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CIO（首席信息官）們也難以抵擋對(duì)新興技術(shù)前景的向往。在這里，IT行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者和分析師們分享了他們認(rèn)為可能無(wú)法達(dá)到預(yù)期效果的技術(shù)。
圖源：Rob Schultz / Shutterstock
任何一位首席信息官都會(huì)告訴你，多年來(lái)技術(shù)轉(zhuǎn)型的步伐一直在加快。
這帶來(lái)的結(jié)果是，一系列新的轉(zhuǎn)型性技術(shù)迅速涌入市場(chǎng)，現(xiàn)有技術(shù)也在不斷改進(jìn)。
隨著人工智能和機(jī)器人以前所未有的速度成為主流，量子計(jì)算也即將投入商業(yè)應(yīng)用，人們很容易為這些進(jìn)步而興奮不已。
但首席信息官們表示，許多技術(shù)并沒(méi)有帶來(lái)預(yù)期的好處——至少目前還沒(méi)有。這是一種常見(jiàn)的趨勢(shì)，即一項(xiàng)技術(shù)的預(yù)期超出了它目前實(shí)際的能力。Gartner（高德納咨詢公司）的技術(shù)成熟度曲線將這個(gè)階段稱為“膨脹預(yù)期頂峰”——緊接著就會(huì)陷入幻想破滅。
“每一項(xiàng)創(chuàng)新技術(shù)都有潛力。在這項(xiàng)技術(shù)經(jīng)歷成熟周期、初步應(yīng)用、技術(shù)開(kāi)發(fā)、失誤、投資回報(bào)評(píng)估，最終實(shí)現(xiàn)更廣泛應(yīng)用和融入商業(yè)用途的過(guò)程中，圍繞著這種潛力會(huì)產(chǎn)生最初的炒作?！盕oley Hoag的首席信息官Karen Campbell（凱倫·坎貝爾）說(shuō)道，并強(qiáng)調(diào)這只是她個(gè)人的觀點(diǎn)，而非律所的立場(chǎng)。
首席信息官們通常處于這一切的前沿。他們要么沉浸在興奮之中，要么在期望的計(jì)劃超出現(xiàn)實(shí)時(shí)，不得不設(shè)法管理預(yù)期。
“重要的是要以現(xiàn)實(shí)的視角看待技術(shù)的能力，并平衡其中的細(xì)微差別。”Campbell（坎貝爾）說(shuō)。
多種因素導(dǎo)致了過(guò)高的預(yù)期。有些技術(shù)之所以被過(guò)度炒作，是因?yàn)槠鋵?shí)際能力落后于用戶的期望。還有些技術(shù)則是因?yàn)橐浞职l(fā)揮其潛力需要花費(fèi)太多的時(shí)間、精力和資金。
筆者詢問(wèn)了IT行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們，他們對(duì)當(dāng)前被過(guò)度炒作的技術(shù)有何看法，以下是他們的觀點(diǎn)。
一、生成式人工智能（Generative AI）
首席信息官們?cè)俅螌⑸墒饺斯ぶ悄芰袨楸贿^(guò)度炒作的技術(shù)，這已經(jīng)是生成式人工智能連續(xù)第三年上榜。
幾乎所有受訪者都一致認(rèn)為，目前對(duì)生成式人工智能的期望超出了它實(shí)際能夠做到——并且做好——的程度。
Campbell（坎貝爾）以她所在領(lǐng)域使用生成式人工智能所面臨的挑戰(zhàn)為例指出：“鑒于目前的技術(shù)能力，廣泛用生成式人工智能技術(shù)取代律師的想法在當(dāng)下被過(guò)度炒作了?！?/span>
