各位CIO朋友們，這個場景你一定不陌生：
周一早會，你的CEO紅光滿面地走進會議室。他剛剛在周末打完一場高爾夫，或者剛從某個高管峰會回來。他興奮地向全公司宣布：“我聽說現(xiàn)在的AI已經(jīng)能自動化HR、營銷和財務(wù)的所有工作了，完全不需要人工！IT部門，接下來你們要把這個全員落地！”
作為CIO，你瞬間被推上了風(fēng)口浪尖。老板追逐競爭優(yōu)勢的本能可以理解，但在有著數(shù)十年陳舊流程、復(fù)雜權(quán)限和文化慣性的組織里，讓AI真正落地，和在PPT里看演示完全是兩碼事。
老板患上了嚴(yán)重的“AI錯失恐懼癥（FOMO）”，而CIO卻成了彌合“理想與現(xiàn)實”那個填坑的背鍋俠。
面對這種野心，最糟糕的回應(yīng)是直接潑冷水，而最好的應(yīng)對，是重新引導(dǎo)。不要被外界的炒作牽著鼻子走，真正能推動組織前進的CIO，都在把高層的狂熱，轉(zhuǎn)化為以下6項極度務(wù)實的“修基建”工作：
炒作機器總想讓你第一天就顛覆整個商業(yè)模式。錯！你應(yīng)該從團隊最熟悉、最容易驗證結(jié)果的重復(fù)性任務(wù)開始。當(dāng)業(yè)務(wù)部門的懷疑論者真切地看到AI讓他們的工作變得更輕松時，他們就會迎來“頓悟時刻（Eureka moment）”。這種信任的復(fù)利，比任何宏大的口號都管用。
每隔幾個月就有更便宜、更聰明的模型問世。不要陷入追逐大模型的軍備競賽！企業(yè)AI的持久優(yōu)勢，來自于你喂給它的數(shù)據(jù)質(zhì)量、治理標(biāo)準(zhǔn)和語義清晰度。打通業(yè)務(wù)定義、沉淀數(shù)據(jù)資產(chǎn)，構(gòu)建屬于你自己的上下文情境，這才是別人偷不走的護城河。
在傳統(tǒng)IT系統(tǒng)里，你很清楚誰能看到什么數(shù)據(jù)。但AI的輸出是生成式的、不可預(yù)料的！在你讓AI智能體去調(diào)取工資數(shù)據(jù)、提交審批之前，必須先問自己：現(xiàn)有的權(quán)限系統(tǒng)能Hold住這些未知的輸出嗎？這項極其枯燥的基建工作，決定了你的AI是否真的值得信賴。
過去幾十年，我們在教員工怎么寫代碼、寫報告。AI時代徹底翻轉(zhuǎn)了這一點：現(xiàn)在的核心技能是“編輯”——審核AI生成的內(nèi)容，挑出毛病，知道在哪里踩剎車。大多數(shù)人天生不擅長糾錯，CIO必須盡早投入資源，把“編審判斷力”打造成企業(yè)的核心能力。
全員開通了AI賬號不叫成功，“登錄數(shù)據(jù)”只是個面子指標(biāo)。如果你的工程師用了AI寫代碼，但每個沖刺周期交付的故事點并沒有從20提升到28，那說明他們根本沒有改變工作方式。記住，衡量行為的改變，而不是工具的購買。
故事點（Story Point）是一個抽象的度量單位，用于評估完成一個用戶故事（User Story）或任務(wù)所需的相對工作量。它不等于具體的時間（比如小時或人天）。
一個任務(wù)的故事點評估，通常是綜合考量以下三個核心因素得出的：
工作量（The Amount of Work）：要完成的任務(wù)數(shù)量有多少。
復(fù)雜度（Complexity）：任務(wù)本身的技術(shù)難度、邏輯是否復(fù)雜。
風(fēng)險與不確定性（Risk and Uncertainty）：任務(wù)中是否存在未知的風(fēng)險，或者需求是否模糊不清。
團隊通常會使用斐波那契數(shù)列（如 1, 2, 3, 5, 8, 13...）來給故事打分。例如，一個 2 點的任務(wù)，其整體難度和工作量大約是一個 1 點任務(wù)的兩倍。
傳統(tǒng)IT部署成本極高，所以追求“零風(fēng)險”。但AI是概率性的，迭代極快。如果過度謹(jǐn)慎，就會錯失良機。CIO必須從高層開始推動文化轉(zhuǎn)變：允許業(yè)務(wù)團隊在可控的反饋循環(huán)中大膽實驗、快速試錯。
