关于人工智能（AI），CIO需要认识到这些问题

本文探讨了CIO在数字化转型中面临的难题，强调人工智能（AI）成熟度模型的应用。该模型分为五个阶段：探索、应用、改进、优化和推广，指出企业应重视文化建设、数据质量和人才技能。为了克服认知、预期和实际落差、数据质量和人才技能的挑战，CIO应该推动IT深度整合和跨界交流，从而实现AI技术的有效应用和组织智能化转型。

前言

困境中，大多数企业实际上并没有做好AI应用的准备！

随着数字时代的到来，U200c企业对信息化的需求越来越高。作为数字化转型的重要推动者，CIO需要具备新的数字化领导能力。U200c深刻理解人工智能、云计算、U200c大数据、区块链等技术。U200c通过创新技术驱动业务转型，提高组织灵活性和竞争力，有效帮助企业降低成本，提高效率。

CIO在数字化和智能化时代具有以下两个核心职责：

促进IT在公司经营中的深度整合：CIO负责促进信息技术的全面应用，以支持企业的业务运营和战略实施。通过制定和实施前瞻性的IT战略，我们可以确保技术与公司的整体战略紧密相连，从而显著提高竞争力和运营效率，快速响应市场形势。

构建高效的跨境交流平台： CIO是企业高层管理者和IT部门之间的桥梁，应该努力建立高效的沟通机制。通过促进双方的合作，确保IT规划与企业发展战略的一致性，加强高层的支持和参与，为数字化转型的成功实施提供坚实的保障。

尽管今天的首席信息官在决策过程中面临着前所未有的压力和挑战，尤其是在经济低迷和行业竞争加剧的背景下，他们必须衡量各种因素，平衡各种利益，但很难仔细考虑。CIO是企业的高层管理者，任何错误都可能受到利益相关者的严格审视。在这种情况下，许多首席信息官都希望人工智能能够帮助他们快速解决问题，并做出最好的决定。

但是，尽管AI表现出了巨大的能力，但它仍然需要更多的时间和耐心来提高，才能真正发挥其应有的价值。另外，CIO还需要注意提高数据质量和团队技能，努力塑造新的企业文化，为了更好地适应数字化转型带来的变化，鼓励创新与合作，从而为AI的有效应用创造良好的环境。

PART1

在困难企业面前，AI的应用仍然面临许多挑战。

公司高层认知挑战：

领导对AI的认识在评估企业是否引入人工智能时尤为重要。根据2023年的一项调查，尽管75%的受访者认为先进的生成式AI将成为促进企业成功的关键工具，但这些领导者在实际应用于自己的决策过程时，仍在进行激烈的思想斗争。虽然对AI的潜力有广泛的共识，但如何有效地整合AI以提高决策质量仍是一个亟待解决的挑战。

期望与实际落差挑战：

另一家机构的研究也揭示了一个不容忽视的现实:超过一半的受访者认为人工智能能力被严重高估。这一发现挑战了我们普遍理解的“AI无所不能”的概念。过多的媒体宣传可能会引起预期的泡沫，公司在实际应用中发现，AI技术并不能满足这些不切实际的预期。这一明显的差距不仅影响了AI技术的声誉，也给企业的决策者带来了深刻的困惑和不确定性。

资料质量挑战：

许多领导人对人工智能（AI）主要关注的是数据问题。假如企业缺乏可靠、可靠的数据，甚至最先进的AI系统也可能导致错误、偏见或潜在危险。这一数据质量的不足不仅削弱了AI的管理能力，而且造成了严重的业务风险。所以，目前许多企业仍然处于“ AI“在传统工作流程中，AI技术的简单引入并没有实现全面的数字化转型。这种现象反映了数据管理和管理的不足，阻碍了AI的潜力。伴随着AI技术的不断发展，这个问题将越来越突出，企业面临的难题是如何有效地整合和管理数据，以便在未来实现“AI “真正的转型。

企业人才变革的挑战：

最后，我们不得不认识到人工智能（AI）深度应用要求组织拥有全新的人才和技能。为有效实施AI技术，企业需要设立专业岗位，招聘具有相应能力的专业人才。这不仅意味着公司在短时间内面临招聘和培训的压力，还可能导致对现有员工的技能再培训需求。虽然AI有潜力带来更多的工作，但这个转型过程并不是没有代价的。由于AI技术的引入，传统岗位可能会减少，导致短期就业不稳定。

