By leading the charge on GenAI, CIOs can boost productivity within the tech function and also help spark a true AI transformation in the larger organization.
通過引領(lǐng) GenAI 的發(fā)展，CIO 可以提高技術(shù)職能部門的生產(chǎn)力，并幫助在更大的組織中激發(fā)真正的 AI 轉(zhuǎn)型。
GenAI can address up to 50% of tech function costs and deliver up to 30% gains in efficiency. Programming assistants, service desk tools, and knowledge management are particularly compelling use cases.
GenAI 可以解決高達(dá) 50% 的技術(shù)功能成本，并實現(xiàn)高達(dá) 30% 的效率提升。編程助手、服務(wù)臺工具和知識管理是特別引人注目的用例。
Beyond adopting GenAI in their own domain, CIOs can help accelerate a broader AI transformation by taking point on three key challenges: complying with emerging regulations, fostering scaling, and avoiding shadow IT.
除了在自己的領(lǐng)域采用 GenAI 之外，CIO 還可以通過解決三個關(guān)鍵挑戰(zhàn)來幫助加速更廣泛的 AI 轉(zhuǎn)型：遵守新法規(guī)、促進(jìn)擴(kuò)展和避免影子 IT。
To succeed in this effort, CIOs should lead on responsible AI, establish a modular and scalable architecture that supports reusability, and develop governance practices that help companies reap the benefits of experimentation without creating a zoo of tools.
為了在這項工作中取得成功，首席信息官應(yīng)該帶頭開發(fā)負(fù)責(zé)任的 AI，建立支持可重用性的模塊化和可擴(kuò)展架構(gòu)，并制定治理實踐，幫助公司從實驗中獲益，而無需創(chuàng)建工具動物園。
作者：Thomas Marona, Anooj Sadasivan, Jeff Gell, Mohammad Khan, Sebastian Steinhauer, Adi Pradhan
我們?nèi)碌摹癈IO的AI劇本”可以幫助IT領(lǐng)導(dǎo)者駕馭生成式人工智能的復(fù)雜性，并更快地實現(xiàn)價值。
在各行各業(yè)中，生成式AI（GenAI）都引起了人們的極大興奮——這不足為奇。通過按需、精準(zhǔn)地創(chuàng)建內(nèi)容，GenAI加速了許多推動企業(yè)前進(jìn)的任務(wù)、功能和體驗。但GenAI仍處于早期階段，迄今為止，只有相對較少的組織成功釋放了其潛力。為我們的報告《AI的價值何在？》所做的研究顯示，僅有26%的公司正從AI中創(chuàng)造真實價值。更多的公司仍在努力超越概念驗證（POC）階段。超過50%的受訪者表示，傳統(tǒng)的IT架構(gòu)因限制了擴(kuò)展性、可重用性和數(shù)據(jù)可用性而成為阻礙。
關(guān)于全球研究
