为何新加坡公司需要管理由人工智能影响的声誉

生成式人工智能 (GenAI) 不仅改变了信息的创造方式，更改变了企业被外界理解的方式。

多年以来，声誉管理遵循着一个固有的模式：公司塑造传播信息，与利益相关者进行沟通，监测媒体报道，并在必要时作出调整。

利益相关者主要通过一系列直接和间接的渠道形成看法，例如新闻报道、公司声明、关键意见领袖、分析师评论以及亲身体验。

随着GenAI的出现，这种动态正在迅速演变。

利益相关者正越来越多地使用大型语言模型来了解公司、行业和相关议题。人工智能不再仅仅是加速信息的流动。

它还在解读信息——综合信息来源，精简叙事，并实时塑造外界对企业的看法。

实际上，人工智能正在成为企业声誉管理中的一个新媒介。

这一转变在任何地方都很重要，尤其是在信任具有战略分量的新加坡。外界对公司的评判，不仅基于其知名度，还取决于公司在投资者、监管机构、员工、客户和区域合作伙伴面前所展现的治理水平、公信力以及言行一致性。

当利益相关者向人工智能系统询问一家公司的情况时，他们得到的答复已不再是简单的事实检索，而是基于多种来源和假设、由机器生成的解读。

这些摘要可能很有用，但也可能不完整、过时，或偏向于人工智能模型所优先考虑的某些信号。

这就创造了一类新的声誉风险和沟通复杂性。

近期研究表明，超过50%的消费者已经开始使用大型语言模型来收集产品信息，而其中60%的人之后并不会点击查看原始信息来源。

其他关键的利益相关者也日益依赖人工智能生成的摘要，而不是直接查阅公司发布的材料。

对于企业而言，其含义显而易见：仅仅确保信息被发布出去是远远不够的。

公司现在需要了解人工智能系统如何解读这些信息，哪些信号正在被放大，以及最终形成的叙事是否反映了公司试图建立的组织形象。

这要求在三个方面转变思维方式。

首先，公司需要清楚地了解人工智能目前是如何呈现自身形象的。这需要从提出利益相关者可能会问的同样问题开始，并审视不同模型是如何描述该组织、其领导层及其竞争对手的。

这类实践往往会揭示出公司的预期定位与人工智能生成的印象之间的不一致之处。

其次，公司需要减少对信息量的关注，而更多地关注叙事的相关性。人工智能系统会将信息扁平化和压缩，这意味着细微的差别很容易消失。

在新加坡，这些差异至关重要。投资者、政策制定者、员工和公众对可持续性、劳动力决策、地缘政治风险敞口和企业行为等问题的解读各不相同。

一个笼统的人工智能摘要可能会模糊这些区别。如果公司不了解利益相关者关注点的分歧所在，就可能面临反应过慢，甚至完全应对错误问题的风险。

在这种情况下，更有针对性的监测变得至关重要。组织需要识别哪些叙事正在影响利益相关者的看法，人工智能系统最依赖哪些信息来源，以及声誉风险在何处开始形成势头。

第三，组织需要从阶段性的声誉管理转向持续的适应调整。随着人工智能系统吸收新信息并将其大规模地在不同受众中再传播，声誉可能在短时间内迅速改变。

这意味着声誉管理不能再作为一项定期的沟通活动来运作。它要求在传播、公共事务、投资者关系和领导团队之间进行持续的监测、快速的解读和跨职能的协调。

这一挑战日益凸显其战略性，而不仅仅是操作层面的问题。

如今的商业领袖需要有能力在各种叙事被GenAI塑造成固定看法之前，预见它们可能如何演变。

对于在新加坡运营的公司而言，由人工智能影响的声誉应与企业风险、投资者信心和利益相关者沟通一样，成为董事会层面关注的问题。

有三个问题值得立即关注：人工智能目前如何描述我们的组织？哪些叙事正在关键利益相关者群体中获得关注？以及在组织内部，由谁负责在这些叙事演变时进行监测和应对？

这个更广泛的转变是直截了当的。声誉的形成不再仅仅依赖于公司所言和利益相关者所闻。它正日益被机器所推断的内容所塑造。

尽早适应的公司将能更好地影响外界对自身的理解。而那些未能适应的公司，则可能面临其声誉被自己既无法控制也无法完全看清的系统所定义的风险。

本文两位作者均来自 The Penta Group。Dan La Russo 为高级合伙人，Shawn Balakrishnan 为合伙人。