許多CIO向同行尋求有關AI的更多信息，但只有少部分人認為其他CIO比他們知道的更多，他們認為這個問題也許只有自學才能解決。建議：CIO應主動學習，尋找微型課程、參與培訓，不斷提升自身AI素養(yǎng)。通過與同行交流，分享經(jīng)驗，共同進步，尋找可靠的AI合作伙伴， 借助外部專家的力量，加速AI項目落地。采用試錯法： 通過小規(guī)模項目，積累經(jīng)驗，逐步擴大AI應用范圍。
面臨在組織內(nèi)部署人工智能的壓力，大多數(shù)首席信息官擔心他們不具備應對快速變化的技術所需的知識。
Salesforce調(diào)查顯示，超過五分之三的CIO表示，他們對AI的了解不足，這可能會導致大規(guī)模且代價高昂的部署錯誤。
【睿觀：CIO對AI的了解不足是企業(yè)在AI應用過程中面臨的重要挑戰(zhàn)。通過加強AI教育、構建人才梯隊、建立治理體系、采用漸進式部署策略以及與外部專家合作等方式，可以有效降低AI部署風險，提升AI項目的成功率。
觀點：Salesforce的調(diào)查結(jié)果表明，許多CIO意識到自己對人工智能的理解存在不足，這可能導致企業(yè)在AI部署過程中犯下重大錯誤，從而帶來高昂的成本。
技術選型錯誤：?對AI技術的理解不深入，可能導致選擇不適合企業(yè)業(yè)務需求的技術方案，造成資源浪費。
數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：?AI模型的性能高度依賴于數(shù)據(jù)的質(zhì)量，對數(shù)據(jù)預處理、特征工程等環(huán)節(jié)缺乏了解，可能導致模型效果不佳。
倫理風險：?AI技術在應用過程中可能涉及隱私、偏見等倫理問題，缺乏相關知識可能會導致企業(yè)聲譽受損。
部署和維護困難：?對AI模型的部署、維護和監(jiān)控缺乏經(jīng)驗，可能導致模型性能下降，無法持續(xù)為企業(yè)創(chuàng)造價值。
加強AI教育與培訓：
內(nèi)部培訓：?為CIO及相關團隊提供系統(tǒng)性的AI培訓，涵蓋AI基礎知識、常見算法、應用場景等。
外部合作：?與高校、研究機構合作，開展定制化的AI培訓項目。
構建AI人才梯隊：
招聘AI人才：?引進具備豐富AI經(jīng)驗的數(shù)據(jù)科學家、機器學習工程師等人才。
內(nèi)部培養(yǎng)：?通過內(nèi)部培養(yǎng)，將現(xiàn)有IT人才轉(zhuǎn)型為AI人才。
建立AI治理體系：
制定AI戰(zhàn)略：?明確企業(yè)AI發(fā)展的長期目標和短期規(guī)劃。
建立AI倫理委員會：?負責制定并監(jiān)督AI倫理規(guī)范的實施。
加強數(shù)據(jù)治理：?保障數(shù)據(jù)質(zhì)量，保護數(shù)據(jù)隱私。
采用漸進式部署策略：
從簡單任務入手：?將AI技術應用于相對簡單的業(yè)務場景，逐步積累經(jīng)驗。
小規(guī)模試點：?在小范圍內(nèi)進行試點，評估效果，再逐步推廣。
與外部專家合作：
咨詢服務：?聘請外部AI咨詢公司，提供專業(yè)的建議和支持。
合作研發(fā)：?與高校、科研機構合作，共同開展AI研究。】
盡管四分之三的CIO在尋求AI專業(yè)知識時會向同行尋求指導，但只有9%的人認為他們的同行CIO比他們更了解AI。不過，其他CIO是獲取有關AI更多信息的首選，其次是分析師報告、IT供應商、會議和IT媒體。
Salesforce（Salesforce是一家提供客戶關系管理解決方案的全球性公司。Salesforce提供的軟件服務主要基于云計算技術，用戶可以通過互聯(lián)網(wǎng)訪問其服務，而無需安裝和維護復雜的軟件和硬件）首席信息官Juan Perez（胡安·佩雷斯）【Juan Perez（胡安·佩雷斯）是Salesforce的執(zhí)行副總裁兼首席信息官（EVP and CIO）。他負責全球IT團隊，推動數(shù)字戰(zhàn)略，以及新收購公司的技術整合。他還與客戶緊密合作，就他們的數(shù)字化轉(zhuǎn)型提供咨詢】鼓勵首席信息官向同行學習。
“人工智能讓CIO處于前所未有的困境中，”他說。“CIO知道人工智能很重要，但他們面臨著迅速提供人工智能解決方案的巨大壓力。這種壓力以及人工智能發(fā)展的速度讓許多領導者競相跟上?！?/span>