她說(shuō)：“生成式人工智能在律所運(yùn)營(yíng)以及與法律業(yè)務(wù)相關(guān)的增強(qiáng)服務(wù)方面有巨大的潛在價(jià)值。它有機(jī)會(huì)提高生產(chǎn)力，改進(jìn)運(yùn)營(yíng)流程以及與法律業(yè)務(wù)相關(guān)的流程，提升客戶成果和體驗(yàn)。還有進(jìn)一步探索新收入途徑的機(jī)會(huì)，以及通過(guò)自動(dòng)化降低運(yùn)營(yíng)成本的機(jī)會(huì)。然而，目前法律實(shí)踐中使用的生成式人工智能技術(shù)仍面臨一些挑戰(zhàn)。輸出的準(zhǔn)確性以及法律和業(yè)務(wù)專業(yè)人員為審核輸出并將其與自身專業(yè)知識(shí)進(jìn)行權(quán)衡所投入的時(shí)間等問(wèn)題仍然存在?！?/span>
根據(jù)研究公司IDC的研究，近九成的生成式人工智能試點(diǎn)項(xiàng)目未能進(jìn)入生產(chǎn)階段。難怪首席信息官們?cè)絹?lái)越多地重新調(diào)整他們的生成式人工智能戰(zhàn)略，從追求實(shí)驗(yàn)轉(zhuǎn)向?qū)で髮?shí)際解決方案。然而，缺乏成功指標(biāo)仍然困擾著項(xiàng)目成果，而這項(xiàng)技術(shù)目前的實(shí)際能力也開(kāi)始讓人們的期望回歸冷靜。
二、代理式人工智能(Agentic AI)?
也有人認(rèn)為智能體人工智能同樣被過(guò)度炒作，并給出了與Campbell（坎貝爾）將生成式人工智能列入此榜單相似的理由。
West Monroe高科技與軟件業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人Dhaval Moogimane（達(dá)瓦爾·穆吉馬內(nèi)）談到智能體人工智能時(shí)表示：“我認(rèn)為智能體人工智能具有升維性，但要實(shí)現(xiàn)智能體之間相互協(xié)作，所需的時(shí)間會(huì)比人們想象的更長(zhǎng)。我們會(huì)看到科技公司和軟件供應(yīng)商推出很多創(chuàng)新成果，但人們所設(shè)想的無(wú)需人工干預(yù)、智能體之間就能相互協(xié)作的場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)起來(lái)比預(yù)期的要遙遠(yuǎn)得多。”
并非只有他這么認(rèn)為。
研究公司Gartner在2025年6月預(yù)測(cè)，到2027年底，超過(guò)40%的智能體人工智能項(xiàng)目將被取消，“原因是成本不斷攀升、商業(yè)價(jià)值不明確或風(fēng)險(xiǎn)控制不足”。
“目前，大多數(shù)智能體人工智能項(xiàng)目都處于早期實(shí)驗(yàn)或概念驗(yàn)證階段，大多是受炒作驅(qū)動(dòng)，而且常常被錯(cuò)誤應(yīng)用?！盙artner高級(jí)總監(jiān)分析師Anushree Verma（阿努什麗·維爾馬）在該公司關(guān)于這一預(yù)測(cè)的新聞稿中表示，“這可能會(huì)使企業(yè)忽視大規(guī)模部署人工智能智能體的實(shí)際成本和復(fù)雜性，阻礙項(xiàng)目進(jìn)入生產(chǎn)階段。企業(yè)需要撥開(kāi)炒作的迷霧，謹(jǐn)慎地做出戰(zhàn)略決策，決定在哪些方面以及如何應(yīng)用這項(xiàng)新興技術(shù)?！?/span>
此外，Gartner在同一份新聞稿中還提到，“許多供應(yīng)商通過(guò)‘智能體粉飾’行為助長(zhǎng)了這種炒作——將現(xiàn)有的產(chǎn)品，如人工智能助手、RPA（機(jī)器人流程自動(dòng)化）工具和聊天機(jī)器人重新包裝，卻沒(méi)有實(shí)質(zhì)性的智能體功能”，并且“據(jù)估計(jì)，在數(shù)千家智能體人工智能供應(yīng)商中，真正具備實(shí)力的只有約130家”。
