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如今，決策者能夠獲取的信息比以往任何時(shí)候都要多。但數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者必須設(shè)定合理的預(yù)期，明確利用不同數(shù)據(jù)源的合適節(jié)奏和方式，以取得理想的成果。
圖源：Rob Schultz / Shutterstock
AI是數(shù)據(jù)分析的福音。專業(yè)人員可以將諸如數(shù)據(jù)處理和異常檢測(cè)等日常任務(wù)自動(dòng)化，復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程也幾乎能實(shí)時(shí)運(yùn)行。因此，他們比以往任何時(shí)候都能更快地獲得信息，借助AI驅(qū)動(dòng)的洞察，傳統(tǒng)的決策周期從數(shù)周縮短至數(shù)秒。Gartner（高德納公司）預(yù)測(cè)，到2027年，50%的商業(yè)決策將由AI智能體（或AI代理）輔助或自動(dòng)完成。
這樣的信息獲取固然很好，但同時(shí)也引發(fā)了對(duì)決策速度的過(guò)高期望，并且增加了在過(guò)程中忽視關(guān)鍵因素的風(fēng)險(xiǎn)。這一直是Visit Britain（英國(guó)旅游局）數(shù)據(jù)分析副主管Satpal Chana（薩特帕爾·查納）所考慮的問(wèn)題，該組織使用Databricks技術(shù)和AI來(lái)分析游客情緒、旅游趨勢(shì)以及英國(guó)旅游業(yè)情況。他說(shuō)：“所有這些技術(shù)讓決策者比以往任何時(shí)候都更早地獲得洞察，這引發(fā)了一場(chǎng)有趣的討論，因?yàn)楝F(xiàn)在他們覺(jué)得需要好好思考這些信息了。雖然信息很多，但會(huì)不會(huì)太多了呢了？”
交通運(yùn)輸專家FlixBus的數(shù)據(jù)服務(wù)首席產(chǎn)品所有者Jakob Rissmann（雅各布·里斯曼）是另一位認(rèn)識(shí)到該問(wèn)題規(guī)模的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者。他提到最近與公司的一位數(shù)據(jù)科學(xué)家的對(duì)話，這位科學(xué)家談到了信任輸出結(jié)果的挑戰(zhàn)，然后提出了一個(gè)關(guān)于利用AI的反問(wèn)。
他說(shuō)：“他問(wèn)我們是否應(yīng)該減少對(duì)人工智能的使用，我思考了一下，回答說(shuō)：‘我以前從未想過(guò)這個(gè)問(wèn)題?！ǔ４蠹业南敕ǘ际窍喾吹?，都在思考如何更多地使用AI。”
無(wú)論使用量如何，目前的證據(jù)無(wú)疑表明，對(duì)AI的投資不斷增加。高德納公司最近還預(yù)測(cè)，今年全球生成式AI支出預(yù)計(jì)將增長(zhǎng)超過(guò)76%，達(dá)到6440億美元，這表明在不久的將來(lái)，AI將在商業(yè)運(yùn)營(yíng)和消費(fèi)品中扮演更加不可或缺的角色。
然而，決定進(jìn)一步投資技術(shù)并不能保證成功。Carruthers and Jackson（卡魯瑟斯和杰克遜公司）的年度數(shù)據(jù)成熟度指數(shù)發(fā)現(xiàn)，68%的數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為他們所在組織的技術(shù)在很大程度上或基本能夠支持?jǐn)?shù)據(jù)的使用，相比之下，近三分之一的CDO（首席數(shù)據(jù)官）表示這些技術(shù)阻礙了數(shù)據(jù)的使用。
咨詢公司的首席執(zhí)行官Caroline Carruthers（卡羅琳·卡魯瑟斯）說(shuō)，投資AI只是一個(gè)起點(diǎn)。她說(shuō)：“與我交談過(guò)的大多數(shù)企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者都能看到AI與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系。他們對(duì)這些發(fā)展感到興奮，但也意識(shí)到企業(yè)需要為這些技術(shù)提供合適的信息。人們逐漸認(rèn)識(shí)到，數(shù)據(jù)治理和管理等其他問(wèn)題同樣重要。”
一、為AI的利用設(shè)定期望
最重要的一點(diǎn)是開(kāi)展教育。盡管公司繼續(xù)投資AI，但許多最受歡迎的工具，如ChatGPT和Gemini，員工可以在家中免費(fèi)試用。
Truist（特魯斯銀行）批發(fā)銀行業(yè)務(wù)的首席數(shù)據(jù)官Amit Patel（阿米特·帕特爾）在最近于舊金山舉行的Snowflake峰會(huì)上的一個(gè)媒體小組討論中表示，數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者可能會(huì)遇到這樣的用戶，他們目睹了工作之外的快速轉(zhuǎn)型，對(duì)企業(yè)轉(zhuǎn)型速度較慢感到沮喪。
