導入 AI 打造未來前，企業資料風險別掉以輕心

在一個週一的早上，台北市中心某家高科技公司的會議室裡氣氛緊張。資深專案經理Ada正在為新專案的提案做最後的準備，這個專案的目標是導入AI來提升公司效能。然而，Ada心中卻隱隱感受到一絲不安。「這次的資料準備是否真的完備？這資料的來源可靠嗎？」




專案管理中常見的另一個挑戰就是如何處理資料風險。Ada最近看過一篇報導，一家國際知名企業因為不當使用資料被罰款數百萬美金，以及更早前韓國三星員工用ChatGPT導致資料外洩事件。這個故事提醒她，企業導入AI前，了解資料風險並非僅是合規部門的工作，而是每個負責此類專案的人的責任。

在台灣職場，很多專案經理面對AI專案時，會聚焦在技術優化與資源配置，而往往忽略了資料本身的複雜性和風險。資料風險不僅僅是資料洩漏，還包括資料不完整、來源不可靠及使用不當等問題。這些問題可能會導致專案偏離預期，甚至影響公司的商譽。

專案經理必須藉由多方面的努力來降低資料風險：

1. 必須確保所有利害關係人對於資料的需求和使用方式有一致的理解。Ada與其團隊開始進行詳細的需求訪談，了解每個部門在資料方面的擔憂，並制定一個共識的使用手冊。這樣即便後續的資料處理由技術部門執行，也不會發生誤解或差錯。
2. 專案管理需要建立明確的資料驗證流程來優化整個流程。Ada和她的團隊選擇了合適的數據審計工具來定期檢查資料準確性。他們還設計了一套藉由持續回饋機制來不斷調整的工作流程，這樣做能有效預防資料風險。
3. 企業文化的培養亦是重要的一環。管理層應鼓勵透明的溝通，讓團隊成員勇於報告可能的資料問題，而不會因為害怕責怪而隱瞞。Ada在每個會議中都強調，「發現問題比掩飾問題更有價值」，並獎勵那些提出建設性意見的員工。

撫心自問，很多台灣職場中的領導者很少花時間去理解資料背後潛在的問題，尤其是在導入AI的繁忙節點中。然而，若能在現階段就識別和處理資料風險，不僅能讓專案更順利，也能為企業的長遠發展打下堅實基礎。

企業若能在專案初期就謹慎管理資料風險，那麼AI的導入將無疑能帶來正面的革新。讓我們成為能駕馭資料浪潮的舵手，而非被其淹沒的水手。