關于人工智能（AI），CIO須要認清這些問題

誰用了一杯熱茶 2024-09-20 發布于云南

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與更多CIO 一路同行

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文章摘要

本文探討了CIO在數字化轉型中面臨的挑戰，強調人工智能（AI）應用的成熟度模型。模型分為五個階段：探索、應用、提升、優化和引領，指出企業需重視文化建設、數據質量和人才技能。CIO應推動IT深度整合和跨界溝通，以克服認知、預期與實際落差、數據質量和人才技能的挑戰，最終實現AI技術的有效應用和組織的智能化轉型。

前言

在困境中，大部分企業其實都沒有做好應用AI的準備！

隨著數字化時代的到來，?企業對于信息化的需求越來越高，CIO作為企業中數字化轉型的重要推手，?需要具備新型的數字化領導力，?深刻理解人工智能、云計算、?大數據、區塊鏈等技術，?通過創新技術驅動業務轉型，提升組織的靈活性和競爭力，切實?幫助企業實現降本增效。

在數字化和智能化時代，CIO有以下兩項核心職責：

推動IT在企業運營中的深度整合：CIO負責推動信息技術的全面應用，以支持企業的業務運營與策略實施。通過制定和執行前瞻性的IT戰略，確保技術與企業整體戰略緊密對接，從而顯著提升競爭力和運營效率，實現敏捷響應市場變化。
構建高效的跨界溝通平臺：CIO作為企業高層管理者與IT部門之間的橋梁，應致力于建立高效的溝通機制。通過促進雙方的協作，確保IT規劃與企業戰略目標的一致性，增強高層的支持與參與，為數字化轉型的成功落地提供堅實保障。

盡管今天的CIO在決策過程中面臨前所未有的壓力和挑戰，尤其是在經濟低迷和行業競爭加劇的背景下，他們必須權衡各種因素并平衡多方利益，但很難做到面面俱到。CIO作為企業高層管理者，任何失誤都可能遭到利益相關者的嚴厲審視。在此情況下，許多CIO對人工智能寄予厚望，希望這項極具潛力的技術能夠幫助他們快速解決問題并做出最佳決策。

然而，盡管AI展現出了巨大的能力，它仍需要更多的時間和耐心來成熟，以真正發揮其應有的價值。此外，CIO還需關注數據質量和團隊技能的提升，致力于塑造新型企業文化，鼓勵創新與協作，以更好地適應數字化轉型帶來的變革，從而為AI的有效應用創造良好的環境。

PART1

面對困境的企業，應用AI仍面臨諸多挑戰

企業高層認知挑戰：

在評估企業是否引入人工智能時，領導層對AI的認知至關重要。根據2023年的一項調研表明，盡管有75%的受訪領導者認為先進的生成式AI將成為推動企業成功的關鍵工具，但在實際應用于自身的決策流程時，這些領導者仍在進行激烈的思想斗爭。這表明，盡管對AI的潛力有廣泛的共識，如何有效地整合AI以提升決策質量仍然是一個亟待解決的挑戰。

預期與實際落差挑戰：

另一項機構的調研也揭示了一個不容忽視的現實：超過一半的受訪者認為，人工智能的能力被嚴重高估。這一發現對我們普遍認知的“AI無所不能”理念提出了挑戰。媒體的過度宣傳可能造成了期望的泡沫，企業在實際應用中發現，AI技術難以滿足這些不切實際的期望。這種明顯的落差不僅影響了AI技術的信譽，還為企業決策者帶來了深刻的困惑與不確定性。

數據質量挑戰：

許多領導者對人工智能（AI）的主要擔憂集中在數據問題上。如果企業缺乏可信、可靠的數據，即便是最先進的AI系統也可能產生錯誤、有偏見或潛在危險的結果。這種數據質量的不足不僅削弱了AI的決策能力，還可能引發嚴重的業務風險。因此，許多企業目前仍處于“+AI”的階段，即在傳統業務流程中簡單地引入AI技術，而并未實現全面的數字化轉型。這一現象反映出對數據治理和管理的不足，阻礙了AI的潛力發揮。隨著AI技術的不斷進步，這一問題將愈發突顯，企業面臨的挑戰是如何有效整合和管理數據，以便在未來實現“AI+”的真正轉型。

人才與組織變革挑戰：

最后，我們不得不意識到人工智能（AI）的深度應用要求組織具備全新的人才和技能。為了有效實施AI技術，企業需要設立專門的職位，并招聘具備相應能力的專業人才。這不僅意味著企業在短期內面臨招聘和培訓的壓力，還可能導致引發對現有員工的技能再培訓需求。盡管AI有潛力創造更多崗位，但這一轉型過程并非沒有代價，因AI技術的引入，傳統崗位可能會被削減，造成短期內的就業不穩定。