目前的一個(gè)難題是，對(duì)于什么才算是人工智能智能體，缺乏一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的定義。首席信息官們需要了解人工智能智能體和智能體人工智能之間的區(qū)別，以及如何判斷一個(gè)業(yè)務(wù)流程是否適合應(yīng)用智能體人工智能，以便充分利用早期有前景的應(yīng)用案例。
三、數(shù)字員工（Digital employees）
與此相關(guān)的是，研究與咨詢公司Everest Group（睿仕管理顧問(wèn)公司）的合伙人Yugal Joshi（尤加爾·喬希）認(rèn)為數(shù)字員工是一項(xiàng)被過(guò)度炒作的技術(shù)。
“我們把簡(jiǎn)單的智能體，也就是由LLM（大語(yǔ)言模型）驅(qū)動(dòng)的聊天機(jī)器人或工作流智能體，稱為數(shù)字員工，這實(shí)在是過(guò)于樂(lè)觀了。盡管這個(gè)概念有其價(jià)值，也具有升維性，但我們距離擁有真正的數(shù)字員工還相差甚遠(yuǎn)。同樣，通用智能體也被過(guò)度炒作了。這些通用智能體本應(yīng)能夠自主且靈活地執(zhí)行多種類型的任務(wù)。但目前我們只有特定任務(wù)的智能體，而且看起來(lái)行業(yè)正朝著這個(gè)方向發(fā)展。通用智能體將更多地扮演多任務(wù)協(xié)調(diào)者的角色，而不僅僅是獨(dú)立的智能體?！?/span>
因此，盡管微軟最近預(yù)測(cè)，以人工智能智能體形式存在的數(shù)字員工將很快顛覆企業(yè)的組織架構(gòu)，預(yù)示著“智能體主管”這一新角色將負(fù)責(zé)管理由人類和數(shù)字人工智能員工組成的團(tuán)隊(duì)，但這一未來(lái)愿景可能比宣傳的要遙遠(yuǎn)得多。
四、AIOps與可觀測(cè)性（AIOps and observability）
這是今年首次出現(xiàn)在這份榜單上的另一項(xiàng)與人工智能相關(guān)的技術(shù)。AIOps（智能運(yùn)維）是一個(gè)新興領(lǐng)域，在這個(gè)領(lǐng)域中，人工智能系統(tǒng)不僅能幫助識(shí)別運(yùn)營(yíng)基礎(chǔ)設(shè)施中的問(wèn)題，還能對(duì)事件做出智能反應(yīng)以減輕影響。
Joshi（喬希）表示：“AIOps與可觀測(cè)性相結(jié)合，通過(guò)更好的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和洞察實(shí)現(xiàn)自我緩解運(yùn)營(yíng)問(wèn)題的承諾并未實(shí)現(xiàn)。這些工具產(chǎn)生的大量噪音以及無(wú)關(guān)的遙測(cè)數(shù)據(jù)成了一大瓶頸。人們?cè)趩?wèn)題分類和理解上花費(fèi)了大量時(shí)間，而不是對(duì)業(yè)務(wù)需求做出響應(yīng)。隨著人工智能智能體的大量涌現(xiàn)，這些平臺(tái)還需要涵蓋智能體的可觀測(cè)性，這會(huì)讓情況變得更加棘手?！?/span>
五、廣義的人工智能（AI in general）
一些人將廣義的人工智能列為被過(guò)度炒作的技術(shù)。
與生成式人工智能的情況一樣，科技行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們認(rèn)為廣義的人工智能之所以獲此“殊榮”，是因?yàn)槟壳叭藗儗?duì)它的期望超出了現(xiàn)實(shí)。
