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大家好，我是Jun哥。
最近一些有意义的话题讨论，一些小伙伴属于甲方，他们反馈在安全+AI方面进行了投入，但却没有看到明显的成效，该忙的工作一样没拉，不该忙的工作反而越来越多。
不可否认的是，当下的确存在部分企业在AI+安全方面投入了大量资金，却没拿到预期的ROI，这绝不是AI+安全没用，或许是踩了这几个误区。
误区一：盲目跟风，只买工具不做适配
很多企业可能觉得，“别人买了，我也得买”，不结合自身行业场景、业务规模，盲目采购高端AI安全平台，结果工具用不起来，只能闲置。
比如一些中小企业，其实真没必要投入上千万搭建专属AI模型，可以选择轻量化、可落地的AI安全工具，或者选择远程AI安全运营等服务方式，其实性价比更高。
误区二：忽视人才培养，买了工具没人会用
很多企业觉得“买个AI工具，就能一劳永逸”，却忘了AI工具需要专业人才运营、优化。
企业把一些AI安全工具买回来，安全厂商把基本配置处理完，就直接交钥匙了，可能相关工具只能发挥30%的作用，大部分功能都被浪费，自然而然就认为投入打了水漂。
缺乏AI+安全的运营人员目前也是一个痛点，但还有一个悖论就是AI不就是为了替代人么？
误区三：只看短期收益，忽视长期投入
企业投入AI+安全的ROI，从来不是“短期回本”，尤其是中小企业。
笔者认为，当前AI+安全的实践案例其实也不少了，但是要完全体现成效， 可能需要三至五年，一方面需要相关技术应用的成熟，另一方面也需要制度和流程的配套。
但很多企业都是急于求成，因为短期内没看到效果，就停止持续投入，导致最终前功尽弃。
误区四：模型烟囱化，重复投资。
还有一些大型集团或者企业，多个部门的安全模型独立建设，导致数据对接复杂、难以共享学习反馈，出现重复投资的情况。
正确的做法是选择可集成的AI安全方案，实现SIEM、SOAR、XDR等工具的统一管理，提升投入效率。
总结 “AI+安全”的ROI，应秉承“长期主义”
聊到这里，相信大家已经明白，AI+安全的投入，从来不是“烧钱”，而是最划算的“长期投资”。
它的ROI，不是短期的“赚多少钱”，而是长期的“省多少钱、避多少坑“；不是显性的“现金回报”，而是隐性的“竞争力提升”。
全文完，喜欢请三连，这对我很重要！
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