智能可以帮助完善他们的想法或识别潜在问题。这些描述可以泄露竞争优势、技术创新或市场策略，公司原本打算在发布前保密。所有这些信息都可能被大型语言模型保留，并在未来告知人工智能对其他用户的回应。例如，产品开发团队向ChatGPT描述他们即将推出的产品后，竞争对手或记者可能会问人工智能工具关于该公司即将发布的产品。ChatGPT可能会引用之前分享的机密信息，并泄露公司花费大量资源开发的新产品或技术。如何成为公关危机当这些事件发生时，它们很少被限制在IT问题范围内。以下是典型的情况：漏洞被发现，通常是通过意外或第三方警报。IT开始调查，同时试图评估范围。如果事件涉及客户数据或受监管信息，法律义务需要披露。一旦披露，媒体报道开始。社交媒体放大了这个故事。客户开始打电话表示担忧。员工担心工作保障和自己的责任。在24到48小时内，最初的技术事件已经变成了一场全面声誉危机。公司需要向多个受众解释这件事是如何发生的，为什么控制措施失败，以及如何防止这种情况再次发生。如果公司没有为这种情况做好准备，反应通常会很慢、不一致或防御性。每一个错误都会延长危机并加深损害。为人工智能事件建立危机响应框架CIO需要与通信和法律团队合作，建立针对人工智能事件的危机响应协议。技术控制和政策很重要，但如果没有管理媒体后果的计划，当事情出错时，它们是不够的。以下是六个可行的步骤来开始这个过程： 建立明确的升级路径。 当发现人工智能相关的数据暴露时，谁会立即被通知？IT、法律、通信和高管团队都应迅速被告知。创建一个决策树，根据暴露数据的类型和敏感性来确定何时激活危机协议。 开发响应模板。 为常见的人工智能故障场景预先草拟声明和问答文件。这些应解决员工滥用、供应商安全问题和意外数据暴露问题。拥有模板可以在时间至关重要时实现更快、更一致的响应。 培训发言人。 高管和沟通人员需要接受专门针对如何讨论人工智能事件的媒体培训。该技术很复杂，充满行话，这可能很难在回答利益相关者问题时应对。 监测早期警告信号。 社交媒体监测应包括与您的组织和人工智能工具相关的关键词。有时，问题的第一个迹象来自员工在LinkedIn上发布的内容或客户在Twitter上对人工智能生成的回应的投诉。 进行危机模拟演练。 通过人工智能数据暴露场景的桌面演练，可以帮助团队了解他们的角色并识别响应计划中的差距。这些模拟应涉及IT、法律、通信、人力资源和高管领导层。 建立关系，以便在需要时使用。 与危机沟通公司、可以提供第三方验证的网络安全专家和具有人工智能相关问题经验的法律顾问建立联系。当危机发生时，您希望有可信的顾问能够立即行动。 前进之路人工智能采用和人工智能治理之间的差距继续扩大。员工可以轻松访问可能带来重大声誉风险的强大工具。CIO传统上专注于人工智能风险管理的技术方面。然而，人工智能事件的声誉维度需要同等的关注和准备。问题不在于您的组织是否会面临人工智能相关的危机。鉴于当前的采用率和暗影人工智能的普遍性，问题是何时。现在准备的公司，拥有解决技术和声誉风险的政策，将比那些没有准备的公司更好地应对这些事件。
最近的一份世界经济论坛报告 预测，到2027年，全球将有83百万个工作岗位因自动化和人工智能而被取代，即使有69百万个新角色出现。这意味着净损失14百万个工作岗位。这种对劳动力的巨大转变将不可避免地迫使每家公司要么适应，要么被淘汰。我们已经进入了第四次工业革命，人工智能既是变化的催化剂，也是变化的加速器。对于企业领导者来说，这不仅仅是关于技术的问题——它是关于在这个新时代的不确定性中管理叙事，同时带领团队前进。在这个变化成为常态的世界中，获胜者将是那些将战略沟通纳入人工智能整合计划的一部分。变化的速度历史表明，工业革命会惩罚犹豫。蒸汽、电力、计算——每一次都比传统系统更快地改变了技能市场。第四次工业革命在一个关键方面有所不同：人工智能不仅改变了我们生产什么或如何销售，而且改变了我们对工作本身的思考方式。而且它的速度比大多数高管预料的要快。根据麦肯锡数据显示，到2030年，目前由人类完成的任务可能会减少多达30%。这不仅仅是一个效率提升——这是一个根本性的重组事件。我在危机沟通行业工作了十多年。在我们的公司Red Banyan，我们帮助客户准备或应对公关危机——这些事件或情况威胁到他们的声誉，影响他们的运营，或者破坏利益相关者的信任。典型的公关危机包括社交媒体上的投诉、产品召回、数据泄露和负面新闻报道。人工智能的即将到来的影响与这些其他公关危机没有区别，但它将影响更多的公司。风险评估和再培训策略随着工作岗位流失的时钟正在滴答作响，破坏和再培训之间的滞后时间成为了一种运营风险。企业领导者必须迅速行动，评估他们对人工智能破坏的暴露程度，并确保他们正在为劳动力做好准备。根据微软研究，非技术角色中的专业人士——尤其是在营销、销售和客户服务领域——如果得到适当的装备，他们将从人工智能中受益。该报告发现，70%的工人渴望将枯燥的任务卸载给人工智能，但只有很小一部分人接受过培训。这种脱节带来了一个巨大的机会：那些迅速弥合技能差距的公司将比那些落后的公司表现更好。以下是企业领导者可以开始评估他们对人工智能破坏的暴露程度并创建劳动力再培训策略： 确定关键漏洞 —— 将每个功能与其对人工智能自动化的暴露程度进行映射。按紧急程度进行排名。 设定再培训截止日期 —— 例如，“在90天内，X团队的50%将完成Y培训”是一个可以跟踪的目标。 整合人工智能配对 —— 教导员工不仅要使用人工智能，还要管理它 —— 检查输出，发现错误，并改进他们的提示。 当您开始评估您的暴露程度和再培训需求时，请确保问自己这些人工智能危机准备就绪问题：每位CEO都应回答的7个人工智能危机准备就绪问题 我们组织中哪些角色最容易受到人工智能自动化的影响 —— 而且我们已经将它们进行了映射吗？ 如果30%的部门任务被自动化，我们的90天再培训计划是什么？ 我们是否拥有为员工、客户和利益相关者准备的预先批准的“人工智能变化通讯工具包”？ 谁在我们的团队中有权快速就人工智能采纳和劳动力调整做出决定？ 我们的中层经理是否接受了人工智能识读培训和危机沟通指导？ 我们有什么协议来检测和反驳公司内部关于人工智能变化的虚假信息？ 如果人工智能实施失败或引起反弹，谁将领导我们的危机应对 —— 而且我们已经排练过了吗？...
