当企业迈向自动化生产力之旅时，首要任务并非部署AI工具，而是为此奠定基础。在引入Microsoft Copilot等产品之前，基于企业目标、准备程度和现有能力制定战略至关重要。这一关键规划阶段有助于实现与企业特定目标相契合的安全、可扩展的AI应用。

什么是Copilot就绪能力？为何它至关重要？‌

Copilot就绪能力意味着您的企业已具备安全、高效地实施和利用AI工具的能力。团队需要一个支持安全实验与发展的框架，这包括：培训用户将AI融入日常工作流程，确保数据受到保护并得到妥善治理，同时全面掌握经批准和未经批准的AI使用情况。

人员、流程与技术领域的差距分析‌

本阶段的首要任务是在三个关键领域开展差距分析：人员、流程与技术。

人员：评估员工和管理层在采用 AI 方面的准备程度。 这包括识别跨部门的关键利益相关者，吸引具备 Copilot 或 AI 经验的内部推动者，并建立卓越中心以推广最佳实践和培训。定期开展隐私最佳实践培训以及持续评估，有助于应对新的威胁或监管变化。缺乏实用培训和真实应用策略会削弱信心、增加变革阻力，并限制 AI 能带来的价值。

尽早让合适的人参与。 如果缺少所有相关部门的代表，您的 AI 战略可能会缺乏所需的深度和支持。当合适的人从一开始就参与时，团队能够实现一致性、具备可辩护性，并获得将 AI 战略转化为可衡量成果所需的运营清晰度。

流程：评估您的企业是否建立了正式的数据保护或隐私计划，并定期进行审查和强化。 此类计划应制定明确的政策和流程，用于处理敏感信息，确保符合相关数据保护法规（如 GDPR、PCI DSS 或 HIPAA），并明确数据管理的角色和职责。该计划应包括识别敏感数据、控制访问、监控数据流以及应对潜在事件或泄露的流程。通过建立可靠的框架，您可以确保 AI 应用既安全又符合企业核心价值和合规要求。

评估您的企业是否建立了标准化流程，用于标记和分类结构化及非结构化数据。对于结构化数据，可通过自动化规则和元数据标签标记敏感内容，如个人或财务信息。非结构化数据（如电子邮件或文档）则需要借助自然语言处理工具或人工审核，以确保标注准确。在数据管理系统中整合分类功能，可以实现动态访问控制，并支持风险管理和合规需求。 这些策略为高级控制措施（如加密和数据防泄漏 DLP）奠定基础，确保敏感资产在整个生命周期内得到保护。

考虑用户如何接受处理敏感信息的培训。现在是开始起草可接受使用政策和 AI 治理框架的时机。 在早期建立治理结构，涵盖模型透明度、可解释性以及风险缓解策略，对于应对幻觉、数据泄露和模型漂移等问题至关重要。这种早期整合使团队能够获得控制力、信心，并为负责任地扩展 AI 打下可辩护的基础。

技术：审查现有技术架构，识别差距。 首先对当前的数据安全状况进行全面审计，包括现有数据保护措施和内部风险协议的有效性。评估是否已建立访问管理、活动监控以及应对潜在内部威胁或外部攻击的控制措施。

识别任何漏洞，例如过时的政策、访问限制不足或敏感数据流动监控的缺失。这需要审查数据在各平台上的存储、共享和分类方式，以确保只有授权人员可以访问机密信息。

人员、流程与技术差距分析将帮助您确定整改工作的优先级，首先聚焦最关键的资产和流程。最终，这些措施确保在引入 AI 时，它只会与经过妥善保护和授权的数据交互，从而使您的团队能够更快行动、降低风险，并释放 AI 的真正价值。

制定定制化的 AI 采用计划

企业应根据运营实际和长期战略目标量身定制 AI 采用策略。 首先，利用 Microsoft SharePoint 高级管理（SAM）和数据安全态势管理（DSPM）等工具。这些解决方案可实现主动的数据暴露审计和访问控制收紧，确保敏感业务信息仅供适当人员访问。

在需要限制 AI 访问关键或机密信息的情况下，可部署针对性的 DLP 策略，防止 AI 处理标记为高风险或敏感的文件。

为进一步提升数据质量和运营效率，实施数据生命周期管理（DLM）实践，将内容分类为相关、过时或琐碎（ROT）。 这有助于简化数据存储库、提高 AI 输入数据质量，并支持明智决策。 将 DLM 与记录管理（RM）结合，可确保合规、防止未经授权的更改，并保护关键业务信息免于意外丢失。