Perez（佩雷斯）建議，雖然共享知識很重要，但首席信息官也應該向值得信賴的人工智能合作伙伴尋求幫助?！?span style="font-size: 16px; font-family: 黑體, SimHei; outline: 0px; color: rgb(64, 118, 0);">找到合適的合作伙伴意味著首席信息官不必在內(nèi)部建立專業(yè)知識，也不必浪費時間和資源嘗試自己動手創(chuàng)建人工智能。”他補充道。
然而，數(shù)字轉(zhuǎn)型公司Euristiq（Euristiq是一家提供數(shù)字化轉(zhuǎn)型服務的公司，專注于為客戶提供全球影響力的服務。自2016年成立以來，Euristiq致力于通過數(shù)字創(chuàng)新來改變生活，而不僅僅是提供技術服務）的首席技術官Pavlo?Tkhir（帕夫洛·特希爾）【Pavlo Tkhir（帕夫洛·特希爾）是Euristiq的聯(lián)合創(chuàng)始人兼首席技術官。他擁有超過10年的技術專長，曾為財富500強公司領導項目，構建成功的數(shù)字產(chǎn)品，并擔任復雜、高負載系統(tǒng)的解決方案架構師】表示，當其他公司領導者經(jīng)常將CIO和其他IT領導者視為解決AI問題的“可靠人選”時，缺乏AI專業(yè)知識就是一個問題。
“對人工智能有一定程度的了解是必須的，尤其是高管團隊，”他說?！暗匾氖且靼?，人工智能是一個非常廣泛的領域，期望非專家能夠同時在機器學習、計算機視覺和道德考量方面提供幫助簡直是荒謬的。”
Tkhir（特希爾）補充道，如果組織在缺乏必要的AI專業(yè)知識的情況下繼續(xù)前進，他們可能會遇到許多問題，包括代價高昂的AI錯誤和聲譽受損?！爱攩T工開始懷疑上級并對自己的角色和權限感到困惑時，團隊內(nèi)部可能會出現(xiàn)信任問題，”他補充道。
Tkhir（特希爾）呼吁組織投資AI培訓。他表示，首席信息官可以幫助確定所需的培訓，包括他們自己和員工的培訓，但組織應該負責培訓費用。他表示，在員工接受培訓之前，公司在啟動項目時應該咨詢外部AI專家。
一、學習難度高
人工智能和云計算供應商InFlux Technologies（InFlux Technologies是一家成立于1999年的公司，專注于向用戶提供創(chuàng)新的工程解決方案。公司專為工程師設計了Rebel數(shù)據(jù)記錄儀和軟件工具，其工程師團隊致力于設計模塊化、靈活且直觀易用的解決方案）的首席信息官Valter Silva（瓦爾特·席爾瓦）【Valter Silva（瓦爾特·席爾瓦）是InFlux Technologies的首席信息官。他擁有超過15年的軟件設計、架構、團隊管理和技術項目責任方面的經(jīng)驗，他對數(shù)字化轉(zhuǎn)型充滿熱情，并熱衷于幫助構建下一代互聯(lián)網(wǎng)，即Flux的Web3解決方案】補充說，許多首席信息官和其他IT領導者都需要尋求自己的培訓。他說，由于人工智能發(fā)展如此迅速，“總是存在學習曲線”。
Silva（席爾瓦）鼓勵IT領導者們尋找微型課程和其他培訓機會，因為他們面臨著來自上級的壓力，要求他們從AI項目中取得成果?！?span style="font-size: 16px; font-family: 黑體, SimHei; outline: 0px; color: rgb(172, 1, 249);">專注于那些能夠提高業(yè)務收入和效率的領域，”他說。“然后像對待其他項目一樣，制定自己的個人計劃。”
不過，Silva（席爾瓦）認為，隨著人工智能與更多IT系統(tǒng)的融合，對CIO的教育至關重要。
“制定整合和技能提升要求確實需要規(guī)劃，”他說。“我相信，如果你不用它來改進每一個業(yè)務流程，你就會落后。”
電子郵件認證提供商Valimail（Valimail是一家全球領先的零信任電子郵件安全公司，專注于通過云原生解決方案驗證發(fā)件人身份，以阻止網(wǎng)絡釣魚攻擊、保護品牌和確保合規(guī)性。公司致力于幫助企業(yè)通過DMARC協(xié)議驗證合法郵件，從而杜絕惡意釣魚攻擊）的首席技術官Seth Blank（塞思·布蘭克）【Seth Blank（塞思·布蘭克）是Valimail的首席技術官。他是一位連續(xù)創(chuàng)業(yè)者和初創(chuàng)公司高管，擁有多次成功收購的經(jīng)驗。Seth在構建成功團隊和可擴展、盈利技術方面擁有20年的經(jīng)驗】表示，問題很大一部分在于生成式人工智能還很新，專業(yè)知識很少。
