AI售前工程师需要关注的AI法规问题
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人工智能现已应用于几乎所有现代软件、硬件和服务平台。在AI应用的产品采购中，采购合同条款必须由客户的律师、安全团队或管理AI规则的内部团队批准后才能被放行。
这改变了解决方案工程师的工作。
你的技术工作不再只是软件如何构建或如何与其他工具连接。现在，关键在于信任、风险以及能否保护你的产品。
如今的客户不会满足于仅仅一个优秀的演示。他们需要了解：
如果你看过客户最新的AI供应商资格问卷，你就会明白这意味着什么。
简单来说，客户想要明确的答案，而售前工程师通常是第一个必须提供答案的人。
以下是你如何为这次新的AI规则关注做准备，以及你应该准备好回答的20个最重要的问题。
每个SE都应该掌握的五大主题
大多数人工智能问卷涵盖五个主要领域。如果你理解这些类别，你甚至可以在收到问题之前猜出大部分问题。
如果你想起了回复招标请求（RFP），你说得对。AI规则审查正成为生成式AI时代现代招标流程的重要组成部分。
1. 所有权、使用与法律协议
许多人工智能问题都聚焦于谁拥有什么以及谁应为问题负责。客户想知道：
这些问题与标准安全问卷和供应商核查中提出的问题类似。
你不必成为律师。但你确实需要了解贵公司对以下内容的官方立场：
如果你无法清楚解释这些规则，交易在交由法律团队时就会停止。
2. AI功能及其安装方式（部署）
这正是你的技术能力最为重要的地方。
客户想知道：
如果你用AI辅助售前工作流程，了解现实世界的AI售前应用场景和更广泛的指南（如AI销售赋能指南）会很有帮助。
您必须准备好清楚地说明：
说清楚能建立信任。模糊的回答会带来怀疑。
3. 数据与模型透明度
透明度是构建人工智能讨论信任的最大因素之一。
客户会想知道：
如果你的公司在欧洲运营，你应该了解欧盟人工智能法案中的相关规定。
当讨论转向人工智能幻觉或不安全输出时，了解如何防止人工智能幻觉等指南中的最佳实践会很有帮助。
你可能不拥有所有这些文件，但你应该知道它们存放在哪里，这样你才能快速找到它们。强大的内部AI知识管理让这件事变得容易得多。
4. 治理、风险与合规（GRC）
许多大型企业客户现在拥有内部团队，称为人工智能治理委员会，负责管理人工智能规则。在批准购买之前，他们需要提供以下文件：
这个领域与公司常见的安全与信任对话非常相似。如果你的公司有官方的信任文档，通常看起来就像信任中心产品或AI框架中的数据安全描述。
预计会有以下问题：
聪明的SE会尽早引入法律和安全团队，而不是等到销售流程结束。
5. 监控、安全与控制
对许多客户来说，人工智能看起来像是一个“黑匣子”（一个内部运作神秘的系统）。你的任务是打开那个盒子，向他们展示它是如何运作的。
准备好解释：
如果你的公司有一个组织良好的招标响应数据库或中央公司知识库，这将非常有价值。你不应该每次交易都从头写这些答案。
从技术专家到风险解读者
关于AI规则的讨论不仅仅是销售过程中的附带任务。
他们就是AI时代销售流程的一部分。
如今最优秀的软件工程师不仅仅是产品专家。他们是风险解读者。他们能清晰解释产品特性、法律规则、安全问题和采购流程，而不会在任何会议中失去公信力。
做好准备是最重要的：
当AI规则的问题出现时，而且问题肯定会出现，而那个清晰自信回答的SE往往成为协议签署的原因。
售前一直以来都是建立信任的。在人工智能时代，你通过透明度赢得了这种信任。
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本文来源：mp.weixin.qq.com
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