最近，關于“AI泡沫”的討論甚囂塵上。估值虛高、應用落地難、初創(chuàng)公司倒閉潮……種種跡象讓不少企業(yè)管理者開始猶豫：現(xiàn)在還要繼續(xù)砸錢搞AI嗎？
Trimble公司CIO Jim Palermo給出的答案是：投，但別“癡迷”。
對于那些真正懂行的IT領導者來說，AI泡沫并不意味著這項技術沒有未來，而是過高的期望撞上了冷冰冰的現(xiàn)實。
那么，在這場可能到來的市場洗牌中，CIO們?nèi)绾渭炔诲e過創(chuàng)新，又保護企業(yè)免受沖擊？以下是他們的“防爆指南”。
Alpharay Consulting首席顧問Shawn Jahromi指出，聰明的CIO正在做一件事：將“能力”與“炒作”剝離。
策略：只為那些能直接改善運營指標（如縮短周期、降低錯誤率、削減成本）的窄口徑用例買單。
邏輯：即使供應商倒閉了，或者AI估值崩了，這些實打?qū)嵉臉I(yè)務價值依然存在。
行動建議：不要把AI當成一次性的技術采購，而要把它視為一種運營模式的變革。把價值嵌入到工作流設計中，而不是寄托在某個神奇的工具上。
如果你的AI供應商明天破產(chǎn)了，你的業(yè)務會停擺嗎？
為了避免這種被動局面，CIO們正在通過技術手段保留“架構控制權”。
數(shù)據(jù)所有權：確保數(shù)據(jù)在自己手里，而不是被鎖死在供應商的黑箱里。
模型可移植性：構建模塊化架構，不依賴單一模型提供商。
退出機制：在合同中明確供應商退出選項，甚至簽署更短周期的合同以對沖風險。
很多企業(yè)甚至不知道自己買了多少個AI工具。Trimble正在進行一場“軟件合理化”運動：如果發(fā)現(xiàn)有10個工具在做同樣的事，那就砍掉9個。
Bread Financial的CTO Allegra Driscoll警告：“購買大量工具會創(chuàng)建一個極其復雜的架構。如果不確定能產(chǎn)生巨大價值，那么引入故障風險是得不償失的。”
行動建議：收緊采購流程。IT部門必須成為“看門人”，確保所有引入的AI工具都經(jīng)過審核，且能滿足特定需求。
AI市場調(diào)整的跡象已經(jīng)顯現(xiàn)，初創(chuàng)公司首當其沖。
Spotlite首席戰(zhàn)略官Benjamin Hori給出了一個識別真?zhèn)蔚狞S金標準：這家公司是在訓練自己的模型，還是僅僅在包裝別人的API？
風險：沒有專有模型或自有數(shù)據(jù)集的供應商，缺乏護城河。一旦巨頭（如OpenAI、微軟）推出類似功能，他們可能一夜之間消失。
對策：優(yōu)先選擇那些擁有獨特數(shù)據(jù)優(yōu)勢和強大治理實踐的合作伙伴。
在金融服務等強監(jiān)管行業(yè)，信任比創(chuàng)新更重要。
VyStar Credit Union的CTO Anurag Sharma提出了“有意為之”的策略：與其盲目對沖風險，不如從一開始就為彈性而設計。
做法：先花時間構建一個強大、可控的環(huán)境，摸清所有風險底數(shù)。
落地：選擇一兩個低風險、高價值的用例（如客服知識庫），在團隊中積累經(jīng)驗，然后再逐步擴大規(guī)模。
結(jié)語
AI泡沫或許會破，但AI技術不會消失。
在這個充滿不確定性的時刻，CIO們的目標不應該是不惜一切代價追逐閃亮的新技術，而是保持適應性和財務自律。
只有這樣，當潮水退去時，你依然能自信地站在岸上。
通過降低承諾風險、控制工具泛濫，并專注于彈性和供應商退出選項，IT領導者將在人工智能市場可能出現(xiàn)清算時做好更充分的準備。
圖源：Rob Schultz / Shutterstock /?Unsplash
盡管目前圍繞AI（人工智能）存在大量“炒作”，但Jim?Palermo（吉姆·帕勒莫）并不特別擔心潛在的AI泡沫。
Palermo（帕勒莫）是Trimble公司（一家市值37億美元、服務于工程、建筑和交通運輸行業(yè)的平臺公司）的CIO（首席信息官）。他表示，盡管有諸多喧囂，Trimble仍將繼續(xù)投資AI技術，以推動創(chuàng)新并提高生產(chǎn)力。
