关于人工智能（AI），CIO须要认清这些问题
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2024-09-20 08:02
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本文探讨了CIO在数字化转型中面临的挑战，强调人工智能（AI）应用的成熟度模型。模型分为五个阶段：探索、应用、提升、优化和引领，指出企业需重视文化建设、数据质量和人才技能。CIO应推动IT深度整合和跨界沟通，以克服认知、预期与实际落差、数据质量和人才技能的挑战，最终实现AI技术的有效应用和组织的智能化转型。
在困境中，大部分企业其实都没有做好应用AI的准备！
随着数字化时代的到来，企业对于信息化的需求越来越高，CIO作为企业中数字化转型的重要推手，需要具备新型的数字化领导力，深刻理解人工智能、云计算、大数据、区块链等技术，通过创新技术驱动业务转型，提升组织的灵活性和竞争力，切实帮助企业实现降本增效。尽管今天的CIO在决策过程中面临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，他们必须权衡各种因素并平衡多方利益，但很难做到面面俱到。CIO作为企业高层管理者，任何失误都可能遭到利益相关者的严厉审视。在此情况下，许多CIO对人工智能寄予厚望，希望这项极具潜力的技术能够帮助他们快速解决问题并做出最佳决策。然而，尽管AI展现出了巨大的能力，它仍需要更多的时间和耐心来成熟，以真正发挥其应有的价值。此外，CIO还需关注数据质量和团队技能的提升，致力于塑造新型企业文化，鼓励创新与协作，以更好地适应数字化转型带来的变革，从而为AI的有效应用创造良好的环境。
在评估企业是否引入人工智能时，领导层对AI的认知至关重要。根据2023年的一项调研表明，尽管有75%的受访领导者认为先进的生成式AI将成为推动企业成功的关键工具，但在实际应用于自身的决策流程时，这些领导者仍在进行激烈的思想斗争。这表明，尽管对AI的潜力有广泛的共识，如何有效地整合AI以提升决策质量仍然是一个亟待解决的挑战。另一项机构的调研也揭示了一个不容忽视的现实：超过一半的受访者认为，人工智能的能力被严重高估。这一发现对我们普遍认知的“AI无所不能”理念提出了挑战。媒体的过度宣传可能造成了期望的泡沫，企业在实际应用中发现，AI技术难以满足这些不切实际的期望。这种明显的落差不仅影响了AI技术的信誉，还为企业决策者带来了深刻的困惑与不确定性。许多领导者对人工智能（AI）的主要担忧集中在数据问题上。如果企业缺乏可信、可靠的数据，即便是最先进的AI系统也可能产生错误、有偏见或潜在危险的结果。这种数据质量的不足不仅削弱了AI的决策能力，还可能引发严重的业务风险。因此，许多企业目前仍处于“+AI”的阶段，即在传统业务流程中简单地引入AI技术，而并未实现全面的数字化转型。这一现象反映出对数据治理和管理的不足，阻碍了AI的潜力发挥。随着AI技术的不断进步，这一问题将愈发突显，企业面临的挑战是如何有效整合和管理数据，以便在未来实现“AI+”的真正转型。最后，我们不得不意识到人工智能（AI）的深度应用要求组织具备全新的人才和技能。为了有效实施AI技术，企业需要设立专门的职位，并招聘具备相应能力的专业人才。这不仅意味着企业在短期内面临招聘和培训的压力，还可能导致引发对现有员工的技能再培训需求。尽管AI有潜力创造更多岗位，但这一转型过程并非没有代价，因AI技术的引入，传统岗位可能会被削减，造成短期内的就业不稳定。此外，AI的实施带来了全新的工作方式和分工模式，这与传统的运营模式存在显著差异，企业在转型时可能会遭遇文化和结构上的抵触。这种转变不仅需要时间来适应，还可能对团队的协作和效率产生负面影响。因此，企业在拥抱AI的过程中，面临着复杂的人才管理和组织变革的双重挑战。
