AI热潮下，董事会和CEO必须能够全面洞悉AI
发布时间：2024-08-20 点击：73
ai已经成为我们日常生活的一部分，这一点你无法否认。几乎来自所有不同行业的财富1000强企业领导者，都在积极开展ai计划。大中型全球企业都在加速创新，利用ai的诱人前景提高收入、增加利润、并在产品和服务产品中发现新的价值。
尽管ai的发展迅速，但董事会和ceo们在ai语言素养和风险管理实践方面仍然远远落后。ai的崛起就像是一场暴风雨，一场完美的风暴可能正在酝酿之中，但很少有董事会和ceo能回答这个问题：你的ai算法和ai模型位于何处，ai算法或者模型是否存在风险?
ai的发展是迅猛的：2020年7月初发布的最新全球研究报告指出，ai市场的复合年增长率超过42%%uff0c在美国ai市场规模超过7337亿美元。根据麻省理工学院斯隆研究中心(mit sloan research)的说法，超过90%%u7684大型企业正在利用ai改善他们的客户交互旅程。ai创业投资的增长让人想起了互联网时代的牛市，但你可能还记得，2002年3月牛市下跌了76%%uff0c这唤醒了人们对价值实现和盈利能力重要性的觉醒。
根据cbi insights的数据，2019年ai初创公司总共募集了266亿美金，涉及全球2200多笔交易，尽管遭遇了疫情，但医疗应急和智能机器、医疗机器人等变革性技术，正在迅速兴起成为帮助应对疫情的ai解决方案。
平均而言，到2022年，高级分析方面的投资将超过整体市场预算的11%%u3002随着企业组织将ai和机器学习工具纳入他们的业务流程，到2025年，ai软件相关支出将达到1250亿美元。
你可能会认为，董事会和ceo们可以轻松地了解他们所有的ai算法和ai模型位于何处，非常清楚各种风险状况，并且能够通过清晰的kpi和roi来证明价值的实现。
遗憾的是，很多企业被采用黑盒ai实践的ai计划吸引，这就意味着没有清晰的问责制，是不透明的，更不用说审计风险了。董事会董事和ceo们知道他们的员工身处何方(无论是远程办公还是在办公室)，知道应该联系谁来解决客户服务或个人问题。
但是，恐怕没有一家跨国企业的董事会或者ceo可以在不到五分钟的时间内，拿出一份该企业所有ai算法或者ai模型资产的完整列表，也不知道上一次修订模型是在什么时候，给不出可靠的、经过第三方验证的风险分类证据。
随着数据的民主化逐渐成为实现ai的基础，我们必须提高ai和机器学习的相关kpi，让ai kpi比财务kpi更加重要，从而提高透明度，就像审计师受到损益表信托责任制的约束一样。世界正在发生巨变，数据已经成为我们最具战略意义的资产，但是鲜有企业成为数据管理实践的标杆，他们不知道数据是在哪里设计、收集和存储的以实现和跟踪ai转型所能带来的价值。
尽管有不少企业已经投资了机器学习运营(mlops)，但很少有企业拥有成熟的ai卓越中心，其中，mlops是一项核心能力。new relic最近一项研究发现，受访的750位全球高级it决策者中，有89%%u7684人认为，ai和机器学习对于企业组织的it运营至关重要。有近84%%u7684受访者认为，ai和机器学习将让他们的职责变得更易于管理。这一乐观的预测，将加速数据管理实践的不断完善，而这正是ai建模和风险管理实践的关键。
笔者在过去18个月中对超过500位全球大型b2b企业c级高管的交流中发现，没有一家企业可以在5分钟时间内回答大多数以下问题。
要保持领先地位，就要恰当地提出各种ai相关的问题，每一个使用ai算法构建定制化ai模型以解决特定问题或业务挑战的项目，都应能够回答以下这些问题：
使用场景历史
ai模型/算法用于什么用途? ai模型/算法解决了哪些业务问题或者挑战? 在设计、构建和实施各种用例之前，企业最初估算的ai模型和ai方法roi是多少?
ai模型所有权历史
谁编写了算法或者开发了ai模型? 流程负责人目前还在该企业吗? 考虑到ai模型和算法方法的风险，ai模型是否有二级流程负责人? 算法和模型结构是否经过了创建者之外其他人的审核?审核者是谁?