看到這里，很多CIO可能會苦笑：“這6件事我太知道了！問題是，沉下心來修基建需要時間和預(yù)算，但我那個患有FOMO（錯失恐懼癥）的老板，只想要明天就看到ROI??！”
沒錯，CIO單打獨斗是無法扭轉(zhuǎn)老板認(rèn)知的，你必須借助“外部的力量”來幫老板洗腦。
這也就是為什么，我們強烈建議你參加 5月19日 在廈門字節(jié)跳動 舉辦的「AI組織CEO研修班」——并且，一定要帶上你的CEO和業(yè)務(wù)老大一起來！
不要再一個人在公司里苦哈哈地給老板解釋“為什么權(quán)限治理比買模型更重要”了。帶他來字節(jié)跳動，讓他親身感受：
最真實的震撼：看看大廠的先進團隊，是如何用AI重塑組織文化的（原來不僅是買個軟件這么簡單）。
最清醒的測評：現(xiàn)場做一份“真實差距測評”，用數(shù)據(jù)讓老板認(rèn)清自家企業(yè)離真正的AI組織還差多遠。
同行的“現(xiàn)身說法”：現(xiàn)場30位同量級企業(yè)CEO的交流，比你寫100頁的匯報PPT都管用。讓他看看別的成功企業(yè)，是如何扎扎實實做基建的。
短短3個小時，不僅能治好老板的“AI高爾夫焦慮癥”，還能現(xiàn)場定下3個最落地的切入點，當(dāng)場把那些“臟活累活”的預(yù)算給批了！
?? 謀局者將帥同心，AI-拼才會贏！
與其在內(nèi)部被老板的狂熱逼得焦頭爛額，不如帶他來鷺島，與飛書大灣區(qū)先進團隊同頻共振。讓你的AI轉(zhuǎn)型，真正從“IT部門的背鍋KPI”，變成“全公司的戰(zhàn)略共贏”。
?? 席位僅限30席（定向邀約CEO/CIO/HRD），掃碼立即鎖定！帶上你的老板，打贏這場AI反擊戰(zhàn)！(文末附活動海報及報名二維碼，以及人社廳“AI提示詞”培訓(xùn)團報入口)
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全文：你的CEO出現(xiàn)AI FOMO（AI錯失焦慮），6個行動建議
AI（人工智能）的炒作在同行圈層中的傳播速度遠快于真實認(rèn)知。真正取得進展的CIO（首席信息官）是那些將熱情導(dǎo)向真正推動組織前進的工作的人。
圖源：Taris Tonsa / Shutterstock
我認(rèn)識的每個CIO都有過類似這樣的對話：他們的CEO（首席執(zhí)行官）和朋友打完高爾夫球回來，或者參加完同行會議后，聽說AI即將自動化他們公司從HR（人力資源）到市場營銷和財務(wù)的所有工作。沒有人為干預(yù)，只有AI。然后，CEO在周一早上召開全員大會，CIO突然就被推上風(fēng)口浪尖讓這一切實現(xiàn)。
CEO追逐未經(jīng)證實的說法的本能是可以理解的，因為他們是在應(yīng)對競爭壓力。但這就使得CIO有責(zé)任彌合愿景與現(xiàn)實的鴻溝。在一個有著數(shù)十年積累的流程、權(quán)限框架和文化慣性的組織中，讓AI發(fā)揮作用與在演示環(huán)境中部署有很大不同。
最好的回應(yīng)不是反對這種野心，而是對其進行重新引導(dǎo)。將CEO的愿景轉(zhuǎn)化為一份誠實的路線圖，說明組織要實現(xiàn)這一目標(biāo)必須要做什么，包括基礎(chǔ)設(shè)施、治理和培訓(xùn)。這有助于將沖動冒進心態(tài)轉(zhuǎn)化為領(lǐng)導(dǎo)層可以支持的具體計劃。
以下是CIO實際上應(yīng)該關(guān)注的事情，以便達到他們的CEO希望他們達到的目標(biāo)，無論在同行圈層中討論的是什么。
一、從AI可以自證價值的地方開始
炒作機器希望你在第一天就登上珠穆朗瑪峰。相反，確定那些重復(fù)性的任務(wù)，在這些熟悉的領(lǐng)域中AI可以證明自己——也就是你的團隊已經(jīng)非常了解的工作流程，在那里結(jié)果很容易驗證，信任的門檻也可以達到。