此外，AI的实施带来了一种全新的工作模式和分工模式，这与传统的运营模式有很大的不同。公司在转型过程中可能会遭受文化和结构的冲突。这种变化不仅需要时间来适应，还可能对团队合作和效率产生不利影响。因此，在拥抱AI的过程中，公司面临着复杂的人才管理和企业变革的多重挑战。

PART2

跳出思维惯性，理性看待AI的应用。

如前文所述，人工智能（AI）技术并非最大的障碍，因为它在提高生产力和创新运营模式方面具有巨大的潜力。实际应用中，在文化认知和思维方式方面，AI落地最大的挑战是。首先，许多一线员工将AI视为替代他们工作的工具，而不是提高效率的手段。这种误解导致对AI的不满，使得企业在推广AI时遇到难以克服的问题。因此，企业必须关注如何让员工认识到AI的实际价值，以及它在提高工作效率和创造新机会方面的潜力。

此外，适应和掌握AI是一个循序渐进的过程，企业需要持续投资科研开发和人员培训。一般来说，领导者希望在组织中创造一种加快转型的文化，以激发团队的共同愿景。但是在推动AI落地的过程中，公司很容易陷入一些常见的误区，需要特别注意和避免。

误解一：被技术所迷惑，技术第一，感觉别人上什么系统，我们也要上什么系统。

首先，很多企业在数字化转型过程中容易陷入技术至上的误区，认为别人选择的系统也必须跟随。这种观点忽略了企业数字化转型的本质，即业务的转型和重组，而不仅仅是技术的引入。数字化转型的核心目标应该是专注于业务创新，提高内部业务效率，为客户提供更好的产品和服务。

在这种背景下，公司必须明确业务是目的，技术只是实现这一目标的手段。虽然AI技术发展迅速，但其成熟度和稳定性存在显著差异。在使用AI时，企业应根据自己的业务需求和技术能力合理设置预期值。同时，企业需要加强对AI技术的研究和理解，以更好地评估其适用性和潜在价值。

AI作为一项尚未完全成熟的技术，面临着许多挑战，尤其是在人才方面，这些挑战可能会超越技术本身。因此，数字领导者必须重视人才培养和工作方式的重新定义，防止盲目随大流，以确保公司在竞争中保持优势。

误解二：认为AI大模型是无所不能的“许愿树”、机器猫。

把AI当作“无所不能”的概念，是对AI大模型能力的极端夸张。这一认知不仅不符合AI大模型的实际能力，而且不能明确其能力边界和适用场景。企业在实际应用中经常面临的首要挑战是，员工对AI大模型的认知存在很大差异，导致对AI应用的想象力不同。为了聚焦具体的应用点，进而深入探讨其实际可行性，这些“无限”的假设需要大量的讨论和分析。所以，AI大模型落地的主要障碍是缺乏清晰的使用场景。

需要强调的是，AI模型并不是一项“神秘”的技术，它的导出本质上是基于输入条件的概率，其结果受到输入和模型本身的限制，具有一定的不确定性。企业必须深刻理解其原理和能力边界，才能有效定义AI模型的使用场景。这种理解不仅可以帮助公司设定合理的期望，还可以促进AI技术在实际业务中的有效实施。

误解三：是不顾具体情况，完全“以客户为中心”客户想要什么，就提供什么。

数字化转型不仅涉及技术体系的升级，还伴随着人员的变化，包括思想意识、行为方式、利益和权力的调整。在这种变化过程中，支持和反对的声音并存，反映了人性的自然反应。

有些用户在AI落地过程中可能无法明确自己的需求。特别是在AI时代，单纯满足用户当前的需求往往不足以应对未来的考验。通过AI技术，公司应积极识别和创造客户未来可能需要的产品和服务。因此，领导者不仅要关注业务团队的建设，还要深入挖掘AI的潜在能力，利用大数据预测未来，辅助决策，充分发挥AI在引领变革中的重要价值。

误解四：理所当然地认为有大量的数据可以训练出好的专家模型。

实际上，作为首席信息官（CIO），我们应该采取严格的分析方法。首先，我们需要明确AI的最终目标和我们想要实现的实际目标。然后，我们应该推动实现这些目标所需的能力和方法，最后根据这些能力和方法确定所需的数据类型和获取方法。

开发场景AI应用程序时，关键不在于数据的“量”，而在于数据的“类”和“质”。虽然大规模数据集是训练AI大模型的基础，但多样化的数据集可以帮助模型更好地理解和捕捉不同的概念、语义和句子结构，从而提高其泛化能力。高质量的数据集不仅可以显著提高AI模型的精度和可解释性，而且可以缩短训练时间。仅仅增加训练信息量、扩大模型参数规模或延长训练时间是不足以保证预训练模型的效果的。因此，高质量数据在提高模型性能方面的重要性不容忽视。