创建和修订历史
ai模型或者ai算法是何时构建的? 自第一次用于生产环境中以来，对ai模型或ai算法进行了多少次修订? 正在使用哪种类型的ai算法? 该算法是开源的吗?还是有人编写了独特的ai算法来解决独有的业务挑战?
ai算法或模型方法历史
ai算法的数学结构或数学公式是什么? 这些是否经过了第三方专家对准确性的验证? 负责监督正在使用中的ai算法模型的负责人? ai模型开发的数据类型(结构化/非结构化数据)和数据源(内部、外部、两者兼有)是什么? 数据集有多大? 在被分析之前，数据集是否经过了清洗?如果是的话，是谁清洗的，使用了什么方法? ai模型中使用的数据源，质量和准确性怎么样? 与所有版本的历史记录相比，预测准确性的基准得分是多少? ai模型和ai算法是否有风险分类，是否制定了风险缓解计划? 开发的ai模型是否经过了数据偏差测试? 使用了哪些数据偏差方法? 进行了几种数据偏差风险评估? 上一次审查和优化/重新训练ai模型是在什么时候?
ai算法或模型的价值实现
就投资回报率而言，ai模型能给企业组织带来什么价值? 是否有效率或者效果值能够清晰定义roi? 第一个用例的roi/价值结果预测，与实际ai产生的roi结果相差多少? ai价值结果是否已经经过了财务或者第三方专家的验证、审核或签署?如果是的话，是否已经提交了报告? 这种ai模型方法与其他行业最佳实践相比如何? 是否有针对ai模型或文件的有效流程改进计划?
尽管还有很多其他问题，但要监督ai卓越中心来跟踪ai模型的演进发展，董事会和ceo们可以从年度审计风险评估和治理运营流程开始着手。
遗憾的是，多数情况下ai模型都是由数据科学家、计算机程序员或者专业服务公司(第三方供厂商)开发的，他们都致力于构建一个特定的ai模型，不管是预测美国热点区域第二波疫情情况，还是使用ai无人机预测害虫给收获季带来的影响，还是预测收入，以及确保ai方法的潜在风险管理实践，在大多数情况下，设计和构建ai模型的参与者都是用心良苦的。
董事会和ceo们必须意识到，ai素养是他们发展和培养人才所需的一种新能力。ai模型需要不断优化才能成功用于生产环境，而对数据管理基础设施进行现代化投资，是确保数据和机器学习与时俱进的关键。如果管理层不监控ai模型的生产环境，对模型进行再训练，并且随着时间的推移增加其他数据源以加强模型洞察的话，他们就会犯错。
ai就像是建造一座花园，施肥和除草是收获美丽的一项长期投资。ai不是雕塑，你不能构建一个模型然后未来几年一直保持它的原始状态不变。有人说ai是一种新型石油，而我更愿意说ai是一种新型氧气，因为ai越来越普及，像气候变化一样，潮起潮落无处不在。你想要能够洞悉花园中的一切生长状态，就需要卓越的远见才能做出明智的规划。
对于董事会和ceo们来说，遗憾的是很多技术负责人或者cio并不擅长ai和数据科学实践，这进一步提高了实施ai的企业所面临的风险。首席数据官(cdo)和首席数据科学家官(cdso)的兴起，推动了ai进化、模型构建、风险管理实践的发展，尽管大多数公司在数据支持系统方面的投资，不得不和保护算法和ai模型安全性方面的投资节奏保持一致。
董事会和ceo们有责任确保ai审核和风险管理框架得到合理实施，推进ai治理的向前迈进。
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尽管ai的发展迅速，但董事会和ceo们在ai语言素养和风险管理实践方面仍然远远落后。ai的崛起就像是一场暴风雨，一场完美的风暴可能正在酝酿之中，但很少有董事会和ceo能回答这个问题：你的ai算法和ai模型位于何处，ai算法或者模型是否存在风险?
