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最新数据显示，营销领域的人工智能治理正在快速普及。美国广告主协会（ANA）今年 1 月的一项调查显示，超过四分之三（76.6%）的营销人员表示，其所在机构已制定了专门的 AI 使用政策，这一比例较一年前的 55.3% 大幅提升。
然而，在表面合规进展的背后，是 AI 战略层面的明显滞后。近半数（46.2%）的机构仍未制定正式的 AI 规划路线图，超过七成（71.6%）尚未设定明确的 AI 投资回报率目标。这形成了一种“监管先行，成效未明”的普遍现象。
治理框架先行的深层矛盾
将治理框架与 AI 部署同步推进，过程固然缓慢且复杂，却有其现实必要性。调查中，近 95% 的受访者表达了对合规与隐私风险的担忧。先建立治理规则，虽可能拖慢整体进度，却能通过防止试点项目因合规问题中途夭折，来保护初期的投资。
然而，仓促出台的 AI 政策，也暴露并加剧了组织内部的断层。管理层可以展示成文的政策与增长的预算，而一线团队面临的，却是将宏大的 AI 应用目标，落地为具体、琐碎且常与核心业务指标脱节的工作流程。
这种脱节可能导致两个主要问题：
- 当官方规则过于严苛或模糊时，团队为赶进度，可能转向使用未经批准的“影子 AI”工具，这反而会引发政策原本旨在防范的隐私与合规风险。
- 若缺乏清晰的战略目标、评估标准和权责划分，AI 的应用往往只能停留于“为特定任务节省几分钟”的工具层面，难以成为驱动业务增长的引擎。
从治理优先转向战略引领
为了构建真正有效的 AI 治理体系，组织需要调整思路。在急于固化治理规则之前，更应优先明确 AI 的战略目标、实施时间线与可衡量的投资回报率指标。
前期在规划上多投入一些时间，虽会略微延缓部署速度，却能从根本上降低风险，并使后续的应用效果更易于追踪和验证。一个清晰的 AI 战略能够回答几个核心问题：我们为何要应用 AI？希望达成哪些具体的业务目标？如何衡量成功？
将治理置于战略与投资回报率之前的普遍做法，表面上让一切显得井然有序，实则可能掩盖了 AI 应用零散、孤立且缺乏协同的现状。这种“治理早产”带来的结构性问题，在日后修正时将付出更高昂的代价。有效的 AI 治理不应成为创新的枷锁，而应成为战略落地的护航者。