PART3

AI转型：思想转型和应用场景的双重驱动

讨论人工智能（AI）在未来的发展前景中，相关研究表明，许多中国公司的高级管理人员认为，AI在未来三年面临的主要挑战包括提高服务交付的可扩展性、提高预测的准确性、实现多样化和包容性。为应对这些挑战，公司的优先事项集中在技术现代化、产品和服务创新、提高生产力和盈利能力等方面。在此过程中，生成式AI、作为核心技术，传统的AI和数据架构可以支持企业的转型。

但是，成功的AI转型首先需要思想转型。许多领导人认为，对短期业绩的控制和过度关注是组织创新的主要障碍。每一代技术都有其独特的使命，而AI的关键使命是创造一种新的商业模式，而不是简单地持续传统思维。当AI落地时，最大的挑战通常不是技术本身，而是管理者和决策者的思想观念。不管是对AI应用的渴望，还是对其潜力的传统忽视，这些都是当前企业进行AI时普遍存在的问题。

因此，面对生成式AI技术的新一轮进展，企业需要以务实的态度去思考和应对，在关注技术快速发展的同时，也要深入探讨如何有效地将这些技术融入到企业的运营和创新中。此外，技术的引入必须与实际应用领域相结合。无论行业或企业规模如何，AI的落地都需要根据实际情况探索应用领域，从而实现差异化和独特性的应用。

探索应用场景的关键在于深入分析企业的运营流程、客户需求和市场趋势，通过大数据、用户访谈和原型检测来识别最有价值的应用领域。这些场景因公司而异。正是这种差异和独特性促进了生成式AI技术的应用与各企业的综合管理和商业思维转型密切相关。

PART4

AI成熟度模型：评估企业智能化进程的关键框架

人工智能在数字化转型的浪潮中（AI）被寄予厚望，被视为推动企业创新增长的关键力量。相关权威研究机构的AI成熟度模型将公司在人工智能技术方面的发展分为五个阶段，旨在帮助组织评估和提高其AI应用能力。每个阶段的细节如下:

探索阶段： 公司对AI技术有初步的了解，进行小规模试点，缺乏系统的应用和策略。在这个阶段，企业文化建设尤为重要。鼓励创新和包容失败的环境可以鼓励团队积极尝试AI应用，打破对新技术的不满。

应用阶段： 公司开始将AI应用到特定的工作流程中，形成一个大概的应用案例，但是整体整合和深度仍然有限。现阶段，企业应开始建立数据管理系统，以确保数据的质量和完整性，以支持AI模型的训练和优化。

提高阶段： AI在许多领域得到了广泛的应用，建立了相对完善的技术结构和数据管理系统，可以支持更多的AI项目。此时，跨部门合作的企业文化变得尤为重要，以促进知识共享和经验交流，加快AI应用的实施。

提升阶段： 公司可以灵活应对市场形势，积极推进业务创新，不断优化AI应用，注重效果评价和价值实现。企业要密切关注人才技能的提升，建立培训机制，保证员工具备数据分析和AI应用能力，保证技术不断演变中的竞争力。

推动阶段：公司在行业内处于领先地位，可以利用AI技术进行全面的战略转型，促进组织智能化发展和新运营模式的形成。现阶段，公司应继续整合多源数据，形成支持AI项目成功和业务价值最大化的统一数据平台。

AI成熟度模型为企业提供了一个全面的评价框架，通过有机整合公司文化、数据管理和人才技能的力量，帮助CIO在推动智能化的过程中取得成功。

综上所述，为了实现从基础探索到全面引领的转变，企业应该在不同的阶段制定相应的战略和实施步骤。此外，在AI落地的整个过程中，CIO还应该带领IT部门积极探索AI在新产品和服务研发领域的价值；从组织驱动进化到人工智能驱动，在运营上不断进化；不断建立企业的变革机制，确保企业有能力不断变革，以应对未来不确定的挑战。

本文来自微信微信官方账号“CIO发展中心”（ID：cio-ileader），作者：尚参、王宇、36氪经授权发布。

本文仅代表作者观点，版权归原创者所有，如需转载请在文中注明来源及作者名字。

免责声明：本文系转载编辑文章，仅作分享之用。如分享内容、图片侵犯到您的版权或非授权发布，请及时与我们联系进行审核处理或删除，您可以发送材料至邮箱：service@tojoy.com