他在活動(dòng)中表示：“在個(gè)人生活中能夠輕松使用這些大型語(yǔ)言模型，這影響了人們對(duì)在商業(yè)環(huán)境中部署模型速度的預(yù)期。我認(rèn)為需要進(jìn)行教育，讓人們明白不能僅僅打開(kāi)AI，指向一個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)或應(yīng)用程序，明天就能得到答案。”
Patel（帕特爾）稱，他經(jīng)常遇到期望AI工具易于獲取和使用的員工。然而，信息技術(shù)部門的存在是有原因的：確保新技術(shù)安全可靠地被采用。他補(bǔ)充說(shuō)，首席信息官必須與業(yè)務(wù)合作伙伴共同設(shè)定預(yù)期，確保員工明白，任何AI工具的使用都必須符合企業(yè)政策和行業(yè)法規(guī)。
FlixBus的Rissmann（里斯曼）也認(rèn)識(shí)到在企業(yè)環(huán)境中實(shí)施新技術(shù)的挑戰(zhàn)以及教育的重要性。他建議將AI引入企業(yè)應(yīng)該是一個(gè)經(jīng)過(guò)充分演練的創(chuàng)新過(guò)程。
他說(shuō)：“一開(kāi)始，這讓人應(yīng)接不暇，然后我們作為一個(gè)社會(huì)，要學(xué)習(xí)如何正確使用它，同時(shí)也要知道它可能存在危險(xiǎn)的地方。這個(gè)過(guò)程要通過(guò)使用這些技術(shù)并理解它們來(lái)實(shí)現(xiàn)教育。人們應(yīng)該在了解情況的基礎(chǔ)上，自行決定在哪些地方使用AI，哪些地方不使用?！?/span>
從與數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者的討論中得出的信息是，利用AI生成的洞察需要注重細(xì)節(jié)。員工們渴望使用那些能夠快速解答棘手問(wèn)題的工具。但在這一平衡過(guò)程中，CIO的職責(zé)是確保AI生成的洞察能夠應(yīng)用在最合適的地方，以創(chuàng)造最大的商業(yè)價(jià)值。
英國(guó)汽車救援專家汽車協(xié)會(huì)The AA首席信息官Antony Hausdoerfer（安東尼·豪斯多費(fèi)爾）正在采取這樣的方法。他正在推動(dòng)一項(xiàng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型計(jì)劃，借助Ericsson（愛(ài)立信）等重要合作伙伴以及該公司的汽車健康助手Vixa，提供基于數(shù)據(jù)的服務(wù)。Hausdoerfer（豪斯多費(fèi)爾）的經(jīng)驗(yàn)讓他認(rèn)為，CIO必須采取有針對(duì)性的方法。
他說(shuō)：“我認(rèn)為你不應(yīng)該害怕AI，因?yàn)檫@項(xiàng)技術(shù)可能會(huì)為你帶來(lái)比以往更多的洞察。但成功與否取決于你如何獲取這些信息，并將其轉(zhuǎn)化為有意義的決策，從而做到條理清晰。這個(gè)過(guò)程關(guān)乎數(shù)據(jù)如何為這類決策提供支持，而不是僅僅從一件事做到另一件事。”
二、以戰(zhàn)略眼光看待洞察
對(duì)于那些希望幫助企業(yè)將洞察轉(zhuǎn)化為開(kāi)創(chuàng)性決策的首席信息官來(lái)說(shuō)，這種有針對(duì)性的方法將是成功的關(guān)鍵。HPE（惠普企業(yè)）全球首席信息官Rom Kosla（羅姆·科斯拉）和其他數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者一樣，深知這一挑戰(zhàn)的艱巨性。他將AI稱為一種均衡器，因?yàn)楝F(xiàn)在所有公司的員工都能輕松獲取功能強(qiáng)大的工具。
他說(shuō)：“知識(shí)將無(wú)處不在，而且會(huì)變得極度商品化。但決策權(quán)仍然需要保留。我確實(shí)認(rèn)為，即使我們現(xiàn)在有了智能AI系統(tǒng)，對(duì)于它們能做什么、不能做什么，仍然需要有決策權(quán)的界定。我認(rèn)為目前還不清楚這些界限該如何劃定?！?/span>
一些組織正在努力應(yīng)對(duì)這一切。但電信巨頭Nokia（諾基亞）負(fù)責(zé)產(chǎn)品組合與架構(gòu)的Mikko Jarva（米科·亞爾瓦）正在取得進(jìn)展。他協(xié)助Network APIs（開(kāi)發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序編程接口），將移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)功能引入自動(dòng)駕駛汽車、無(wú)人駕駛出租車和無(wú)人機(jī)飛行等前沿交通領(lǐng)域。
Jarva（亞爾瓦）和他的團(tuán)隊(duì)將Snowflake人工智能數(shù)據(jù)云與諾基亞的Network as Code（網(wǎng)絡(luò)即代碼）平臺(tái)相結(jié)合，創(chuàng)建了一種最優(yōu)路線算法，該算法可以預(yù)測(cè)相關(guān)的網(wǎng)絡(luò)KPIs（關(guān)鍵績(jī)效指標(biāo)），確保自動(dòng)駕駛車輛擁有高質(zhì)量的連接。他渴望設(shè)定界限，研究AI如何進(jìn)一步改善運(yùn)營(yíng)流程。
