当今"AI无处不在"的现实已经融入企业的日常工作流程中，嵌入在SaaS平台、浏览器、智能助手、扩展程序以及快速扩展的影子工具生态系统中，这些工具出现的速度远超安全团队的跟踪能力。然而，大多数组织仍然依赖传统的控制措施，这些措施远离AI交互实际发生的地点。结果是治理差距不断扩大，AI使用呈指数级增长，但可见性和控制能力却没有跟上。

随着AI成为生产力的核心，企业面临新的挑战：既要让业务创新，又要保持治理、合规和安全。

一份新的AI使用控制采购指南指出，企业从根本上误解了AI风险所在。发现AI使用情况和消除"影子"AI也将在即将举行的虚拟午餐学习会上讨论。

令人惊讶的事实是，AI安全不是数据问题或应用程序问题，而是交互问题。传统工具并非为此而构建。

如果你问一个典型的安全负责人，他们的员工使用了多少AI工具，你会得到答案。但如果问他们是如何知道的，房间就会安静下来。

该指南揭示了一个令人不安的事实：AI采用的速度超过了AI安全可见性和控制能力数年之久，不是数月。

AI嵌入在SaaS平台、生产力套件、电子邮件客户端、CRM、浏览器、扩展程序，甚至员工的个人项目中。用户在企业和个人AI身份之间跳转，通常在同一会话中进行。智能体工作流程跨多个工具链接操作，没有明确的归属。

然而，普通企业对AI使用没有可靠的清单，更不用说控制提示、上传、身份和自动化操作如何在环境中流动。

这不是工具问题，而是架构问题。传统安全控制不在AI交互实际发生的地点运行。这个差距正是AI使用控制作为一个新类别出现的原因，专门用于管理实时AI行为。

AI使用控制不是传统安全的增强，而是在AI交互点上的根本不同的治理层。

有效的AI使用控制需要在交互时刻进行发现和执行，由上下文风险信号驱动，而不是静态允许列表或网络流量。

简而言之，AI使用控制不仅回答"什么数据离开了AI工具？"

它回答"谁在使用AI？如何使用？通过什么工具？在什么会话中？以什么身份？在什么条件下？接下来发生了什么？"

这种从以工具为中心的控制向以交互为中心的治理的转变，是安全行业需要跟上的地方。

安全团队在尝试保护AI使用时始终陷入同样的陷阱：

将AI使用控制视为CASB或SSE中的复选框功能

纯粹依赖网络可见性（错过了大多数AI交互）

过度关注检测而忽视执行

忽略浏览器扩展和AI原生应用

假设数据丢失预防就足够了

每一个都会创造危险的不完整安全态势。行业一直试图将旧控制措施改装到全新的交互模型上，这根本行不通。

AI使用控制的存在是因为没有传统工具是为此而构建的。

在AI使用控制中，可见性只是第一个检查点，不是最终目的地。了解AI在哪里被使用很重要，但真正的差异化在于解决方案如何在交互发生的那一刻理解、管理和控制AI交互。安全负责人通常要经历四个阶段：

发现阶段

识别所有AI接触点：经批准的应用、桌面应用、智能助手、基于浏览器的交互、AI扩展、智能体和影子AI工具。许多人认为发现定义了风险的全部范围。实际上，没有交互上下文的可见性通常导致夸大的风险认知和粗暴的响应，如广泛的AI禁令。

交互感知阶段

AI风险在实时发生，当提示被输入、文件被自动摘要或智能体运行自动化工作流程时。必须从"使用哪些工具"转向"用户实际在做什么"。不是每个AI交互都有风险，大多数是良性的。实时理解提示、操作、上传和输出是区分无害使用和真正暴露的关键。

身份和上下文阶段

AI交互经常绕过传统身份框架，通过个人AI账户、未经身份验证的浏览器会话或非托管扩展进行。由于传统工具假设身份等于控制，它们错过了大部分此类活动。现代AI使用控制必须将交互与真实身份（企业或个人）联系起来，评估会话上下文（设备态势、位置、风险），并执行自适应的、基于风险的策略。这实现了细致的控制，例如："允许来自非SSO账户的营销摘要，但阻止来自非企业身份的财务模型上传。"

实时控制阶段

这是传统模型崩溃的地方。AI交互不适合允许/阻止的思维。最强的AI使用控制解决方案在细微差别中运作：编辑、实时用户警告、绕过和保护数据而不关闭工作流程的防护措施。

架构适配阶段

这是最被低估但最具决定性的阶段。许多解决方案需要代理、代理服务器、流量重路由或对SaaS堆栈的更改。这些部署经常停滞或被绕过。采购者很快了解到，获胜的架构是无缝适应现有工作流程并在AI交互的实际点执行策略的架构。

虽然技术适配至关重要，但非技术因素通常决定AI安全解决方案的成败：

运营开销 - 可以在几小时内部署，还是需要数周的端点配置？

用户体验 - 控制是透明和最小化干扰的，还是会产生变通方法？

未来适应性 - 供应商是否有适应新兴AI工具、智能体AI、自主工作流程和合规制度的路线图，还是你在动态领域购买静态产品？

这些考虑因素不是关于"清单"，而是关于可持续性，确保解决方案能够随着组织采用和更广泛的AI格局扩展。

AI不会消失，安全团队需要从边界控制向以交互为中心的治理演进。

AI使用控制采购指南为评估这一新兴类别提供了实用的、供应商无关的框架。对于首席信息安全官、安全架构师和技术从业者，它阐述了：

哪些能力真正重要

如何区分营销和实质内容

为什么实时、上下文控制是唯一可扩展的前进道路

AI使用控制不仅仅是一个新类别；它是安全AI采用的下一个阶段。它将问题从数据丢失预防重新定义为使用治理，使安全与业务生产力和企业风险框架保持一致。掌握AI使用治理的企业将充满信心地释放AI的全部潜力。

Q&A

Q1：什么是AI使用控制？它解决什么问题？

A：AI使用控制是一个新兴的安全治理类别，专门用于管理实时AI行为。它解决了传统安全控制无法覆盖AI交互实际发生地点的问题，提供在AI交互时刻进行发现和执行的能力，而不是依赖静态允许列表或网络流量监控。

Q2：为什么传统安全工具无法有效管理AI使用？

A：传统安全工具面临架构问题，无法在AI交互实际发生的地点运行。AI嵌入在各种平台中，用户在企业和个人身份间跳转，智能体工作流程跨多个工具运作，而传统工具无法提供足够的可见性和控制能力来应对这种复杂的交互模式。

Q3：企业在选择AI使用控制解决方案时应该考虑哪些关键因素？

A：企业应该考虑五个关键阶段：发现所有AI接触点、实现交互感知、建立身份和上下文理解、实现实时控制，以及确保架构适配。同时要关注运营开销、用户体验和未来适应性，确保解决方案能够无缝集成到现有工作流程中并适应AI技术的快速发展。