此外，AI的實施帶來了全新的工作方式和分工模式，這與傳統的運營模式存在顯著差異，企業在轉型時可能會遭遇文化和結構上的抵觸。這種轉變不僅需要時間來適應，還可能對團隊的協作和效率產生負面影響。因此，企業在擁抱AI的過程中，面臨著復雜的人才管理和組織變革的雙重挑戰。

PART2

跳出思維慣性，理性看待AI的應用

如前文所述，人工智能（AI）在提升生產力和創新業務模式方面具有巨大潛力，但技術并不是最大的障礙。實際應用中，AI落地的最大挑戰在于文化認知和思維模式方面的障礙。首先，許多一線員工將AI視作取代他們工作的工具，而非提升效率的手段。這種誤解導致了對AI的抵觸情緒，使得企業在推廣AI時遭遇難以克服的障礙。因此，企業必須著重于如何讓員工認識到AI的實際價值，以及它在提升工作效率和創造新機會方面的潛力。

此外，AI的適應和掌握是一個漸進的過程，企業需要在技術開發和人員培訓方面進行持續的投資。領導者通常希望在組織內營造一種加速轉型的文化，以激發團隊的共同愿景。然而，在推動AI落地的過程中，企業也容易陷入一些常見的誤區，這需要特別關注和避免。

誤區一：是被技術蒙蔽，技術至上，認為別人上什么系統，我們也要上什么系統。

首先，許多企業在數字化轉型過程中容易陷入技術至上的思維誤區，認為他人采用的系統也必須跟隨。這種觀點忽視了企業數字化轉型的本質，即業務的變革與重組，而不僅僅是技術的引入。數字化轉型的核心目標應聚焦于業務創新、提升內部運營效率，并為客戶提供更優質的產品和服務。

在這一背景下，企業必須清楚，業務是目的，技術僅是實現這一目的的手段。雖然AI技術發展迅速，但其成熟度和穩定性差異顯著。在應用AI時，企業應根據自身的業務需求和技術能力合理設定期望值。同時，企業需加大對AI技術的研究與理解，以更好地評估其適用性和潛在價值。

作為一項尚未完全成熟的技術，AI面臨著諸多挑戰，尤其是在人才方面，這些挑戰可能超出技術本身。因此，數字化領導者必須重視人才的培養和工作方式的重新定義，避免盲目跟風，以確保企業在競爭中保持優勢。

誤區二：是認為AI大模型是無所不能的“許愿樹”、“機器貓”。

將AI視為“無所不能”的觀念是對AI大模型能力的極端夸大。這種認知不僅與AI大模型的實際能力不符，也無法明確其能力邊界和適用場景。在實際應用中，企業經常面臨的首要挑戰是，員工對AI大模型的理解存在巨大差異，導致對其應用的想象千差萬別。這些“無限”的設想需要大量的討論和分析，才能聚焦到具體的應用點，從而深入探討其實際可行性。因此，缺乏明確的應用場景是AI大模型落地的主要障礙。

需要強調的是，AI大模型并非“神秘”技術，它的輸出本質上是基于輸入條件的概率生成，結果受限于輸入和模型本身，具有一定的不確定性。為了有效界定AI大模型的應用場景，企業必須深入理解其原理和能力邊界。這一理解不僅能幫助企業設定合理的期望，還能推動AI技術在實際業務中的有效落地。

誤區三：是不考慮實際情況，完全“以客戶為中心”客戶要什么，就提供什么。

數字化轉型不僅涉及技術系統的升級，更重要的是伴隨人員的轉變，包括思想觀念、行為模式以及利益和權力的調整。這種變革過程中，支持與反對的聲音并存，反映了人性的一種自然反應。

在AI落地的過程中，部分用戶可能未能明確自身的需求。尤其在AI時代，單純滿足客戶的當前需求往往不足以應對未來的挑戰。企業應通過AI技術主動識別和創造客戶未來可能需要的產品和服務。因此，領導者不僅需關注業務和團隊的建設，還應深入挖掘AI的潛在能力，通過數據分析進行未來預測，輔助決策，以發揮AI在引領變革中的重要價值。

誤區四：是理所當然的認為有大量數據就能訓練出好的專家模型

實際上，作為首席信息官（CIO），應采取嚴謹的分析方法。首先，需要明確AI的最終目標是什么，以及希望實現的具體目的。接著，應反推實現這些目標所需的能力和方法，最后再根據這些能力和方法確定所需的數據類型及其獲取途徑。