Palermo（帕勒莫）是那些認為AI泡沫并非不現(xiàn)實，但仍采取審慎態(tài)度的CIO之一。他表示，擔憂的程度“取決于你對其有多癡迷”。
其他IT領導者則認為，AI泡沫并不意味著這項技術沒有未來，而更多的是過高的期望與運營現(xiàn)實發(fā)生沖突。他們認為，真正的風險不在于投資AI，而在于押注于未經(jīng)驗證的模型、供應商或單一用途平臺。
鑒于對企業(yè)估值過高的擔憂，IT領導者建議同行做出更有紀律、更明智的決策，并考慮簽署更短的合同，以便在技術或市場發(fā)生變化時對沖風險。他們還建議同行加強治理，并在致力于全面舉措之前，先完成小規(guī)模的PoCs（試點項目）。
一、降低AI投資的風險
至于AI行業(yè)的未來，Palermo（帕勒莫）認為“在未來一兩年內(nèi)，將會有很多點狀人工智能解決方案消失……”。
“我認為更大的平臺生態(tài)系統(tǒng)真的開始擁有強大的AI基礎，而且它們…… 更有能力闡明如何利用AI，”Palermo（帕勒莫）補充道。
“任何CIO都希望利用這些生態(tài)系統(tǒng)，因為我們在這些軟件上投入了數(shù)百萬美元，”Palermo（帕勒莫）說。他將治理視為確保在推出人工智能時圍繞安全和隱私進行適當嚴格把控的關鍵優(yōu)先事項?！八?，我認為你會看到CIO們在這方面加倍努力。”
Alpharay Consulting的創(chuàng)始人兼首席顧問Shawn Jahromi（肖恩·賈赫羅米）表示，CIO們用來對沖潛在人工智能泡沫且不阻礙進展的一個策略是將“能力與炒作區(qū)分開來”。
“CIO們正在為與運營指標（如縮短周期時間、降低錯誤率和控制成本）相關的范圍狹窄的人工智能用例提供資金，”Jahromi（賈赫羅米）說，他也是一位數(shù)字轉(zhuǎn)型和人工智能治理方面的博士研究員，“如果估值或供應商的生存能力發(fā)生變化，這會限制風險敞口?！?/span>
Jahromi（賈赫羅米）說，CIO們還將AI視為一種運營模式的改變，而不是一項技術采購。
“這包括治理、問責制和人工覆蓋結(jié)構。這樣做的CIO不太容易受到泡沫的影響，因為價值創(chuàng)造嵌入在工作流程設計中，而非工具里?！?/span>
與Jahromi（賈赫羅米）合作的CIO們“并沒有放緩AI的采用速度。他們正在從結(jié)構上降低其風險，”他補充道。
二、保持彈性是核心策略
Jahromi（賈赫羅米）看到CIO們正在實施的另一項策略是，通過優(yōu)先考慮數(shù)據(jù)所有權、模型可移植性和供應商退出選項來保留架構控制權。他說：“目標是保持彈性。如果AI供應商倒閉或價格暴跌，機構不會失去決策權或運營連續(xù)性。”
Bread Financial的首席技術官Allegra Driscoll（阿萊格拉·德里斯科爾）對AI投資采取“慎重、極其務實的方法”，并表示領導層對“追逐最好的工具或率先推向市場”不感興趣。她說，在保持彈性的同時構建能創(chuàng)造價值的能力很重要。
“我們專注于高價值、經(jīng)證實的用例，”Driscoll（德里斯科爾）說，并補充稱她花大量時間“評估Bread Financial所有技術投資的一整套風險。所以，我非常有信心，我們推進并投入生產(chǎn)的那些高價值、經(jīng)證實的用例將繼續(xù)為[我們]和我們的客戶提供價值?！?/span>
Trimble的Palermo（帕勒莫）表示，在AI方面堅持下去始于CIO們試圖推動的成果，以及與業(yè)務部門合作解決痛點。他說：“這能保護你免受完全的混亂。培養(yǎng)創(chuàng)新精神，但從創(chuàng)新和想法到實際生產(chǎn)的過程中應該有一定的嚴謹性。對此應該有一些治理措施?！?/span>
此外，VyStar Credit Union的首席技術官Anurag Sharma（阿努拉格·夏爾馬）表示，CIO們與其對沖AI風險，不如“有意為之并為彈性而設計”。他說，這對金融服務公司尤為重要，“在這些公司，信任和穩(wěn)定性與創(chuàng)新同樣重要”。
為此，VyStar的方法是在AI能明顯解決業(yè)務問題、改善其會員的成果并提高運營效率的地方使用它，“同時刻意注重加強基本面，使其能超越任何炒作周期”，Sharma（夏爾馬）說。
