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面向 2026 年的企业技术指南正面临全新要求，但它并非凭空产生，而是建立在既有 IT 治理准则之上。人工智能的兴起可能让您现有的技术指南迅速过时，因此立即启动修订至关重要。
资深科技作家 Thomas Erl 与 Red Hawk Technologies 首席执行官 Matt Strippelhoff 指出，企业需要引入经过验证的实践方法，以帮助团队验证 AI 构想、运行安全的试点项目，并清晰证明项目的投资回报。无论指南是正式文件还是非正式清单，其核心价值在于确保团队战略对齐，实现运营部署的一致性。
人工智能时代的八大准则
1. 始于真问题
精准识别 AI 能真正创造价值的场景，而非为用 AI 而用 AI。Strippelhoff 指出：“一些公司正忙于寻找应用 AI 的途径，却尚未界定清楚要解决的核心问题。传统的战略规划流程对于锁定一个真正有意义的问题至关重要。”
2. 明确预期成果，前置商业论证
对于 AI 计划而言，评估组织对构想本身的准备度是重中之重。必须有人投入时间构思并定义清晰的愿景，随后整合领域专家客观判断是否真的做好了准备。
3. 增设额外审慎层
部署 AI 意味着深入挖掘组织最核心的知识库。训练数据正来源于此，同时也包括了验证 AI 生成响应或输出的方法论。
4. 为异常预留空间
即便规划最周密的 AI 系统也可能遭遇瓶颈。数据质量不佳可能在 AI 输出中引发显著的矛盾，给训练 AI 模型带来诸多挑战。
5. 为 AI 模型训练预留充足时间
必须确保训练数据是及时更新且准确的。以医疗保健领域为例，繁杂的计费代码使得自动化收入周期管理极具挑战性，这一过程需要人工密切监控以确保正确分类。
6. 确保数据就绪
一些公司可能认为凭借其数字资产已经准备好推进 AI 计划，结果却发现数据状况如此糟糕，以至于不得不“搁置”项目，这直接导致项目被暂停或永久放弃。
7. 始终保持人在回路
AI 输出验证流程的关键部分在于在核心节点保持人工监督。这很可能是一位“验证输出的领域专家”，并且相关的培训需要时间投入。
8. 审视平台限制
如果您的解决方案依赖于通过 API 端点在系统间提取和移动数据，那么在调用次数、服务可用性、可获取的信息类型以及获取频率方面都可能存在限制。
在当今飞速演进的数字世界中，如果您或您的团队正在运用人工智能，重新审视这些准则已刻不容缓。面向 2026 年企业的指南确实提出了新要求，但它同样承袭了过往的 IT 治理智慧，为企业 AI 应用提供坚实基础。