如前文所述，人工智能（AI）在提升生产力和创新业务模式方面具有巨大潜力，但技术并不是最大的障碍。实际应用中，AI落地的最大挑战在于文化认知和思维模式方面的障碍。首先，许多一线员工将AI视作取代他们工作的工具，而非提升效率的手段。这种误解导致了对AI的抵触情绪，使得企业在推广AI时遭遇难以克服的障碍。因此，企业必须着重于如何让员工认识到AI的实际价值，以及它在提升工作效率和创造新机会方面的潜力。此外，AI的适应和掌握是一个渐进的过程，企业需要在技术开发和人员培训方面进行持续的投资。领导者通常希望在组织内营造一种加速转型的文化，以激发团队的共同愿景。然而，在推动AI落地的过程中，企业也容易陷入一些常见的误区，这需要特别关注和避免。误区一：是被技术蒙蔽，技术至上，认为别人上什么系统，我们也要上什么系统。首先，许多企业在数字化转型过程中容易陷入技术至上的思维误区，认为他人采用的系统也必须跟随。这种观点忽视了企业数字化转型的本质，即业务的变革与重组，而不仅仅是技术的引入。数字化转型的核心目标应聚焦于业务创新、提升内部运营效率，并为客户提供更优质的产品和服务。在这一背景下，企业必须清楚，业务是目的，技术仅是实现这一目的的手段。虽然AI技术发展迅速，但其成熟度和稳定性差异显著。在应用AI时，企业应根据自身的业务需求和技术能力合理设定期望值。同时，企业需加大对AI技术的研究与理解，以更好地评估其适用性和潜在价值。作为一项尚未完全成熟的技术，AI面临着诸多挑战，尤其是在人才方面，这些挑战可能超出技术本身。因此，数字化领导者必须重视人才的培养和工作方式的重新定义，避免盲目跟风，以确保企业在竞争中保持优势。误区二：是认为AI大模型是无所不能的“许愿树”、“机器猫”。将AI视为“无所不能”的观念是对AI大模型能力的极端夸大。这种认知不仅与AI大模型的实际能力不符，也无法明确其能力边界和适用场景。在实际应用中，企业经常面临的首要挑战是，员工对AI大模型的理解存在巨大差异，导致对其应用的想象千差万别。这些“无限”的设想需要大量的讨论和分析，才能聚焦到具体的应用点，从而深入探讨其实际可行性。因此，缺乏明确的应用场景是AI大模型落地的主要障碍。需要强调的是，AI大模型并非“神秘”技术，它的输出本质上是基于输入条件的概率生成，结果受限于输入和模型本身，具有一定的不确定性。为了有效界定AI大模型的应用场景，企业必须深入理解其原理和能力边界。这一理解不仅能帮助企业设定合理的期望，还能推动AI技术在实际业务中的有效落地。误区三：是不考虑实际情况，完全“以客户为中心”客户要什么，就提供什么。数字化转型不仅涉及技术系统的升级，更重要的是伴随人员的转变，包括思想观念、行为模式以及利益和权力的调整。这种变革过程中，支持与反对的声音并存，反映了人性的一种自然反应。在AI落地的过程中，部分用户可能未能明确自身的需求。尤其在AI时代，单纯满足客户的当前需求往往不足以应对未来的挑战。企业应通过AI技术主动识别和创造客户未来可能需要的产品和服务。因此，领导者不仅需关注业务和团队的建设，还应深入挖掘AI的潜在能力，通过数据分析进行未来预测，辅助决策，以发挥AI在引领变革中的重要价值。误区四：是理所当然的认为有大量数据就能训练出好的专家模型实际上，作为首席信息官（CIO），应采取严谨的分析方法。首先，需要明确AI的最终目标是什么，以及希望实现的具体目的。接着，应反推实现这些目标所需的能力和方法，最后再根据这些能力和方法确定所需的数据类型及其获取途径。在进行场景化的AI应用开发时，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、语义和语法结构，从而提升其泛化能力。高质量的数据集不仅显著提高AI模型的精度和可解释性，还能缩短训练时间。简单地增加训练数据量、扩展模型参数规模或延长训练时间并不足以保证预训练模型的效果，因此，高质量数据在提升模型性能中的重要性不容忽视。