在这些控制措施的基础上，企业应建立持续监控系统和自动化警报，以便快速检测并应对异常活动或潜在威胁。这些步骤将构建一个具有弹性的框架，使企业能够在法律科技不断发展的过程中自信地引领并创新。

影响您的 AI 战略的关键因素

有多个因素会影响您的企业是否准备好迎接这一变革，理解这些要素是释放 AI 全部潜力的关键。

数据质量问题，例如信息不准确、不完整、重复或标注不当，会削弱 AI 的有效性。这类问题会导致分析结果不可靠并引发错误决策。为解决这些问题，应定期进行数据审计，以识别并纠正错误，统一数据格式，确保正确的标记和分类，并清除过时或冗余的记录。

忽视对提示词、智能代理以及具体用例开发的培训也会造成障碍。缺乏提示工程技能和对代理功能的清晰理解的团队，往往会误用或未充分利用 AI，导致采用率低、结果令人失望。没有实际用例，AI 项目将停留在抽象层面，与日常工作脱节，从而引发员工的困惑和怀疑。

通过将您的 AI 项目锚定在明确的目标和治理框架上，您可以确保每一次部署都有明确的目的、安全性，并与企业最重要的事项保持一致。这种方法通过将精力集中在能够带来实质性成果的用例上，加快了价值实现的速度，同时防范代价高昂的失误和合规风险。主动应对法律、伦理和安全要求能够建立组织信任，并鼓励负责任的 AI 创新。简而言之，当战略和合规融入 AI 采用计划的核心时，您就为可扩展增长、持久转型以及在不断变化的数字化环境中实现韧性领导奠定了基础。

当战略以这些核心驱动因素为基础时，企业不仅能够最大化投资收益，还能构建一个具有韧性的基础，以降低风险并促进信任。那些今天通过深思熟虑地将技术与目标和合规性相结合的企业，将在未来引领潮流。
 

Paul Renehan‌，Epiq 咨询与实施高级总监

Paul Renehan 是一位资深领导者，在数据治理、信息保护和电子取证领域拥有超过二十年的经验。在其职业生涯中，他成功领导了多项战略举措，提升了跨行业、跨领域的数据质量、安全性与合规性。Paul 曾与多家《财富》100 强企业合作，设计并实施最佳实践、框架和政策，将数据治理与保护与业务目标及监管标准相统一。

Paul 在数据分析、架构、质量、隐私和安全方面拥有深厚的专业知识，并精通支持这些领域的各种工具和技术。他熟悉全球标准和法规，包括 GDPR、CCPA、HIPAA、PCI-DSS、ISO 27001 和 NIST。

Paul 拥有Northeastern University D'Amore-McKim 商学院的信息系统学士学位。他是微软认证的信息保护管理员、微软认证的安全管理员，以及认证电子取证专家（CEDS）。他经常在行业会议和活动中发表演讲，并每年为研究生讲授国际商务和法律科技趋势。

在 Epiq ，Paul 领导一支专家团队，为客户提供战略性的数据治理和信息保护解决方案，确保整个生命周期中的数据完整性和合规性。他还与 Epiq 风险与合规部门的领导密切合作，使内部治理举措与企业目标保持一致。


 
Jeremy Sawyer，Epiq 解决方案架构总监

作为 Epiq 的解决方案架构总监，Jeremy 利用 Microsoft Purview 来满足客户的业务需求，通过将企业目标与微软技术相结合，重点关注数据保护和安全。作为 Copilot 高级用户和 Agentic AI 爱好者，他深知负责任地部署 AI 的重要性，确保敏感数据得到保护并最大限度降低内部威胁。Jeremy 制定定制化的项目范围和提案，旨在加强数据安全并防止泄露。他为企业提供实施 Copilot 的战略指导，重点通过人员、流程和技术的平衡方法提升 AI 就绪能力。

此前，Jeremy 曾在 Varonis 担任云架构师，专注于北美地区的 M365，期间与产品管理、销售领导、工程、开发和市场团队合作，同时为美国多个销售团队提供数据保护解决方案支持。他早期的职位包括在 SADA Systems 担任高级解决方案架构师、总监以及基础架构和 Azure 服务的技术负责人。凭借超过二十年的经验，Jeremy 擅长规划、设计、实施和保护本地及云端基础架构。