“這項技術太過新穎，而且不斷發(fā)展，”他說?！?span style="font-size: 16px; font-family: 黑體, SimHei; outline: 0px; color: rgb(64, 118, 0);">作為技術領導者和商業(yè)界，我們?nèi)栽谔剿魅斯ぶ悄艿淖罴研?，了解它在哪些方面產(chǎn)生最大影響，哪些方面存在不足，并確定適當?shù)闹卫砟Ｊ揭约澳男╊I域適合自主運營。”
他補充道，技術發(fā)展迅速，這意味著今天的專業(yè)知識明天可能就不再適用?！爱斘遗c同行和其他組織交談時，我發(fā)現(xiàn)人們都有研究人工智能的團隊，但沒有人擁有超過一兩年的經(jīng)驗，”Blank（布蘭克）說。
二、嘗試新事物
然而，Blank（布蘭克）表示，缺乏深厚的專業(yè)知識不應該阻止組織嘗試人工智能。他建議首席信息官采取戰(zhàn)略方法，專注于可能對其組織產(chǎn)生最大影響的人工智能項目。Valimail本身已經(jīng)啟動了幾個人工智能項目，取得了令人鼓舞的進展，盡管進展緩慢。
他說道：“重點不應該放在確定當今對人工智能實施戰(zhàn)略的共識上，而應該放在進行戰(zhàn)略性組織投資上，以了解人工智能在哪些方面可以為您的業(yè)務帶來最大價值，同時保持安全性和良好的護欄并保持創(chuàng)新性?！?/span>
他補充說，嘗試人工智能是有價值的，因為首席信息官和其他IT領導者可以通過有限數(shù)量的概念驗證項目來培養(yǎng)專業(yè)知識。
“我能否拿出5%的預算，將其部署到5到10個不同的項目上，讓不同的團隊參與進來，積累一些專業(yè)知識，培養(yǎng)一些直覺，了解哪些地方會奏效？”Blank（布蘭克）說。“你必須創(chuàng)新，而創(chuàng)新的方式不是一蹴而就。創(chuàng)新是經(jīng)過深思熟慮的賭注，讓一些人失敗，以便其他人能夠成功。”
作者：Grant Gross
譯者：穿山甲
【睿觀：CIO對AI的認知不足與應對策略
問題核心：
CIO普遍認識到自己對AI的了解不足。
這種認知不足導致他們對部署AI感到擔憂，并可能引發(fā)大規(guī)模的錯誤。
CIO們尋求同行、分析師報告、IT供應商等渠道獲取更多AI知識。
原因分析：
AI發(fā)展迅速：?AI技術更新迭代快，導致CIO難以跟上。
專業(yè)知識缺口：?CIO們?nèi)狈ι钊氲腁I技術知識，特別是機器學習、計算機視覺等領域。
組織壓力：?CIO面臨來自組織內(nèi)部的壓力，要求快速部署AI解決方案。
潛在風險：
技術選型錯誤：?選擇不適合的AI技術，造成資源浪費。
數(shù)據(jù)質(zhì)量問題：?數(shù)據(jù)質(zhì)量差導致模型效果不佳。
倫理風險：?涉及隱私、偏見等問題，損害企業(yè)聲譽。
部署和維護困難：?缺乏經(jīng)驗導致模型性能下降。
應對策略：
加強AI教育與培訓：
內(nèi)部培訓：為CIO及團隊提供系統(tǒng)性AI培訓。
外部合作：與高校、研究機構合作，開展定制化培訓。
構建AI人才梯隊：
招聘AI人才：引進數(shù)據(jù)科學家、機器學習工程師等。
內(nèi)部培養(yǎng)：將現(xiàn)有IT人才轉(zhuǎn)型為AI人才。
建立AI治理體系：
制定AI戰(zhàn)略：明確企業(yè)AI發(fā)展目標。
建立AI倫理委員會：監(jiān)督AI倫理規(guī)范實施。
加強數(shù)據(jù)治理：保障數(shù)據(jù)質(zhì)量和隱私。
采用漸進式部署策略：
從簡單任務入手：逐步積累經(jīng)驗。
小規(guī)模試點：評估效果后再推廣。
與外部專家合作：
咨詢服務：聘請外部AI咨詢公司。
合作研發(fā)：與高校、科研機構合作。
建議：
CIO應積極主動學習：?尋找微型課程、參與培訓，不斷提升自身AI素養(yǎng)。
重視與同行交流：?通過與同行交流，分享經(jīng)驗，共同進步。
尋找可靠的AI合作伙伴：?借助外部專家的力量，加速AI項目落地。
采用試錯法：?通過小規(guī)模項目，積累經(jīng)驗，逐步擴大AI應用范圍。
總結(jié)：
CIO對AI的認知不足是企業(yè)面臨的普遍挑戰(zhàn)，但可以通過多方面的努力來克服。加強AI教育、構建人才梯隊、建立治理體系等措施，對于企業(yè)成功部署AI至關重要。】