ai的发展是迅猛的：2020年7月初发布的最新全球研究报告指出，ai市场的复合年增长率超过42%%uff0c在美国ai市场规模超过7337亿美元。根据麻省理工学院斯隆研究中心(mit sloan research)的说法，超过90%%u7684大型企业正在利用ai改善他们的客户交互旅程。ai创业投资的增长让人想起了互联网时代的牛市，但你可能还记得，2002年3月牛市下跌了76%%uff0c这唤醒了人们对价值实现和盈利能力重要性的觉醒。
根据cbi insights的数据，2019年ai初创公司总共募集了266亿美金，涉及全球2200多笔交易，尽管遭遇了疫情，但医疗应急和智能机器、医疗机器人等变革性技术，正在迅速兴起成为帮助应对疫情的ai解决方案。
平均而言，到2022年，高级分析方面的投资将超过整体市场预算的11%%u3002随着企业组织将ai和机器学习工具纳入他们的业务流程，到2025年，ai软件相关支出将达到1250亿美元。
你可能会认为，董事会和ceo们可以轻松地了解他们所有的ai算法和ai模型位于何处，非常清楚各种风险状况，并且能够通过清晰的kpi和roi来证明价值的实现。
遗憾的是，很多企业被采用黑盒ai实践的ai计划吸引，这就意味着没有清晰的问责制，是不透明的，更不用说审计风险了。董事会董事和ceo们知道他们的员工身处何方(无论是远程办公还是在办公室)，知道应该联系谁来解决客户服务或个人问题。
但是，恐怕没有一家跨国企业的董事会或者ceo可以在不到五分钟的时间内，拿出一份该企业所有ai算法或者ai模型资产的完整列表，也不知道上一次修订模型是在什么时候，给不出可靠的、经过第三方验证的风险分类证据。
随着数据的民主化逐渐成为实现ai的基础，我们必须提高ai和机器学习的相关kpi，让ai kpi比财务kpi更加重要，从而提高透明度，就像审计师受到损益表信托责任制的约束一样。世界正在发生巨变，数据已经成为我们最具战略意义的资产，但是鲜有企业成为数据管理实践的标杆，他们不知道数据是在哪里设计、收集和存储的以实现和跟踪ai转型所能带来的价值。
尽管有不少企业已经投资了机器学习运营(mlops)，但很少有企业拥有成熟的ai卓越中心，其中，mlops是一项核心能力。new relic最近一项研究发现，受访的750位全球高级it决策者中，有89%%u7684人认为，ai和机器学习对于企业组织的it运营至关重要。有近84%%u7684受访者认为，ai和机器学习将让他们的职责变得更易于管理。这一乐观的预测，将加速数据管理实践的不断完善，而这正是ai建模和风险管理实践的关键。
笔者在过去18个月中对超过500位全球大型b2b企业c级高管的交流中发现，没有一家企业可以在5分钟时间内回答大多数以下问题。
要保持领先地位，就要恰当地提出各种ai相关的问题，每一个使用ai算法构建定制化ai模型以解决特定问题或业务挑战的项目，都应能够回答以下这些问题：
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ai就像是建造一座花园，施肥和除草是收获美丽的一项长期投资。ai不是雕塑，你不能构建一个模型然后未来几年一直保持它的原始状态不变。有人说ai是一种新型石油，而我更愿意说ai是一种新型氧气，因为ai越来越普及，像气候变化一样，潮起潮落无处不在。你想要能够洞悉花园中的一切生长状态，就需要卓越的远见才能做出明智的规划。
对于董事会和ceo们来说，遗憾的是很多技术负责人或者cio并不擅长ai和数据科学实践，这进一步提高了实施ai的企业所面临的风险。首席数据官(cdo)和首席数据科学家官(cdso)的兴起，推动了ai进化、模型构建、风险管理实践的发展，尽管大多数公司在数据支持系统方面的投资，不得不和保护算法和ai模型安全性方面的投资节奏保持一致。
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