先为所有人建立统一的安全使用基线:哪些工具获准使用,哪些数据可以输入,由谁核对产出。然后按岗位分组,让管理者在自己的工作中实践这些规则。一次性的研讨会能提高意识,但只有当培训融入员工本来就在做的工作时,习惯才会改变。
要点速览
- 你的管理者已经在使用 AI,所以培训应从他们目前的做法出发,而不是从零开始。
- 面向全体员工的简短安全使用基线,涵盖获准工具、数据规则和人工复核。
- 再由岗位小组把这条基线应用到真实工作流程中,习惯正是在这里养成的。
- 在培训前后测量使用情况和事故,让人力资源部门能展示发生了什么变化。
- 禁用工具却不提供更好的获准替代方案,只会让使用转入看不见的地方。
#员工自带 AI 工具的情况有多普遍?
非常普遍。Microsoft 与 LinkedIn 的 Work Trend Index(2024 年 5 月) 报告称,75% 的知识工作者在工作中使用 AI,78% 的 AI 用户自带工具,报告称之为“自带 AI”。只有 39% 的 AI 用户表示公司为他们提供过 AI 培训。
所以,把报告粘贴进 ChatGPT 的管理者并不少见。他们找到了一个有用的工具,只是没人告诉他们规则。风险是真实存在的,因为客户数据、薪资或合同可能流出你的系统,但使用 AI 的本能应当加以引导,而不是惩罚。
安全使用基线应该涵盖什么?
要足够简短,让每位员工都能学完;也要足够具体,让他们记得住。Stennir 围绕四点来设计:
- 哪些工具获准使用,以及应通过哪些账号使用。
- 哪些数据绝不能输入:个人数据、客户文件、薪资,以及任何受合同约束的内容。
- AI 的产出在到达客户、监管机构或工资单之前,由谁核对。
- 如何报告失误,例如粘贴了错误的文件,而不必担心受到责备。
基线还会用平实的语言解释,为什么提示注入和数据泄露很重要。OWASP 大语言模型应用十大风险 把提示注入列为第一大风险,对制定规则的 IT 和安全团队来说是一份有用的参考。
除了一次性研讨会,还有什么有效的方法?
按岗位分组。完成基线培训后,按岗位把人分组:财务经理一组,人力资源业务伙伴一组,运营负责人一组。每个小组从自己的日常工作中选一个真实工作流程,使用获准工具和自己的文档进行练习。培训师做过这项工作,会展示真正经得起检验的提示和核对方法。
上过冗长通用课程的买方往往说法一致:他们不喜欢那种培训。围绕真实任务的短课程,把熟练用户和犹豫的用户搭配在一起,效果更好。小组结束时,会留下一套团队会继续使用的共享提示和核对方法。
We are
Stennir 为每位员工提供统一的安全使用基线,再按岗位分组,用获准工具在他们自己的工作流程上开展培训。
We aren't
Stennir 不是用邮件发一份 PDF 的政策撰写者,也不是推销单一 AI 产品的供应商。
人力资源部门如何证明培训有效?
前后对比测量。在小组培训开始之前,记录每个岗位使用哪些获准工具、使用频率如何,以及报告了哪些数据事故。培训结束后再测量一次。AI 培训 服务在每个项目结束时,都会基于这些数字出具一份采用情况报告,让人力资源和培训发展部门能展示变化,而不是统计出勤人数。
人力资源或培训发展负责人接下来该做什么?
问几位管理者,他们目前用 AI 做什么;这些回答会告诉你应该先培训哪些工作流程。然后 做免费的就绪度评估,或 预约一次 30 分钟的通话。从运营角度看,请参见 面向运营团队的 AI;如果 Copilot 使用率低,请阅读 为什么 Copilot 许可证无人使用。
常见问题
我们必须先禁用 ChatGPT 吗?
不一定。禁用却不提供获准的替代方案,往往会让使用转到个人手机上,而你什么也看不到。更好的顺序是:先明确获准工具,制定数据规则,再就两者培训员工。有些公司随后会通过企业账号开放 ChatGPT,并对数据设定明确限制。
开始之前,需要我们提供什么?
Stennir 需要你现行的 AI 政策或可接受使用政策(如有)、获准工具清单,以及人力资源或培训发展部门的一位联系人。对于岗位小组,我们需要每个岗位一位能讲解真实工作流程、并能分享可安全用于培训的样本文档的人。
培训可以用阿拉伯语和法语进行吗?
阿拉伯语和英语可以,Stennir 对这两种语言完整支持。法语和其他语言可按需提供。基线和小组教材都用员工的工作语言编写,示例使用你自己的文档,让员工在每天处理的那类文本上练习。
培训期间我们的数据去了哪里?
留在你的账号里。各小组在你自己的租户下使用获准工具,Stennir 不会把培训文档复制到自己的系统中。凡涉及个人数据,示例都会在课前做脱敏处理,或替换为逼真的样本,所以没有人会在真实客户记录上练习。