“外面有太多錯(cuò)誤信息和誤解，這就是為什么人工智能會(huì)出現(xiàn)在我列出的被過(guò)度炒作的技術(shù)名單上?！碧摂M醫(yī)療公司JOGO Health負(fù)責(zé)監(jiān)督IT運(yùn)營(yíng)的首席技術(shù)官Drew DeNardo（德魯·德納爾多）說(shuō)，“沒(méi)錯(cuò)，人工智能是一項(xiàng)極具升維性的技術(shù)，但人們認(rèn)為它能神奇地解決所有問(wèn)題。他們覺(jué)得只要將人工智能引入公司體系，所有問(wèn)題就能迎刃而解?！?/span>
他說(shuō)，科技行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們深知現(xiàn)實(shí)并非如此?！?/span>你需要深思熟慮、謹(jǐn)慎行事。那些利用人工智能來(lái)增強(qiáng)和補(bǔ)充團(tuán)隊(duì)，用人工智能賦能團(tuán)隊(duì)以提高生產(chǎn)力的公司才會(huì)成功。而那些認(rèn)為可以用人工智能裁員的公司，也就是嘗試過(guò)這種做法的公司，正遭遇慘痛失敗?！?/span>
不過(guò)，人工智能確實(shí)開(kāi)始重塑就業(yè)格局，公司董事會(huì)越來(lái)越多地敦促首席執(zhí)行官們裁員，轉(zhuǎn)而采用人工智能。
六、量子計(jì)算（Quantum computing）
的確，IT行業(yè)的領(lǐng)導(dǎo)者們認(rèn)識(shí)到量子計(jì)算的潛力。量子計(jì)算利用量子力學(xué)原理進(jìn)行計(jì)算，因此比目前的傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)快得多，功能也強(qiáng)大得多。
但他們也表示，量子計(jì)算距離實(shí)際應(yīng)用的時(shí)間比炒作所暗示的要長(zhǎng)得多，因此今年它又一次登上了這份榜單。
The Jackson Laboratories（杰克遜實(shí)驗(yàn)室）的首席信息官Brendan Arbuckle（布倫丹·阿巴克爾）表示：“我們已經(jīng)取得了一些重大進(jìn)展，但短期內(nèi)量子計(jì)算不會(huì)對(duì)我們產(chǎn)生重大影響?！?/span>
話雖如此，Arbuckle（阿巴克爾）和其他技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者一樣，切實(shí)看到了量子領(lǐng)域即將取得突破，并且認(rèn)為首席信息官們需要為后量子時(shí)代做好規(guī)劃，尤其是在加密方面。但他認(rèn)為，在未來(lái)幾年內(nèi)，企業(yè)沒(méi)有必要制定具體計(jì)劃，將量子計(jì)算直接應(yīng)用到企業(yè)工作流程中。
七、元宇宙、AR/VR/XR和空間計(jì)算（Metaverse, AR/VR/XR and spatial computing）
這是又一類在年度被過(guò)度炒作技術(shù)榜單上再次出現(xiàn)的技術(shù)。
分析師和IT領(lǐng)導(dǎo)者一致認(rèn)為，盡管在過(guò)去幾年里，空間計(jì)算領(lǐng)域，無(wú)論是AR（增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)）、VR（虛擬現(xiàn)實(shí)）、XR（擴(kuò)展現(xiàn)實(shí)）還是元宇宙，都取得了一些進(jìn)展，但人們對(duì)它的期望仍然超出了它目前的實(shí)際價(jià)值。