波士頓咨詢公司（Boston Consulting Group，簡稱BCG）是一家全球領(lǐng)先的管理咨詢公司，成立于1963年。BCG為客戶提供戰(zhàn)略、組織、運營、數(shù)字化轉(zhuǎn)型等多方面的咨詢服務(wù)，幫助企業(yè)在復(fù)雜多變的市場環(huán)境中實現(xiàn)增長和創(chuàng)新。BCG關(guān)于AI采納的研究探討了AI領(lǐng)導(dǎo)者們正在采取哪些措施來從預(yù)測式和生成式AI中驅(qū)動價值。我們邀請了1000名高級管理人員（包括CIO）根據(jù)30項基礎(chǔ)能力來評估他們的AI成熟度。受訪者來自亞洲、歐洲和北美的59個國家，涵蓋消費品、能源、金融服務(wù)、醫(yī)療保健、工業(yè)品、保險、技術(shù)、媒體和電信等多個行業(yè)。
我們應(yīng)用了穩(wěn)健的統(tǒng)計方法，根據(jù)每位受訪者報告的各項能力對AI價值生成的總體貢獻(xiàn)，計算了其單獨的權(quán)重。這使我們能夠生成加權(quán)的總體分?jǐn)?shù)，然后將其分為四類：
AI停滯階段 (AI stagnating):分?jǐn)?shù) 0–25
AI新興階段 (AI emerging):分?jǐn)?shù) >25–50
AI規(guī)?；瘧?yīng)用階段 (AI scaling):分?jǐn)?shù) >50–75
具備未來能力的AI階段 (AI future-built):分?jǐn)?shù) >75–100
對于首席信息官（CIO）或其他負(fù)責(zé)技術(shù)的C級別領(lǐng)導(dǎo)者而言，GenAI正在施加壓力，要求從技術(shù)中交付具體的好處。但它也創(chuàng)造了兩個機(jī)會。
首先，GenAI對技術(shù)職能具有重大影響，可幫助CIO優(yōu)化公司的IT生產(chǎn)力。BCG研究的一個關(guān)鍵發(fā)現(xiàn)是，規(guī)?；瘧?yīng)用AI的價值潛力中約有三分之一在于賦能客戶服務(wù)、采購和IT等職能。那些已經(jīng)實施了高價值GenAI用例的公司——其中不乏引人注目的技術(shù)用例——已經(jīng)在IT方面實現(xiàn)了高達(dá)10%的成本節(jié)省。但到目前為止，很少有CIO正在挖掘這一潛力。
其次，GenAI為CIO提供了擴(kuò)大其在組織內(nèi)部影響力圈的機(jī)會。為了成功利用GenAI乃至更廣泛的AI，公司需要應(yīng)對和溝通風(fēng)險，為規(guī)?；瘧?yīng)用奠定基礎(chǔ)，并制定明確的政策來管理AI工具、使用和法規(guī)遵從性。這一切都不容易，但CIO在領(lǐng)導(dǎo)這些關(guān)鍵議題上具有得天獨厚的優(yōu)勢。通過這樣做，他們不僅能恰當(dāng)?shù)夭杉{GenAI，還能幫助將IT部門樹立為業(yè)務(wù)的創(chuàng)新合作伙伴，而不僅僅是服務(wù)提供商。這至關(guān)重要，因為這是世界級技術(shù)職能和領(lǐng)先公司的決定性特征。
一、優(yōu)化IT生產(chǎn)力
許多公司在使用GenAI時遇到的一個困難是確定該技術(shù)的價值所在：即那些能提供基本能力并推動關(guān)鍵效率的用例。在技術(shù)職能部門內(nèi)部，這個問題正變得越來越容易回答。（參見“GenAI在技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用”。）
GenAI在技術(shù)領(lǐng)域的應(yīng)用
隨著現(xiàn)在所有工具的普及和所有實驗的進(jìn)行，GenAI的早期階段可能看起來像是IT版的“狂野西部”。但與那些舊時代一樣，一些探礦者正在淘金。我們已經(jīng)在“富礦帶”中看到了一些值得注意的模式——那些能可靠創(chuàng)造價值的用例。
編程助手能自動化常規(guī)編碼任務(wù)，使開發(fā)人員能夠更快地完成項目，并將更多時間投入到更高價值的工作中。這些工具通常提供代碼建議并遵循最佳實踐，從而增強(qiáng)代碼庫的一致性和可靠性。通過提供實時指導(dǎo)和上下文示例，它們幫助各級開發(fā)人員獲取新技能和知識。
在知識管理方面，GenAI利用其在自然語言處理方面的優(yōu)勢，提供對組織信息的對話式訪問。通過使員工能夠從龐大的知識庫中快速訪問和利用精確內(nèi)容，GenAI提高了效率和決策能力。