他說(shuō)：“我們正在探索將生成式工具與我們的數(shù)據(jù)相結(jié)合的用途。我們可以利用這項(xiàng)技術(shù)提出業(yè)務(wù)層面的問(wèn)題，然后獲得正確的洞察，看看哪些方面需要優(yōu)化。所以我們將AI工具視為一種接口，使數(shù)據(jù)訪問(wèn)變得簡(jiǎn)單，更易于理解和掌握?！?/span>
三、讓數(shù)據(jù)為你工作
服裝制造商Happy Socks的首席信息官Vivek Bharadwaj（維韋克·巴拉德瓦杰）建議，CIO在探索各種選擇時(shí)，需要優(yōu)先考慮的關(guān)鍵事項(xiàng)之一，是從海量信息中找到關(guān)鍵內(nèi)容的方法，現(xiàn)代企業(yè)正被這些信息所淹沒(méi)。他的指導(dǎo)理念是“不要為了數(shù)據(jù)而做數(shù)據(jù)”。他建議其他企業(yè)領(lǐng)導(dǎo)者明確自己的目標(biāo)。
他說(shuō)：“你需要思考數(shù)據(jù)如何轉(zhuǎn)化為你所需要的洞察，以及哪些類型的洞察會(huì)促使你采取特定的行動(dòng)。然后，成功就在于從數(shù)據(jù)到洞察，再?gòu)亩床斓叫袆?dòng)，而行動(dòng)又會(huì)推動(dòng)你收集和分析的數(shù)據(jù)類型，以及你制定戰(zhàn)略的方式。”
Virgin Atlantic（維珍航空）負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)和AI的副總裁Richard Masters（理查德·馬斯特斯）是另一位專注于構(gòu)建數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者。維珍使用Databricks的Unity Catalog將不同來(lái)源的數(shù)據(jù)整合到一起，為支持公司基于AI的決策打造了一個(gè)集中的信息存儲(chǔ)庫(kù)。他認(rèn)識(shí)到設(shè)定員工預(yù)期的重要性。
他說(shuō)：“我們目前面臨的最大挑戰(zhàn)是，在某些領(lǐng)域，你可以快速獲取信息，但你仍然需要對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，并賦予其語(yǔ)義以確定內(nèi)容。有些數(shù)據(jù)在可用之前可能還需要做更多的工作。”
像其他數(shù)字領(lǐng)導(dǎo)者一樣，Masters（馬斯特斯）說(shuō)員工必須接受關(guān)于在利用AI和尊重治理框架之間找到正確平衡的教育。在維珍航空，人們已經(jīng)利用數(shù)據(jù)洞察提升運(yùn)營(yíng)流程并完善客戶服務(wù)?，F(xiàn)在的首要任務(wù)是幫助員工更好地利用信息。
他說(shuō)：“在合理的治理和流程下，數(shù)據(jù)分析師現(xiàn)在可以獲取大量信息。他們可以開(kāi)始發(fā)揮自己的好奇心，而他們的經(jīng)理則可以考慮下一步該怎么做。有效的AI輔助決策在各個(gè)團(tuán)隊(duì)之間營(yíng)造了這種充滿好奇心的良好循環(huán)?！?/span>
作者：Mark Samuels（馬克·塞繆爾斯）
譯者：寶藍(lán)
睿觀：
1、【核心挑戰(zhàn)】AI（人工智能）的普及在帶來(lái)海量洞察的同時(shí)，也催生了“信息過(guò)載”的新問(wèn)題：決策者被信息淹沒(méi)，導(dǎo)致決策癱瘓或忽視關(guān)鍵環(huán)節(jié)，同時(shí)員工因接觸消費(fèi)級(jí)AI而對(duì)企業(yè)AI的部署速度產(chǎn)生不切實(shí)際的期望。
2、【應(yīng)對(duì)策略】成功的CIO（首席信息官）正通過(guò)一套組合拳來(lái)應(yīng)對(duì)：首先，通過(guò)教育來(lái)管理組織預(yù)期，明確企業(yè)級(jí)AI部署的復(fù)雜性與安全要求；其次，采取有針對(duì)性的方法，將洞察與連貫、有意義的決策過(guò)程掛鉤；最后，建立清晰的治理框架與“護(hù)欄”，在授權(quán)員工探索的同時(shí)，確保數(shù)據(jù)使用的安全與合規(guī)。
3、【結(jié)論與展望】因此，在AI時(shí)代，CIO的挑戰(zhàn)已從“如何獲取洞察”轉(zhuǎn)變?yōu)椤叭绾务{馭洞察”。成功的關(guān)鍵在于平衡速度與治理，將戰(zhàn)略重點(diǎn)從“為數(shù)據(jù)而做數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)向一個(gè)“數(shù)據(jù)→洞察→行動(dòng)→新數(shù)據(jù)”的良性價(jià)值循環(huán)，從而將信息過(guò)載轉(zhuǎn)化為真正的商業(yè)優(yōu)勢(shì)。
金句：
在AI時(shí)代，信息本身正在變得廉價(jià)，而如何從信息的“噪音”中做出連貫、有意義的決策，才是新的“黃金”。