在進行場景化的AI應用開發時，關鍵不在于數據的“量”，而在于數據的“類”和“質”。雖然大規模數據集是訓練AI大模型的基礎，但多樣化的數據集可以幫助模型更好地理解和捕捉不同的概念、語義和語法結構，從而提升其泛化能力。高質量的數據集不僅顯著提高AI模型的精度和可解釋性，還能縮短訓練時間。簡單地增加訓練數據量、擴展模型參數規模或延長訓練時間并不足以保證預訓練模型的效果，因此，高質量數據在提升模型性能中的重要性不容忽視。

PART3

AI轉型：思想轉型與應用場景的雙重驅動

在探討人工智能（AI）未來發展前景時，相關研究顯示，許多中國企業的高層管理者認為，未來三年AI面臨的主要挑戰包括提升服務交付的可擴展性、增強預測的準確性，以及實現多樣化和包容性。為了應對這些挑戰，企業的優先任務集中在技術現代化、產品與服務創新，以及提高生產力和盈利能力。在這一過程中，生成式AI、傳統AI和數據架構被視為關鍵技術，能夠為企業的轉型提供支持。

然而，成功的AI轉型首先需要思想的轉型。許多領導者認為，監管約束和對短期業績的過度關注是組織創新的主要障礙。每一代技術都有其獨特的使命，而AI的核心使命在于開創新的商業模式，而非簡單地延續傳統思維。在AI的落地過程中，最大的挑戰往往并非技術本身，而是管理者和決策者的思維觀念。無論是急于追求AI應用，還是保守地忽視其潛力，這些都是當前企業實施AI時普遍存在的問題。

因此，面對生成式AI技術的新一輪進展，企業需要以務實的態度來思考和應對，關注技術快速發展的同時，更要深入探討如何將這些技術有效融入企業的運營與創新。此外，技術的引入必須與實際應用場景相結合。無論行業或企業規模如何，AI的落地需要根據實際情況挖掘應用場景，以實現差異化和特殊性的應用。

挖掘應用場景的關鍵在于深入分析企業的運營流程、客戶需求和市場動態，通過數據分析、用戶訪談以及原型測試等方法，識別出最具價值的應用領域。這些場景因企業而異，正是這種差異性與特殊性使得生成式AI技術的應用深刻關聯到每家企業的綜合管理與經營思維的轉型。

PART4

AI成熟度模型：評估企業智能化進程的關鍵框架

在數字化轉型的浪潮中，人工智能（AI）被寄予厚望，被視為推動企業創新和增長的關鍵力量。有關權威研究機構的AI成熟度模型將企業在人工智能應用中的發展分為五個階段，旨在幫助組織評估和提升其AI應用能力。各階段具體如下：

探索階段：企業對AI技術有初步了解，進行小規模試點，缺乏系統性應用和策略。在這一階段，企業文化的建設至關重要，鼓勵創新和包容失敗的環境能夠激勵員工主動嘗試AI應用，打破對新技術的抵觸情緒。
應用階段：企業開始將AI應用于特定業務流程，形成初步的應用案例，但整體整合性和深度仍然有限。在此階段，企業應開始建立數據管理體系，確保數據的質量和完整性，以支持AI模型的訓練和優化。
提升階段：企業在多個領域廣泛應用AI，建立了較為完善的技術架構和數據管理體系，能夠支持更多的AI項目。此時，跨部門協作的企業文化變得尤為重要，以促進知識共享和經驗交流，加速AI應用的落地。
優化階段：企業對AI應用進行持續優化，關注效果評估和價值實現，能夠靈活應對市場變化，積極推動業務創新。企業需持續關注人才技能的提升，建立培訓機制，確保員工具備數據分析和AI應用能力，以便在技術持續演進中保持競爭力。
引領階段：企業在行業中處于領先地位，能夠利用AI技術進行全面的戰略轉型，推動組織的智能化發展和新業務模式的形成。在這一階段，企業應繼續整合多源數據，形成統一的數據平臺，以支持AI項目的成功和業務價值的最大化。

該AI成熟度模型為企業提供了一個全面的評估框架，助力CIO們通過有機整合企業文化、數據管理和人才技能的力量，在推動智能化進程中取得成功。

綜上所述，企業應在不同階段需要制定相應的戰略和實施步驟，以實現從基礎探索到全面引領的轉變。此外，在AI落地的整個過程中，CIO還應帶領IT部門積極探索AI在新產品和服務研發領域的價值；在運營上不斷進化，從組織驅動進化到人工智能驅動；持續建立企業的變革機制，保證具備持續變革的能力，以應對未來充滿不確定性的挑戰。