遺留系統(tǒng)現(xiàn)代化結(jié)合了基于GenAI的編程助手和知識管理工具，幫助公司更高效、更經(jīng)濟(jì)地更新傳統(tǒng)IT系統(tǒng)。傳統(tǒng)上，遺留系統(tǒng)現(xiàn)代化是一項復(fù)雜而乏味的任務(wù)。GenAI工具通過處理代碼理解和業(yè)務(wù)邏輯提取，以及生成文檔來增強(qiáng)對遺留系統(tǒng)的理解，從而改變了這一局面。這些工具還通過現(xiàn)代代碼生成提供支持，并自動化現(xiàn)代化系統(tǒng)的測試和驗證?；贏I代理的方法所帶來的生產(chǎn)力提升，加速了關(guān)鍵的現(xiàn)代化工作并改善了其商業(yè)案例。
GenAI增強(qiáng)的IT服務(wù)臺通過自動化任務(wù)、擴(kuò)展自助服務(wù)和減少服務(wù)臺員工的工作量來降低響應(yīng)時間和運營成本，以便他們能夠?qū)Ｗ⒂陉P(guān)鍵的干預(yù)措施。一個訓(xùn)練有素的GenAI助手可以直接向最終用戶提供準(zhǔn)確的實時解決方案，從而提高滿意度和用戶生產(chǎn)力。
在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域，GenAI通過拼湊非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中的線索來識別細(xì)微的威脅。由于IT人員可以微調(diào)GenAI模型，公司可以訓(xùn)練這些模型，以在其特定的安全環(huán)境中實現(xiàn)最佳的檢測和響應(yīng)。
對于項目管理，GenAI可以使用歷史數(shù)據(jù)和項目要求來創(chuàng)建項目計劃和時間表。在其眾多才能中，它還可以通過分析開發(fā)日志、團(tuán)隊績效指標(biāo)和正在進(jìn)行的任務(wù)來生成進(jìn)度報告。
上述所有領(lǐng)域都為代理型AI（agentic AI）提供了機(jī)會，代理型AI使用復(fù)雜的推理和迭代規(guī)劃來自主解決復(fù)雜的多步驟問題。到2025年，我們預(yù)計領(lǐng)先的公司將部署編碼代理、高級客戶支持聊天機(jī)器人、企業(yè)工作流助理代理、商業(yè)智能代理以及代理型AI的許多其他變體，作為其GenAI之旅的下一步。憑借其廣泛的自主能力，這些先進(jìn)的AI工具可以支持人類或獨立工作。無論哪種方式，它們都能創(chuàng)造并鋪平通往價值的道路。
二、價值之路
三種類型的GenAI用例尤其引人注目。首先，如果部署得當(dāng)，像GitHub Copilot這樣的編程助手可以將軟件開發(fā)效率提升30%以上。其次，IT服務(wù)臺工具能為常見問題提供自助服務(wù)，并自動化諸如工單解決和事件管理等任務(wù)；例如，我們合作的一家全球保險提供商估計，GenAI通過管理重復(fù)性、低復(fù)雜性的問題，可以處理其75%的服務(wù)臺工單。第三，GenAI在知識管理方面表現(xiàn)出色。自然語言界面——實際上是讓用戶與數(shù)據(jù)對話——提供了對IT系統(tǒng)文檔、開發(fā)狀態(tài)報告以及產(chǎn)品數(shù)據(jù)和描述等內(nèi)容的直觀訪問，特別是與檢索增強(qiáng)生成（RAG）系統(tǒng)結(jié)合使用時。RAG通過引用訓(xùn)練數(shù)據(jù)之外的特定內(nèi)容（如更新的信息或文檔）來補充GenAI的訓(xùn)練。
GenAI可以提供有價值增強(qiáng)的另一個領(lǐng)域是網(wǎng)絡(luò)安全。當(dāng)它篩選安全日志、電子郵件和其他非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)時，該技術(shù)可以發(fā)現(xiàn)更多傳統(tǒng)系統(tǒng)可能會錯過的威脅。不幸的是，GenAI也為不法分子帶來了效率，在網(wǎng)絡(luò)預(yù)算方面，這兩種趨勢可能會相互抵消。GenAI的另一個好處在于通過協(xié)助沖刺計劃、待辦事項管理和狀態(tài)報告等任務(wù)來加速敏捷開發(fā)。
