AI治理正迅速跃升为全球企业议程的首要议题。
企业内部没有任何一个合规职能部门能够全面负责AI治理，它必须是一项协作性工作。
以下是企业中任何负责AI治理的人员都需要具备的4项关键技能。
AI治理问题已进入企业高管层视野。首席执行官及其他高级管理人员，以及技术、数据隐私、风险、法务和安全领域的专业人士，都在寻求洞察，了解其他公司如何应对AI治理这一棘手问题，并确定哪种模式最适合自身。
显然，全面变革势在必行，而且刻不容缓。即将生效的AI法律并未提供端到端的合规蓝图以应对所有风险；它们只是在现有既定合规义务的基础上增加了新的要求。不同之处在于，风险评估与缓释无法在传统的部门壁垒之内实施。
其核心是数据，我们都清楚，没有数据就没有AI。个人数据的收集、使用、处理、存储和处置本就是高度监管的领域，但企业需要进一步努力，以应对AI如何颠覆传统的数据风险格局。
AI治理需要跨学科协作
使AI治理更为复杂的因素之一在于，合规专业领域通常分布在企业的多个部门。因此，其现有的治理机制和流程可能相当割裂，只专注于识别和缓释特定风险，而未能跳出各自狭窄的职责范围，审视全局。
例如，数据保护专业人员在隐私审查过程中，并不具备识别潜在知识产权侵权的能力。同样，知识产权律师也并非评估个人数据相关风险的最佳人选。然而，正是数据隐私、风险、法务和安全这些职能部门，必须通力合作，以应对与AI相关的风险。
协作至关重要。应对这一问题的最佳方式，是将AI治理的责任交由具备相应技能的职能部门，由其统筹形成无缝衔接、集成一体的方案，并配以适当的运营模式，以确保问责机制得到落实。
立即采用基于技能的方法来分配AI治理职责
宜早不宜迟。不要等到所在司法管辖区通过AI法律后，才开始就AI风险展开必要的内部讨论。知识产权、数据保护和产品责任方面的现有挑战屡见于各类媒体报道，而且仍有许多灰色地带。新的治理模式需要时间构建，组织文化和内部政治的审慎协商同样需要时间，包括为使新治理模式落地并扩大规模、与AI战略雄心保持一致所需的相关资金投入。
高效AI治理职能所需的4项技能
通过基于技能的评估，判断由谁来主导AI治理，有助于明确方向，并为组织决策提供依据。以下四项技能是高效AI治理职能不可或缺的：
能够阐释AI技术的运作原理：鉴于涉及的利益相关方范围广泛，理解AI技术的运作原理，并能够以更广大的治理受众可理解的方式加以转述，至关重要。技术术语必须被理解，并以大多数非技术人员和高级管理层能够理解的语言进行传达，同时还要具备在需要时深入细节的能力。这需要一定程度的技能再培训，并主动了解AI及其底层数据，同时与业务部门密切合作。
能够建立并管理治理计划：影响领导层并争取适当预算的能力，对于实施AI治理计划至关重要，尤其是因为该计划需要协调组织内已有的各类治理机制、流程和运营模式，并有效管理包括组织培训在内的新计划。需要关注的是：现有的合规计划（例如为促进GDPR合规而设立的数据保护计划）能否纳入AI治理要求，或者是否需要一个新框架，或与现有框架保持一致的总体治理模式，才能更好地支撑该计划。
了解组织架构以及工作的实际运作方式：必须了解现有合规职能的运作方式及其所在的业务部门，才能组建所需的跨学科团队。例如，一个能够涵盖个人数据使用所有挑战的稳健框架，若未能识别AI使用或版权保护方面的合同风险，则将使所有人受挫。能够借助对现有框架的了解跨职能协调（例如，识别哪个团队负责判定开源软件相关的版权风险），将是一项巨大的优势。制定一个满足AI所有这些需求的通用框架绝非易事，既需要影响者，也需要执行者。
以解决方案和成果为导向：法律、法规、网站使用条款和商业合同都会带来限制、解释上的差异以及模糊之处，因此，推动AI治理的职能部门必须以解决方案为导向，积极主动，在应对风险的同时，帮助业务部门应对这些挑战，这一点至关重要。否则，这将使业务陷入停滞，并培育出一种更不愿遵守AI治理计划所设定各项约束的文化。AI治理应为加速和推动创新指明道路，而非阻碍创新。
以不同的方式行事，树立对AI的信心
AI无疑将颠覆现有行业，各业务部门的岗位也将随之演变，这要求对劳动力进行技能再培训。必须将AI治理视为不仅仅是走过场的合规检查，它是一个契机，可借助AI以不同方式开展工作，同时提供有力的监督，使人们信任其成果。随着技术持续快速演进，法律法规虽然变化较慢但仍在不断推进，组建一支具备跨学科能力、敏捷高效、随时准备支持业务的团队，将使您在竞争中脱颖而出。
无论AI治理在组织中落在何处，思维方式都至关重要。您越能认识到所需的技能，并理解这是一项团队协作的工作，这种新型治理模式就越有可能嵌入组织之中，为加速创新提供恰当的护栏，而这正是每个人真正希望实现的目标。
本文所反映的观点为作者个人观点，不一定代表EY全球组织或其成员firm的观点。