“元宇宙、空間技術(shù)、AR/VR——這些都沒(méi)有真正取得實(shí)質(zhì)性進(jìn)展，”West Monroe的Moogimane（穆吉馬內(nèi)）說(shuō)。
不過(guò)，他并沒(méi)有完全否定這些技術(shù)的價(jià)值：與其他被認(rèn)為是過(guò)度炒作的技術(shù)一樣，空間計(jì)算具有巨大的潛力；只是要實(shí)現(xiàn)這些潛力，需要大量的時(shí)間和投資。
Moogimane（穆吉馬內(nèi)）說(shuō)：“任何一項(xiàng)重大的技術(shù)轉(zhuǎn)型，只要涉及到工作方式的改變，需要不同的參與形式和不同的工作流程，人們接受起來(lái)就需要更長(zhǎng)的時(shí)間。所以我認(rèn)為對(duì)這項(xiàng)技術(shù)的期望是合理的，但要實(shí)現(xiàn)這些期望，所需的時(shí)間會(huì)比預(yù)期更長(zhǎng)。”
Everest Group的Joshi（喬希）也有類似的看法，并特別指出工業(yè)元宇宙被過(guò)度炒作。
他說(shuō)：“工業(yè)元宇宙的預(yù)期遠(yuǎn)高于實(shí)際的應(yīng)用情況?！?/span>
Joshi（喬希）認(rèn)為，工業(yè)元宇宙確實(shí)有一些明確的用例，比如用于車間的設(shè)計(jì)和維護(hù)、高端設(shè)備的數(shù)字孿生以及員工培訓(xùn)。然而，基礎(chǔ)設(shè)施成本、人員培訓(xùn)、互操作性以及用戶體驗(yàn)差等問(wèn)題，阻礙了它的廣泛應(yīng)用。
八、多云（Multicloud）
許多首席信息官都接受多云策略，但Joshi（喬希）表示，很少有企業(yè)能充分獲得這種云策略所承諾的所有好處。
他說(shuō)：“企業(yè)希望通過(guò)多云實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一同步、可互操作的工作負(fù)載，以避免供應(yīng)商鎖定的目標(biāo)并未實(shí)現(xiàn)。大多數(shù)企業(yè)都采用了多云策略，但他們對(duì)云服務(wù)供應(yīng)商的選擇很少改變。而且，他們也不一定會(huì)在不同的云平臺(tái)之間實(shí)現(xiàn)工作負(fù)載的互操作?！?/span>
因此，盡管首席信息官們現(xiàn)在更有意識(shí)地在推行多云策略，而不像以前很多人是在近乎偶然的情況下采用，但互操作性和其他關(guān)鍵問(wèn)題增加了實(shí)施過(guò)程的復(fù)雜性。
九、電動(dòng)汽車（Electric vehicles）
誠(chéng)然，這并不是首席信息官們通常關(guān)注的技術(shù)領(lǐng)域，但仍有一些首席信息官將其列入了被過(guò)度炒作的技術(shù)名單。
Welocalize技術(shù)公司的首席信息官Chris Grebisz（克里斯·格雷比什）就是其中之一。他講述了自己第一次開(kāi)特斯拉去洗車時(shí)，不得不琢磨如何把車掛到空擋的經(jīng)歷，他說(shuō)開(kāi)電動(dòng)汽車時(shí)，像這樣的日常操作都得重新學(xué)習(xí)。
在這個(gè)過(guò)程中，他發(fā)現(xiàn)電動(dòng)汽車的用戶界面并不像宣傳的那樣直觀。
他說(shuō)：“我開(kāi)了30年的傳統(tǒng)汽車，現(xiàn)在開(kāi)電動(dòng)汽車就感覺(jué)像在操作一臺(tái)iPad，可我還是個(gè)搞技術(shù)的人呢。所有東西都得重新摸索，我還得去看說(shuō)明書(shū)。”