然而，目前相對較少的組織正在享受這些好處。BCG的研究發(fā)現(xiàn)，跨行業(yè)的采用率很少突破個位數(shù)。（見圖表1。）
這使得大量價值未能被發(fā)掘。根據(jù)我們的分析，GenAI用例可以解決高達(dá)50%的技術(shù)職能成本，并帶來高達(dá)30%的效率提升。當(dāng)然，GenAI本身也有成本，主要集中在模型訓(xùn)練和推理的計算需求，以及模型維護(hù)和許可上。總而言之，組織應(yīng)預(yù)計費用會增加5%。但這是一項合理的投資，因為——考慮到可解決的成本、效率提升和額外費用——它可以在技術(shù)職能部門產(chǎn)生高達(dá)10%的凈成本節(jié)省。（見圖表2。）
盡管聽起來不錯，但降低成本只是GenAI價值主張的一部分。效率提升使CIO能夠?qū)⒏嗟娜瞬藕唾Y源投入到創(chuàng)新、客戶體驗和數(shù)字化轉(zhuǎn)型等關(guān)鍵舉措中。通過加速甚至自動化重復(fù)、耗時的任務(wù)，GenAI讓團(tuán)隊能夠更專注于戰(zhàn)略性工作，以增加收入、增強(qiáng)競爭力，并提升技術(shù)職能的整體影響力。
三、CIO應(yīng)該做什么
通過在技術(shù)職能部門內(nèi)部激活GenAI，CIO可以激發(fā)顯著且可見的價值創(chuàng)造。這不僅能在IT內(nèi)部產(chǎn)生影響，還有助于確保整個組織對GenAI的認(rèn)同和采納。
成功需要一種超越技術(shù)的整體方法。事實上，成功大規(guī)模部署AI的組織將大部分精力投入到流程和人員上。我們稱之為10/20/70法則：將10%的精力分配給用于開發(fā)和實施算法的數(shù)據(jù)科學(xué)能力，20%分配給現(xiàn)代化和可擴(kuò)展的技術(shù)棧，70%分配給由人才和強(qiáng)大的變革管理支持的有效流程。這關(guān)鍵的70%常常被忽視或準(zhǔn)備不足。
我們在技術(shù)職能中實現(xiàn)GenAI全部優(yōu)勢的劇本包括五個關(guān)鍵行動項。
1、專注于價值。CIO應(yīng)根據(jù)價值來確定用例的優(yōu)先級。這意味著不僅要考慮可解決的成本，還要考慮預(yù)期的效率提升。一個解決大成本但效率提升有限的GenAI用例，其排名可能低于一個解決小成本但有望大幅提高生產(chǎn)力的用例。但CIO不應(yīng)回避采取大膽的方法，既要解決“大石塊”，也要處理更小、更容易的領(lǐng)域。CIO應(yīng)考慮特定用例如何與公司的業(yè)務(wù)戰(zhàn)略保持一致。一個能促進(jìn)關(guān)鍵業(yè)務(wù)目標(biāo)的應(yīng)用程序可以提供最重要的價值。
建立評估、確定優(yōu)先級和監(jiān)控用例的程序至關(guān)重要，因為它能確保公司的人力和資源得到最有效率的部署。一家財富50強(qiáng)的美國公司創(chuàng)建了一個中心團(tuán)隊，專注于從GenAI項目中獲取價值。它識別了超過200個想法，并根據(jù)業(yè)務(wù)影響將其分為三組。中心團(tuán)隊優(yōu)先考慮并執(zhí)行了影響最大的想法，但將中等影響的想法通過現(xiàn)有的交付流程進(jìn)行引導(dǎo)，并將影響最小的想法指定在定義的護(hù)欄內(nèi)進(jìn)行實驗。該公司根據(jù)每個項目產(chǎn)生的價值對其進(jìn)行跟蹤，并放棄了那些未能達(dá)到預(yù)期的項目。
2、重新思考流程。GenAI提供了一個重新構(gòu)想流程的機(jī)會——即所謂的零基方法。如果將GenAI自動化嵌入到一個保留了其傳統(tǒng)低效、重復(fù)和非增值步驟的舊有流程中，那么它所能提供的價值將非常有限。更好的方法是：從頭開始重新思考流程。CIO應(yīng)致力于最小化復(fù)雜性，只構(gòu)建必要的步驟和能力，然后在可能的情況下使用GenAI技術(shù)實現(xiàn)自動化。最終，價值來自于消除你不需要的東西并自動化你所做的事情。