在探讨人工智能（AI）未来发展前景时，相关研究显示，许多中国企业的高层管理者认为，未来三年AI面临的主要挑战包括提升服务交付的可扩展性、增强预测的准确性，以及实现多样化和包容性。为了应对这些挑战，企业的优先任务集中在技术现代化、产品与服务创新，以及提高生产力和盈利能力。在这一过程中，生成式AI、传统AI和数据架构被视为关键技术，能够为企业的转型提供支持。然而，成功的AI转型首先需要思想的转型。许多领导者认为，监管约束和对短期业绩的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的核心使命在于开创新的商业模式，而非简单地延续传统思维。在AI的落地过程中，最大的挑战往往并非技术本身，而是管理者和决策者的思维观念。无论是急于追求AI应用，还是保守地忽视其潜力，这些都是当前企业实施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来思考和应对，关注技术快速发展的同时，更要深入探讨如何将这些技术有效融入企业的运营与创新。此外，技术的引入必须与实际应用场景相结合。无论行业或企业规模如何，AI的落地需要根据实际情况挖掘应用场景，以实现差异化和特殊性的应用。挖掘应用场景的关键在于深入分析企业的运营流程、客户需求和市场动态，通过数据分析、用户访谈以及原型测试等方法，识别出最具价值的应用领域。这些场景因企业而异，正是这种差异性与特殊性使得生成式AI技术的应用深刻关联到每家企业的综合管理与经营思维的转型。
在数字化转型的浪潮中，人工智能（AI）被寄予厚望，被视为推动企业创新和增长的关键力量。有关权威研究机构的AI成熟度模型将企业在人工智能应用中的发展分为五个阶段，旨在帮助组织评估和提升其AI应用能力。各阶段具体如下：- 探索阶段：企业对AI技术有初步了解，进行小规模试点，缺乏系统性应用和策略。在这一阶段，企业文化的建设至关重要，鼓励创新和包容失败的环境能够激励员工主动尝试AI应用，打破对新技术的抵触情绪。
- 应用阶段：企业开始将AI应用于特定业务流程，形成初步的应用案例，但整体整合性和深度仍然有限。在此阶段，企业应开始建立数据管理体系，确保数据的质量和完整性，以支持AI模型的训练和优化。
- 提升阶段：企业在多个领域广泛应用AI，建立了较为完善的技术架构和数据管理体系，能够支持更多的AI项目。此时，跨部门协作的企业文化变得尤为重要，以促进知识共享和经验交流，加速AI应用的落地。
- 优化阶段：企业对AI应用进行持续优化，关注效果评估和价值实现，能够灵活应对市场变化，积极推动业务创新。企业需持续关注人才技能的提升，建立培训机制，确保员工具备数据分析和AI应用能力，以便在技术持续演进中保持竞争力。
- 引领阶段：企业在行业中处于领先地位，能够利用AI技术进行全面的战略转型，推动组织的智能化发展和新业务模式的形成。在这一阶段，企业应继续整合多源数据，形成统一的数据平台，以支持AI项目的成功和业务价值的最大化。
该AI成熟度模型为企业提供了一个全面的评估框架，助力CIO们通过有机整合企业文化、数据管理和人才技能的力量，在推动智能化进程中取得成功。综上所述，企业应在不同阶段需要制定相应的战略和实施步骤，以实现从基础探索到全面引领的转变。此外，在AI落地的整个过程中，CIO还应带领IT部门积极探索AI在新产品和服务研发领域的价值；在运营上不断进化，从组织驱动进化到人工智能驱动；持续建立企业的变革机制，保证具备持续变革的能力，以应对未来充满不确定性的挑战。
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