生成式人工智慧無所不在，而且發展迅速。無論你是否意識到，ChatGPT、Claude、DeepSeek 和 Gemini 等工具都已在你的辦公室中廣泛使用。麻省理工學院 Nanda 計畫最近的一項研究發現，90% 的員工在工作中使用人工智慧，大多數人對 IT 部門隱瞞了這一行為。這個數字雖然在意料之中，卻也令人震驚。
令人瞠目結舌的是，它普及的速度如此之快；但考慮到GenAI對個人生產力的巨大變革性影響，這一點也並不令人意外。誠然，使用它有很多需要注意的地方，而且它也無法取代你的員工。但它確實有潛力提升公司內部的生產力和工作流程，這正是它如此引人注目的原因。
官方企業人工智慧計畫與實際應用之間的脫節揭示了一個關鍵事實：員工無需等待許可。你的員工已經跨越了麻省理工學院研究人員所說的「人工智慧世代鴻溝」——即那些深陷試點泥潭的組織與那些真正從人工智慧工具中獲取價值的組織之間的差距。
從可見性到智慧：GenAI Protect 揭示了什麼
這種「違規」行為未必是弊端。事實上，它可能是製定一套適用於內部流程的明智人工智慧策略的關鍵。但要真正發揮作用，你需要了解員工正在使用哪些工具，以及他們如何使用這些工具。然後，你就可以部署最適合團隊的生成式人工智慧工具，制定用例，並制定合理的使用策略。
聽起來像是不可能的任務？ Check Point SASE 的GenAI Protect可以幫助您輕鬆實現。 GenAI Protect 透過瀏覽器安全性擴充功能部署，可以顯示您的團隊正在使用哪些服務、他們正在共享哪些類型的信息，甚至允許管理員查看提示訊息。
這是海量數據，可以從兩個方面幫助你：
對於那些習慣分享敏感資訊（例如銷售業績和預測，或絕密產品計劃）的人來說，選項 1 是不言而喻的。此外，還應採取適當的安全措施來應對人工智慧可能帶來的潛在風險，以及防止開發人員過度依賴「氛圍編碼」。
你腳下就有一個絕佳的試點計畫正在蓬勃發展。私下使用 GenAI 的員工往往積極性很高，而且很可能正在探索一些富有創意且行之有效的使用方法。這類使用數據對於制定政策而言是一座金礦。
對於管理員而言，GenAI Protect可以幫助他們快速發現這些問題使用。所有受監控的 GenAI 會話都會根據風險等級進行評分，風險等級分為低、中、高和嚴重四個類別。
除了監控提示及其包含的非結構化資料外，GenAI Protect 還按用例對提示進行分類，以便您可以查看您的團隊是否正在使用 LLM 進行偵錯、資料分析、內容和影像生成等。
基於真實使用數據建立您的人工智慧策略
基因人工智慧（GenAI）有望提高員工的工作效率，但如果沒有指導，它們的作用也有限。不妨看看麻省理工學院報告中的其他一些發現：
為什麼會出現這麼多負面結果？部分原因是 GenAI 目前存在一些局限性，例如保留反饋和適應環境的能力不足。公平地說，這些限制一直在改進；然而，任何長期使用 GenAI 的人都對這些問題非常熟悉。
考慮到人工智慧的局限性，您的公司能否藉助人工智慧取得成功？答案是肯定的。麻省理工學院的報告指出，關鍵在於瞄準高價值且可重複的工作流程，例如初始合約審核、文件摘要和樣板程式碼產生。您的員工很可能已經在嘗試改善公司內部的這些工作流程。使用 GenAI Protect 可以找到他們，了解他們的工作進展，並幫助他們指明未來的發展方向。
麻省理工學院的研究表明，最成功的企業並沒有試圖從零開始建立一切。相反，他們與能夠提供可學習工具的供應商合作，這些工具能夠適應他們特定的流程。這些企業將人工智慧採購視為聘請業務流程外包 (BPO) 合作夥伴，而不是購買傳統軟體——他們要求深度定制，並要求供應商對業務成果負責，而不僅僅是功能清單。
身為決策者，您有責任收集資料、觀察使用情況，然後制定政策，引導團隊走上穩健的發展道路。您的員工已經向您展示了哪些方法行之有效。現在是時候進行策略性規模化推廣了。
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文章來源/Check Point Blog Check Point Blog
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