3、采用新策略來談判復(fù)雜的供應(yīng)商合同。GenAI用例可以解決許多內(nèi)部IT成本。但該技術(shù)也使供應(yīng)商能夠自動化流程并更有效地分配資源——為提供商和客戶雙方都打開了受益之門。盡管合同結(jié)構(gòu)通常在分享收益方面提供的靈活性有限，但CIO可以采用新的談判策略來創(chuàng)造“雙贏”。對于固定價格合同，將支付與績效或成果掛鉤可能是一個有效的解決方案。對于托管服務(wù)協(xié)議，一種選擇是考慮基于使用量的模型或可擴(kuò)展性選項，這些選項在AI驅(qū)動的環(huán)境中引入了更大的靈活性。通過采用這些方法，CIO可以間接解決那些不可直接處理的成本。
3、投資于變革管理。GenAI的成敗取決于采納率。僅僅提供新工具，無論它們多么前沿，都是不夠的。具備未來能力的AI公司——即那些已經(jīng)通過AI創(chuàng)造了巨大價值的4%的研究參與者——認(rèn)識到所需的變革管理量。這些組織中有三分之二在技能提升方面投入了大量資金。另一個最佳實踐是：優(yōu)先考慮那些能解決員工實際問題并減少辛勞的工具。這類工具在提高效率的同時，也能提升士氣和滿意度，從而進(jìn)一步提高生產(chǎn)力。并且要廣而告之。宣傳GenAI的好處——或者更好的是，通過研討會、輔導(dǎo)和卓越中心來展示其好處——有助于激發(fā)采納。
4、擁有合適的人才。通過將關(guān)鍵的戰(zhàn)略能力保留在內(nèi)部，組織可以在GenAI創(chuàng)新中保持控制和敏捷性。為此，CIO應(yīng)該培養(yǎng)內(nèi)部人才，組建具備推動日益先進(jìn)的GenAI項目所需技能和知識的團(tuán)隊。但平衡至關(guān)重要。我們發(fā)現(xiàn)，一種混合方法——強(qiáng)大的內(nèi)部團(tuán)隊與選定的供應(yīng)商合作——比選擇完全內(nèi)部或完全外包的團(tuán)隊效果更好。話雖如此，核心團(tuán)隊?wèi)?yīng)保留那些對任務(wù)至關(guān)重要或能驅(qū)動競爭優(yōu)勢的能力。
GenAI為CIO帶來了引入新角色和重新構(gòu)想現(xiàn)有角色的機(jī)會和需求。其中最關(guān)鍵的新興職位包括負(fù)責(zé)監(jiān)督項目的首席AI官、負(fù)責(zé)設(shè)計和實施政策的道德與合規(guī)官，以及負(fù)責(zé)完善和分析用于評估模型性能的提示詞工程師。應(yīng)該演變的現(xiàn)有角色包括軟件開發(fā)人員和架構(gòu)師，他們需要將解決方案與AI框架集成；網(wǎng)絡(luò)安全專家，他們必須應(yīng)對新的安全和數(shù)據(jù)隱私風(fēng)險；以及產(chǎn)品經(jīng)理，他們需要熟練掌握GenAI的能力，以便利用它們解決業(yè)務(wù)問題。
創(chuàng)造新角色并展示（而不僅僅是講述）公司在創(chuàng)新、負(fù)責(zé)任地使用GenAI方面處于領(lǐng)先地位，這對于招聘和培養(yǎng)核心人才至關(guān)重要。考慮一個財富100強(qiáng)公司構(gòu)建專有GenAI工具的案例。與其他在GenAI領(lǐng)域布局的公司一樣，它在GenAI人才市場上沒有固有的“獲勝權(quán)”。因此，它采取了一種新的、差異化的方法。該公司建立了一個擁有30多名新的全職專業(yè)員工的AI卓越中心，設(shè)立了AI工程師和負(fù)責(zé)任的AI負(fù)責(zé)人等職位，起草了新的面試協(xié)議，并且——為了向候選人保證它不僅僅是在GenAI上“夸夸其談”——制定了員工價值主張和招聘信息，強(qiáng)調(diào)其對負(fù)責(zé)任的AI（RAI）和真正的GenAI實施（而不僅僅是戰(zhàn)略）的承諾。這些步驟共同幫助該公司吸引了一流的人才。
四、將IT定位為業(yè)務(wù)的創(chuàng)新合作伙伴