目標(biāo)是讓團隊中的懷疑者看到真實結(jié)果并成為信徒的“Eureka moment（頓悟時刻）”。這些時刻會產(chǎn)生復(fù)利效應(yīng)。當(dāng)有人在他們理解的情境中看到AI使他們的工作更輕松時，他們更有可能幫助你推動事情向前發(fā)展。你不能強迫這種改變，但你可以主動營造適配環(huán)境。
二、模型將趨于同質(zhì)化。情境不會
每隔幾個月，就會有一個新模型聲稱比上一個更智能、更快、更便宜。不要被這場競賽分散注意力。企業(yè)AI的持久優(yōu)勢不僅僅來自你正在運行的模型，還在于為其提供數(shù)據(jù)的質(zhì)量、治理以及語義清晰度。投資于一致的業(yè)務(wù)定義、結(jié)構(gòu)良好的數(shù)據(jù)和清晰的數(shù)據(jù)沿襲的企業(yè)，無論哪種模型流行，其表現(xiàn)都將優(yōu)于那些沒有這樣做的企業(yè)。情境是你的競爭護城河。專注于構(gòu)建這一點。
三、嚴(yán)格鎖定權(quán)限邊界
在儀表板的世界里，你確切地知道給定頁面上會出現(xiàn)哪些數(shù)據(jù)，所以你可以提前為誰可以訪問它設(shè)置權(quán)限。在AI的世界里，系統(tǒng)可以生成從未預(yù)先設(shè)計過的輸出。那么，你如何確定誰有權(quán)查看從未預(yù)料到的結(jié)果呢？
在部署任何代用戶執(zhí)行操作的智能體（例如提交請求、顯示工資數(shù)據(jù)或填充記錄）之前，首先確定你現(xiàn)有的權(quán)限和權(quán)限管控體系是否能夠處理從未計劃過的輸出。大多數(shù)情況下不能。這是CEO要求的前提條件：這項基礎(chǔ)性且低調(diào)的基建工作決定了你的AI在實際應(yīng)用中是否值得信賴。它需要在你進行擴展之前完成，而不是之后。
四、建立編審文化，而非創(chuàng)作文化
幾十年來，工程師、分析師和運營團隊一直被訓(xùn)練編寫代碼、生成報告以及定義新流程。AI徹底改變這一模式。現(xiàn)在的技能是編輯——審核系統(tǒng)生成的內(nèi)容，找出其中的錯誤，并知道在哪些地方提出反對意見。
事實上，大多數(shù)人天生并不擅長編輯，因為他們從未有過這樣的需求。這是一個需要盡早彌補的技能差距。投入資源幫助工程師、分析師和管理人員培養(yǎng)評估AI輸出的判斷力，而不僅僅是生成輸出的能力。編輯必須成為企業(yè)的一項核心能力。
五、衡量行為變化，而非工具采用情況
登錄數(shù)據(jù)是一個面子指標(biāo)。如果你的工程師正在使用AI編碼工具，但卻沒有改變他們的構(gòu)建方式，那么你實際上并沒有采用任何東西。更有意義的指標(biāo)是生產(chǎn)力產(chǎn)出。用敏捷開發(fā)的術(shù)語來說，一個每個沖刺周期完成20個故事點的團隊在使用AI后應(yīng)該能達到大約28個故事點，這并不是因為這些工具具有魔力，而是因為重復(fù)性工作變得更快了。如果你沒有看到這種變化，那說明你衡量的指標(biāo)是錯誤的。要關(guān)注產(chǎn)出，而不是使用指標(biāo)。
六、重新構(gòu)建組織與失敗的關(guān)系
在軟件部署成本高昂且難以撤銷的情況下，凡事追求零風(fēng)險的本能是有道理的。但AI的運作方式不同。其輸出是概率性的，迭代周期很快，過于謹(jǐn)慎可能會浪費寶貴的時間。CIO需要允許團隊以傳統(tǒng)企業(yè)標(biāo)準(zhǔn)來看可能不太舒服的方式進行實驗，同時建立反饋循環(huán)，使快速試錯可控。這種文化轉(zhuǎn)變必須從高層做起。
七、錯失恐懼癥不會消失
CEO們將繼續(xù)陷入緊迫感和FOMO（錯失恐懼癥，F(xiàn)ear of Missing Out）的循環(huán)中，而這種壓力將繼續(xù)落在CIO身上。真正取得進展的組織將是那些將這種能量重新引導(dǎo)到使AI值得信賴的基礎(chǔ)設(shè)施、能夠顯示哪些措施有效的衡量系統(tǒng)以及使采用得以持續(xù)的文化轉(zhuǎn)型上的組織。這才是推動你的組織前進的議程。