他說，這需要干凈且管理良好的數(shù)據(jù)、模塊化且可互操作的架構，以及既了解技術又了解業(yè)務的人員。
Sharma（夏爾馬）說：“如果AI泡沫降溫，這些基本面和投資仍將帶來復合價值，并提高安全性和效率；如果泡沫加速，我們將能夠在不影響合規(guī)性或會員體驗的情況下負責任地擴大規(guī)模。目標不應該是不惜一切代價追逐閃亮的AI，而是要保持適應性、財務自律，并能夠自信地做出調(diào)整?！?/span>
三、控制AI工具泛濫
許多企業(yè)都在與工具泛濫作斗爭，在不確定的經(jīng)濟環(huán)境下，CIO們正在加倍努力控制工具過載和支出。Palermo（帕勒莫）表示，Trimble正在開始對其擁有的軟件進行合理化處理，并圍繞這些軟件創(chuàng)建元數(shù)據(jù)，以及判斷是否有10種工具做著相同的事情。AI工具尤其如此，所以Palermo（帕勒莫）正在努力收緊其采購到付款流程，“以便我們在確保登記所有進來的東西方面更加嚴謹”。這樣一來，如果有人在尋找AI工具，IT部門將對其進行審核并給出建議。
“我們希望利用滿足AI領域特定需求的一組工具來推動創(chuàng)新，”他說。
“購買大量工具可能會創(chuàng)建一個非常復雜的架構，如果你不確定這會產(chǎn)生很多價值，那么在關鍵流程中某個環(huán)節(jié)出現(xiàn)故障的風險可能就不值得了?！盌riscoll（德里斯科爾）表示認同。
四、以高價值錨定低風險
Bread Financial的Driscoll（德里斯科爾）表示，公司“在2026年將繼續(xù)投資高價值的用例”，比如IT部門為公司客戶服務代理構建的知識管理能力。同時，“我們以類似的方式對待所有新技術——我們試圖慢下來以便更快地前進”。
和Sharma（夏爾馬）一樣，她說消費者信任至關重要，“所以我們往往會花大量時間構建一個強大、可控的環(huán)境，并確保我們了解全面的風險范圍。然后我們會選擇一個或多個低風險、高價值的用例，開始在團隊中積累經(jīng)驗”。
這種方法將繼續(xù)下去，特別是當他們拓展知識管理用例并開始使用智能體時。
Sharma（夏爾馬）也預計在2026年將繼續(xù)對人工智能進行投資。他說：“我們投入到AI投資的信息技術預算占比將取決于各種因素，包括不斷演變的形勢和具體的業(yè)務需求。然而，我們?nèi)匀恢铝τ谠趯ξ覀兊倪\營和會員體驗產(chǎn)生重大影響的地方利用人工智能?！?/span>
五、供應商整合可能加劇風險敞口
Spotlite的聯(lián)合創(chuàng)始人兼CSO（首席戰(zhàn)略官）Benjamin Hori（本杰明·霍里）認為，AI市場調(diào)整的跡象已經(jīng)顯現(xiàn)，初創(chuàng)公司正在受到影響，這帶來了風險敞口。
Hori（霍里）說：“當占主導地位的企業(yè)開始捆綁各種功能，使得一整類初創(chuàng)企業(yè)的產(chǎn)品變得不再必要時，我們會立即看到后果——快速整合、突然轉(zhuǎn)向以及小供應商一夜之間消失。這直接影響到依賴這些工具的安全團隊?！?/span>
他說，區(qū)分真實與炒作的最明顯指標之一是一家公司是在訓練自己的模型“還是僅僅包裝別人的API（應用程序接口）。從CSO（首席安全官）的角度來看，這種區(qū)別很重要，因為它會影響數(shù)據(jù)控制、攻擊面、長期可行性，最終還會影響風險。沒有專有模型或經(jīng)過權利清理的數(shù)據(jù)集的供應商沒有可防御的基礎，而這就成了我們的風險敞口?！?/span>
為了對沖AI的波動性，Hori（霍里）表示，Spotlite優(yōu)先選擇具有獨特數(shù)據(jù)優(yōu)勢、強大治理實踐以及能夠抵御市場變化的架構的合作伙伴。他說：“我們還在我們的技術棧中構建靈活性，這樣我們就不依賴于任何一個模型提供商。尤其是在初創(chuàng)企業(yè)可能迅速消失的環(huán)境中?！?/span>
作者：Esther Shein（埃絲特·謝因） 譯者：寶藍