預(yù)計未來三年，GenAI投資將增長約60%，到2027年平均占IT預(yù)算的7.6%。然而，到目前為止，由于只有四分之一的公司已經(jīng)超越了POC階段并正在實現(xiàn)實際價值，回報仍然有限。通過從GenAI中快速、顯著地獲益，技術(shù)職能部門可以成為該技術(shù)的展示窗口，幫助在整個組織中為其建立勢頭。但光有勢頭是不夠的。CIO必須發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用。
BCG對AI采納的研究揭示了AI領(lǐng)導(dǎo)者和落后者之間的一個關(guān)鍵區(qū)別：擔(dān)任領(lǐng)導(dǎo)角色的CIO。在86%的具備未來能力的AI公司中，IT部門在GenAI方面領(lǐng)導(dǎo)或與業(yè)務(wù)部門共同領(lǐng)導(dǎo)。對于AI停滯階段的公司（那些在AI成熟度中排名最低的公司），相應(yīng)的數(shù)字是54%。（見圖表3。）
五、三大挑戰(zhàn)
但這種領(lǐng)導(dǎo)究竟應(yīng)該采取什么形式呢？在我們看來，CIO是應(yīng)對阻礙AI和GenAI采納和規(guī)?；娜筇魬?zhàn)的理想人選：
1、遵守新興法規(guī)。GenAI從內(nèi)容中學(xué)習(xí)、使用和生成內(nèi)容的能力會產(chǎn)生風(fēng)險：幻覺（錯誤或誤導(dǎo)性回答）、偏見和數(shù)據(jù)濫用（例如，泄露敏感信息）。法規(guī)正在迅速出現(xiàn)，使合規(guī)變得更加復(fù)雜，特別是對于國際運營的公司。在歐盟，《AI法案》要求公司按風(fēng)險級別對AI應(yīng)用進(jìn)行分類，在公共數(shù)據(jù)庫中注冊每個高風(fēng)險AI系統(tǒng)，為此類系統(tǒng)實施風(fēng)險管理程序，確保透明度并維護(hù)數(shù)據(jù)治理。在亞太地區(qū)，新興法規(guī)要求AI系統(tǒng)具有透明度、問責(zé)制和道德使用。根據(jù)卡托研究所的數(shù)據(jù)，截至2024年8月，美國已有31個州通過了某種形式的立法，條款差異很大。而且還會有更多。公司需要確定哪些法規(guī)適用于它們，確保遵守這些規(guī)則，并確認(rèn)它們正在恰當(dāng)?shù)胤?wù)于其客戶、股東和價值觀。
2、確?？蓴U(kuò)展性、可重用性和數(shù)據(jù)可用性。許多組織沒有從AI和GenAI中獲得他們期望的價值，或者他們難以從POC階段轉(zhuǎn)向大規(guī)模實施。最常見的罪魁禍?zhǔn)资羌夹g(shù)債務(wù)、難以訪問數(shù)據(jù)、與AI技術(shù)不兼容的平臺，以及單個用例的緩慢且昂貴的孤立開發(fā)。孤立、難以訪問的數(shù)據(jù)是一個主要問題：AI和GenAI模型的好壞取決于它們訓(xùn)練或作用的數(shù)據(jù)。組織通常在不同的技術(shù)棧上構(gòu)建用例，這會降低整體實施效率。如果沒有一個支持?jǐn)U展的應(yīng)用和數(shù)據(jù)架構(gòu)，組織可能會發(fā)現(xiàn)，無論AI的價值在哪里，它都遙不可及。
3、避免與GenAI相關(guān)的新影子IT。盡管許多公司都在努力超越POC和最小可行產(chǎn)品，但他們的員工可能會通過ChatGPT等工具主動嘗試新功能。這是一把雙刃劍。一方面，這些先行者可以作為識別推動效率和創(chuàng)新用例的絕佳來源。但另一方面，在IT部門不知情和控制之外的采納，不可避免地會產(chǎn)生影子IT。未經(jīng)批準(zhǔn)使用GenAI工具可能會使組織面臨與數(shù)據(jù)隱私、安全性和合規(guī)性相關(guān)的風(fēng)險。它還會導(dǎo)致不協(xié)調(diào)的技術(shù)投資。由于公司無法知道什么實際上是有效的——因此他們應(yīng)該推廣哪些工具和用途——成功案例的影響有限。在一家軟件公司，員工廣泛采用GitHub Copilot以抓住GenAI驅(qū)動的編程助手的好處。但他們是通過私人賬戶這樣做的，這阻礙了公司確保負(fù)責(zé)任和安全使用的能力，并且由于沒有建立基線，領(lǐng)導(dǎo)層難以衡量效率的提升。
