获取人工智能（AI）的门槛极低，用户只需登录网站或下载应用，即可瞬间连接生成式及代理式AI工具。这些工具虽能回答各类问题并执行繁杂任务，但便捷的访问权限并未自动转化为熟练的使用能力。
许多组织在部署AI时，忽视了存储、提示词工程、集成和治理等关键基础设施的建设。AI企业培训师、Automate Social首席执行官Mia Bowyer指出，这种基础缺失普遍存在。
“AI被设计为易于上手，许多人因能快速获取信息并获得多巴胺快感，便误以为自己已精通AI，实则未掌握任何基础知识。”Bowyer表示。这导致组织内部AI系统混乱，员工不知数据存储何处，也不懂如何正确指令AI，最终浪费的时间甚至超过手动操作。
从领导层开始的系统化部署
Bowyer建议，组织首先需明确“良好部署”的定义，厘清营销预期与实际需求（如簿记完成时间点、人力资源合同属性等）。她提出了一套具体实施路径：
“首先对领导层进行培训，确立AI系统的目标与愿景；将所有特定工具整合至统一平台；由技术团队负责设置安全性与隐私保护；并确保所有用户遵循统一的提示词结构。”
除了正确的系统设置，解决用户对AI的抵触情绪同样关键。Bowyer主张避免堆砌技术细节，而是让用户先获得“快速成功体验”。例如，她曾协助一位多年手动整理会议纪要的高管助理，通过引入录音设备及Claude系统处理音频。当员工亲眼见证AI如何节省时间并使其专注于更高价值工作时，抵触情绪便自然消退。
“你需要帮助他们提升已在从事的工作。”Bowyer强调，一旦用户看到AI与其角色的相关性，参与度便会显著提升。
数据安全与私有化趋势
尽管人们绝不会将银行账户或私人邮件的全权访问权限交给普通员工，却常 routine 地将这些“数字钥匙”交给AI。Bowyer警告：“人们自愿将城堡的钥匙交给AI，这比交给一名员工要糟糕一百万倍。”
为降低重要数据意外共享的风险，企业可通过审计大型语言模型（LLM）设置、部署数据删除工具及使用虚拟专用网络（VPN）等安全协议进行防护。Bowyer预测，组织将逐渐停止向公共平台输入数据，转而采用私有、独立运营的AI模型，以更安全地利用该技术。
当前，AI工具的演进速度远超企业的变更管理能力。短短三年内，技术已从强大的问答生成式系统，发展为可监控活动并自动化复杂流程的代理式系统。“我认为差距会越来越宽，工具也会越来越好。除非公司得到培训，否则它们的反应会越来越慢。”
对企业而言，当下最迫切的需求并非更强大的AI工具，而是更好地使用、管理和保护已有的技术资产。