Grebisz（格雷比什）表示，他現(xiàn)在把自己的特斯拉看作是一件“交通工具設(shè)備”，而不再僅僅是一輛汽車。這種觀念的轉(zhuǎn)變，有助于他應(yīng)對(duì)從傳統(tǒng)汽車過(guò)渡到電動(dòng)汽車所需的轉(zhuǎn)型管理。
他指出，這種轉(zhuǎn)變很巨大，他認(rèn)為真正的數(shù)字原住民可能會(huì)覺(jué)得這種轉(zhuǎn)變更容易接受。
這段經(jīng)歷也讓他體會(huì)到，當(dāng)一項(xiàng)技術(shù)打破了長(zhǎng)期以來(lái)的工作流程時(shí)，員工們會(huì)有怎樣的感受。
他補(bǔ)充道：“這次經(jīng)歷真的讓我很驚訝，我原本以為會(huì)輕松很多?！?/span>
十、綠色能源（Green energy）
生命科學(xué)公司Abzena的首席信息官David Williamson（大衛(wèi)·威廉姆森）更進(jìn)一步，將綠色能源也歸入被過(guò)度炒作的技術(shù)類別。
需要明確的是：他并不反對(duì)綠色能源。事實(shí)上，他自己也有一輛特斯拉汽車，家里還安裝了太陽(yáng)能設(shè)備。
正是這些個(gè)人經(jīng)歷讓他得出結(jié)論，綠色能源并非一些人所宣稱的萬(wàn)能良方。首先，和Grebisz（格雷比什）一樣，他發(fā)現(xiàn)駕駛電動(dòng)汽車需要一定的學(xué)習(xí)過(guò)程。
他說(shuō)：“我最大的不滿就是用戶界面一直在變?！彼€表示，“為了知道如何操作這輛車，我看了好多視頻”。
他還發(fā)現(xiàn)，炎熱和寒冷的天氣都會(huì)損耗電池電量，“所以你以為自己的車能跑一定的里程數(shù)，但實(shí)際卻跑不了那么遠(yuǎn)”。
他在使用太陽(yáng)能板時(shí)也有類似的經(jīng)歷，他說(shuō)：“（太陽(yáng)能板宣傳的效果和實(shí)際情況不一樣）。它們?nèi)菀鬃兣K，然后效率就會(huì)降低，所以還得去清理。而且夏天和冬天的性能差異很大?！?/span>
此外，還有一些意想不到的成本。Williamson（威廉姆森）指出，他需要花錢接入電網(wǎng)，而且還要支付電費(fèi)。
Williamson（威廉姆森）說(shuō)，這些經(jīng)歷讓他意識(shí)到“我們低估了技術(shù)對(duì)個(gè)人的影響”，而且“這些技術(shù)還存在一些未被提及的隱患”。
作者：Mary K. Pratt（瑪麗·K·普拉特）
Mary K. Pratt（瑪麗·K·普拉特）是馬薩諸塞州的一名自由撰稿人。
譯者：寶藍(lán)
睿觀：在技術(shù)加速變革的時(shí)代，許多新興技術(shù)正處于“膨脹預(yù)期頂峰”，其宣傳的潛力遠(yuǎn)超當(dāng)前實(shí)際能力，這與Gartner的技術(shù)成熟度曲線相符。IT領(lǐng)導(dǎo)者與分析師們指出，當(dāng)前被過(guò)度炒作的技術(shù)榜單包括：因高失敗率和準(zhǔn)確性問(wèn)題連續(xù)第三年上榜的生成式AI、尚不成熟的代理型AI、承諾未兌現(xiàn)的AIOps，以及仍顯遙遠(yuǎn)的量子計(jì)算和元宇宙。因此，CIO（首席信息官）必須保持現(xiàn)實(shí)視角，撥開(kāi)炒作的迷霧，在興奮與懷疑間找到平衡，專注于那些能帶來(lái)真實(shí)、可衡量?jī)r(jià)值的技術(shù)應(yīng)用，而非盲目追逐每一個(gè)“熱門新事物”。
金句：
技術(shù)成熟度曲線的“膨脹預(yù)期頂峰”，是考驗(yàn)CIO定力的“壓力測(cè)試”；能在此刻保持清醒，才能在“幻滅低谷”后收獲真正的生產(chǎn)力。