所有這三個挑戰(zhàn)都在CIO的職權(quán)范圍內(nèi)。AI，特別是GenAI，在一個快速變化的技術(shù)環(huán)境中運作。該技術(shù)與不斷演變的監(jiān)管環(huán)境緊密相連，正如CIO領(lǐng)導(dǎo)的另一個領(lǐng)域：網(wǎng)絡(luò)安全。通過掌控這些挑戰(zhàn)及其解決方案，CIO可以增強(qiáng)組織規(guī)模化應(yīng)用GenAI用例的能力，更廣泛地說，是激發(fā)AI轉(zhuǎn)型。在此過程中，CIO也加強(qiáng)了自己的角色。
六、CIO應(yīng)該做什么
CIO可以抓住機(jī)會，通過實施三項關(guān)鍵舉措，在幫助加速AI轉(zhuǎn)型方面發(fā)揮積極作用。
1、在負(fù)責(zé)任的AI（RAI）上發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用。RAI是一項戰(zhàn)略要務(wù)，可幫助公司最小化AI的風(fēng)險，并促進(jìn)該技術(shù)的透明度、問責(zé)制和道德使用。這是GenAI領(lǐng)導(dǎo)者的重點領(lǐng)域：74%的具備未來能力的AI公司持續(xù)監(jiān)控其RAI框架的合規(guī)性。通過在組織中領(lǐng)導(dǎo)RAI，CIO可以確保合規(guī)性不會被“踢皮球”。他們可以減少那些常常阻礙GenAI項目獲得認(rèn)同的擔(dān)憂。
然而，領(lǐng)導(dǎo)并不意味著孤立行動。在設(shè)計和實施RAI項目時，CIO應(yīng)與一個跨職能團(tuán)隊合作，該團(tuán)隊包括來自業(yè)務(wù)部門以及法律、人力資源和其他職能部門的代表。這將確保RAI實踐滿足法律要求并促進(jìn)企業(yè)目標(biāo)和價值觀——同樣重要的是，它將有助于建立支持并在整個組織中推動RAI的授權(quán)。
CIO應(yīng)該通過建立和闡明補充現(xiàn)有控制的規(guī)則來強(qiáng)調(diào)清晰度。他們還應(yīng)該幫助在整個組織中創(chuàng)建AI的標(biāo)準(zhǔn)定義。通過使組織對AI的含義達(dá)成一致，CIO可以確保每個人都以相同的方式理解它。
更廣泛地說，CIO需要從管理軟件開發(fā)和運營，過渡到領(lǐng)導(dǎo)AI驅(qū)動的創(chuàng)新，其中合規(guī)性與敏捷性和定制化一樣成為焦點。這意味著建立的團(tuán)隊不僅精通AI和技術(shù)，而且能夠駕馭監(jiān)管格局并在強(qiáng)大的風(fēng)險管理框架內(nèi)工作。
2、建立支持可重用性的模塊化、可擴(kuò)展架構(gòu)。CIO可以幫助組織從零散的孤島轉(zhuǎn)向企業(yè)AI基礎(chǔ)——一個能讓公司快速有效地規(guī)?；瘧?yīng)用AI和GenAI用例，并支持整個組織——而不僅僅是單個單元或采納者的基礎(chǔ)。這個基礎(chǔ)有四個關(guān)鍵組成部分：驅(qū)動GenAI并可作為更定制化大型語言模型（LLM）基礎(chǔ)的基礎(chǔ)模型；編排、管理并提供對LLM訪問的GenAI平臺；一個匯集整個組織信息的數(shù)據(jù)層；以及一個促進(jìn)持續(xù)改進(jìn)的自我監(jiān)控能力。
但CIO還可以引入另一個推動因素：范式（archetypes）。我們發(fā)現(xiàn)，無論行業(yè)如何，用例都傾向于與八個典型AI應(yīng)用范式之一對齊——例如，一個帶有檢索增強(qiáng)生成的知識助手，它使用公司特定的數(shù)據(jù)來響應(yīng)基于提示的查詢。關(guān)鍵是首先為每個范式構(gòu)建基礎(chǔ)。由于映射到該范式的用例將共享相似的結(jié)構(gòu)和要求，組織可以輕松地為每個用例調(diào)整和重用它。實際上，這個范式就成了高效部署的藍(lán)圖。
