核心议题：CIO创新领导力
概述
- 人工智能（AI）的快速发展和数据来源的增加，要求首席信息官（CIO）在确保安全的前提下，高效部署AI技术。
- CIO需要在“稳健模式”或“加速模式”中选择适当路径，实现以下三类关键成果：
- 业务成果：提升员工生产力，优化业务流程，实现商业模式的颠覆性改进。
- 技术成果：确保企业数据安全和AI治理能力，保持技术灵活性。
- 行为影响：在AI重塑员工任务、角色和生活的过程中，通过积极引导和精细管理，最大化AI对员工的正向影响。
建议
- 实现业务成果：
- 利用企业的核心生产力领域，确保生成式AI（GenAI）在提升员工生产力方面发挥最大效益。
- 更成熟的企业应将目标扩展到生产力之外，推动创收等更高层次的业务成果。
- 应对AI成本波动：
- 深入了解AI部署成本，制定概念验证方案预测成本增长趋势，实时监控AI成本动态。
- 实现技术成果：
- 利用AI技术框架整合数据与AI资源，融入信任、风险与安全管理（TRiSM）实践。
- 更成熟的企业应通过TRiSM技术实现AI政策的机制化。
- 管理行为成果：
- 明确责任分工，与员工共同设计适配AI部署的新角色。
- 更成熟的企业应将行为学专家纳入团队，特别是在尝试代理型AI时。
战略规划假设
- 预计到2026年，超过80%的独立软件供应商将在企业应用中嵌入生成式AI功能，而2024年这一比例还不足5%。
介绍
- AI领域的两场竞赛已然展开：
- 科技供应商争相推出创新产品，市场充斥着被过度营销的嵌入式AI技术。
- CIO需要以安全为前提，实现规模化的AI成果交付。
- CEO们对AI的战略价值寄予厚望，74%的CEO认为AI是对其行业影响最大的技术。
- CIO们正引领企业投身AI竞赛，但47%的受访CIO表示，目前的AI投资未能实现预期回报。
- 生成式AI正处于“期望膨胀期”，并将很快滑入“泡沫破裂低谷期”。
分析
- 实现AI战略的业务成果：
- AI稳健模式：利用GenAI最大化提升员工生产力，识别企业的核心生产力领域。
- AI加速模式：像管理投资组合一样管理GenAI的多重价值，包括个人生产力提升、运营与流程优化、业务层面的变革性创新。
- 应对AI成本波动：
- AI部署成本波动性较大，容易失控，需准确评估成本，主动寻求成本优化策略。
- Gartner预计，到2027年，大多数企业应用的成本将至少增加40%。
- 实现AI战略技术成果：
- AI和数据现已深度渗透到企业的各个层面，需要转变管理思路。
- 充分挖掘多元化数据资源，包括非结构化数据，但需确保安全高效地管理数据访问权限。
- 利用无处不在的智能，构建多层次的技术架构，即“AI三明治架构”。
- 在AI三明治架构中构建TRiSM层，确保所有AI模型与应用都经过审查与管理。
- AI稳健模式：通过治理委员会制定和落实TRiSM实践。
- AI加速模式：利用TRiSM技术将AI政策机制化。
- 管理AI的行为影响：
- AI从工具转变为团队伙伴，员工对AI的强烈反应不可避免，需严格管理AI的行为影响。
- AI稳健模式：将变革管理策略的重点放在员工行为的管理上，与员工合作，重新定义他们的职责。
- AI加速模式：为AI代理的崛起做好准备，将行为科学家、伦理学家、神经科学家及社会心理学家等专业人士纳入团队。
要点：确定AI部署节奏和关键行动事项
- AI稳健模式：
- 将提升员工生产力作为主要目标。
- 全面了解AI相关成本。
- 依赖供应商构建稳固的AI三明治架构。
- 制定作为核心治理框架的AI政策。
- 将“人”置于AI变革管理的核心位置。
- AI加速模式：
- 寻求除了提升生产力以外的AI驱动价值。
- 实时跟踪AI成本，对其投入与产出进行验证。
- 构建量身定制的AI三明治架构。
- 通过TRiSM技术将AI政策机制化，确保合规性和透明性。
- 大胆创新，积极探索代理型AI的潜力。