使用這種方法，一家大型歐洲公司將300多個用例映射到了范式。它不是逐個構(gòu)建大量用例，而是構(gòu)建了范式，然后輕松地重用它們。由于該公司不必單獨開發(fā)每個用-例，實施速度更快、成本更低。而且業(yè)務(wù)職能部門通常直接執(zhí)行實施。該藍(lán)圖有助于確保模型使用、成本管理和運營效率的一致性——同時加快了通往可擴(kuò)展AI解決方案的路徑。
3、制定能遏制影子IT的治理。CIO可以幫助公司在不造成工具泛濫的情況下，享受實驗的好處。通過建立一個清晰的治理框架并整合工具，CIO可以高效、安全地引導(dǎo)創(chuàng)新努力。這種安排鼓勵早期采用者嘗試經(jīng)批準(zhǔn)的技術(shù)并識別創(chuàng)造價值的用例。但所有這些努力都在一個安全、受控的環(huán)境中進(jìn)行，確保了監(jiān)督和問責(zé)。CIO還應(yīng)捕獲并分享成功的實施案例，使組織能夠從這些實驗中學(xué)習(xí)，并有效、負(fù)責(zé)任地擴(kuò)展解決方案。
GenAI在媒體、董事會和市場上受到了廣泛關(guān)注——但它需要CIO更多的關(guān)注。除了在整個組織中引發(fā)轉(zhuǎn)型性變革外，該技術(shù)還可以改變CIO的角色、影響力和影響力。領(lǐng)導(dǎo)GenAI沖鋒的CIO將在技術(shù)職能部門內(nèi)捕獲價值，使組織能夠做同樣的事情，并幫助引導(dǎo)和塑造其未來。
作者感謝Sabine Doeschl, Marc Roman Franke, Alisa Ilina, Iivari Karrila, Kim Kirchbach, and Mariana Zehender對本文的寶貴貢獻(xiàn)。
睿觀：
1、核心挑戰(zhàn)與CIO的新機(jī)遇。盡管生成式AI（GenAI）被高達(dá)90%的企業(yè)高管視為首要技術(shù)重點，但僅有少數(shù)（26%）公司能從中創(chuàng)造真實價值，多數(shù)企業(yè)仍在概念驗證階段掙扎，并受困于傳統(tǒng)IT架構(gòu)。這一困境為CIO（首席信息官）帶來了壓力，也創(chuàng)造了雙重機(jī)遇：一是在IT職能內(nèi)部利用GenAI優(yōu)化生產(chǎn)力，實現(xiàn)高達(dá)10%的凈成本節(jié)??；二是借此領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)應(yīng)對AI帶來的風(fēng)險、合規(guī)與規(guī)模化挑戰(zhàn)，將IT部門從服務(wù)提供者提升為業(yè)務(wù)的創(chuàng)新合作伙伴。
2、CIO的AI劇本：五大行動與“10/20/70法則”。成功的AI轉(zhuǎn)型需要一套整體“劇本”。BCG提出的“AI生產(chǎn)力價值飛輪”包含五大行動：專注價值（識別高影響力用例）、重新思考流程（采用零基方法）、創(chuàng)新供應(yīng)商合作模式、投資變革管理以及擁有合適的人才。更重要的是遵循“10/20/70法則”，即轉(zhuǎn)型成功僅有10%的努力在于算法，20%在于技術(shù)棧，而高達(dá)70%的精力必須投入到由人才和強(qiáng)大變革管理支持的人員與流程上，這關(guān)鍵的70%卻常被忽視。
3、轉(zhuǎn)型之路：成為“仿生CIO”，領(lǐng)導(dǎo)未來。CIO的最終角色是成為兼具技術(shù)專長與商業(yè)頭腦的“仿生CIO”，領(lǐng)導(dǎo)企業(yè)應(yīng)對三大核心挑戰(zhàn)：遵守新興法規(guī)（如歐盟AI法案）、確保技術(shù)的可擴(kuò)展性與可重用性（通過構(gòu)建企業(yè)AI基礎(chǔ)和“架構(gòu)范式”）、以及有效治理影子IT。通過掌控這些戰(zhàn)略要務(wù)，CIO不僅能加速AI轉(zhuǎn)型，更能鞏固自身在C級別高管中的領(lǐng)導(dǎo)地位，引導(dǎo)并塑造企業(yè)的未來。
AI時代的CIO：不再是技術(shù)的守護(hù)者，而是價值的編舞者，其使命是引領(lǐng)企業(yè)在數(shù)據(jù)與算法的舞臺上，跳出持續(xù)增長的華爾茲。
