關(guān)于人工智能（AI），CIO須要認(rèn)清這些問題

誰用了一杯熱茶 2024-09-20 發(fā)布于云南

展開全文

▲

與更多CIO 一路同行

▲

文章摘要

本文探討了CIO在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中面臨的挑戰(zhàn)，強(qiáng)調(diào)人工智能（AI）應(yīng)用的成熟度模型。模型分為五個(gè)階段：探索、應(yīng)用、提升、優(yōu)化和引領(lǐng)，指出企業(yè)需重視文化建設(shè)、數(shù)據(jù)質(zhì)量和人才技能。CIO應(yīng)推動(dòng)IT深度整合和跨界溝通，以克服認(rèn)知、預(yù)期與實(shí)際落差、數(shù)據(jù)質(zhì)量和人才技能的挑戰(zhàn)，最終實(shí)現(xiàn)AI技術(shù)的有效應(yīng)用和組織的智能化轉(zhuǎn)型。

前言

在困境中，大部分企業(yè)其實(shí)都沒有做好應(yīng)用AI的準(zhǔn)備！

隨著數(shù)字化時(shí)代的到來，?企業(yè)對于信息化的需求越來越高，CIO作為企業(yè)中數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要推手，?需要具備新型的數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)力，?深刻理解人工智能、云計(jì)算、?大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈等技術(shù)，?通過創(chuàng)新技術(shù)驅(qū)動(dòng)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型，提升組織的靈活性和競爭力，切實(shí)?幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)降本增效。

在數(shù)字化和智能化時(shí)代，CIO有以下兩項(xiàng)核心職責(zé)：

推動(dòng)IT在企業(yè)運(yùn)營中的深度整合：CIO負(fù)責(zé)推動(dòng)信息技術(shù)的全面應(yīng)用，以支持企業(yè)的業(yè)務(wù)運(yùn)營與策略實(shí)施。通過制定和執(zhí)行前瞻性的IT戰(zhàn)略，確保技術(shù)與企業(yè)整體戰(zhàn)略緊密對接，從而顯著提升競爭力和運(yùn)營效率，實(shí)現(xiàn)敏捷響應(yīng)市場變化。
構(gòu)建高效的跨界溝通平臺：CIO作為企業(yè)高層管理者與IT部門之間的橋梁，應(yīng)致力于建立高效的溝通機(jī)制。通過促進(jìn)雙方的協(xié)作，確保IT規(guī)劃與企業(yè)戰(zhàn)略目標(biāo)的一致性，增強(qiáng)高層的支持與參與，為數(shù)字化轉(zhuǎn)型的成功落地提供堅(jiān)實(shí)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(zhàn)，尤其是在經(jīng)濟(jì)低迷和行業(yè)競爭加劇的背景下，他們必須權(quán)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(yè)高層管理者，任何失誤都可能遭到利益相關(guān)者的嚴(yán)厲審視。在此情況下，許多CIO對人工智能寄予厚望，希望這項(xiàng)極具潛力的技術(shù)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(xiàn)出了巨大的能力，它仍需要更多的時(shí)間和耐心來成熟，以真正發(fā)揮其應(yīng)有的價(jià)值。此外，CIO還需關(guān)注數(shù)據(jù)質(zhì)量和團(tuán)隊(duì)技能的提升，致力于塑造新型企業(yè)文化，鼓勵(lì)創(chuàng)新與協(xié)作，以更好地適應(yīng)數(shù)字化轉(zhuǎn)型帶來的變革，從而為AI的有效應(yīng)用創(chuàng)造良好的環(huán)境。

PART1

面對困境的企業(yè)，應(yīng)用AI仍面臨諸多挑戰(zhàn)

企業(yè)高層認(rèn)知挑戰(zhàn)：

在評估企業(yè)是否引入人工智能時(shí)，領(lǐng)導(dǎo)層對AI的認(rèn)知至關(guān)重要。根據(jù)2023年的一項(xiàng)調(diào)研表明，盡管有75%的受訪領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為先進(jìn)的生成式AI將成為推動(dòng)企業(yè)成功的關(guān)鍵工具，但在實(shí)際應(yīng)用于自身的決策流程時(shí)，這些領(lǐng)導(dǎo)者仍在進(jìn)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(zhì)量仍然是一個(gè)亟待解決的挑戰(zhàn)。

預(yù)期與實(shí)際落差挑戰(zhàn)：

另一項(xiàng)機(jī)構(gòu)的調(diào)研也揭示了一個(gè)不容忽視的現(xiàn)實(shí)：超過一半的受訪者認(rèn)為，人工智能的能力被嚴(yán)重高估。這一發(fā)現(xiàn)對我們普遍認(rèn)知的“AI無所不能”理念提出了挑戰(zhàn)。媒體的過度宣傳可能造成了期望的泡沫，企業(yè)在實(shí)際應(yīng)用中發(fā)現(xiàn)，AI技術(shù)難以滿足這些不切實(shí)際的期望。這種明顯的落差不僅影響了AI技術(shù)的信譽(yù)，還為企業(yè)決策者帶來了深刻的困惑與不確定性。

數(shù)據(jù)質(zhì)量挑戰(zhàn)：

許多領(lǐng)導(dǎo)者對人工智能（AI）的主要擔(dān)憂集中在數(shù)據(jù)問題上。如果企業(yè)缺乏可信、可靠的數(shù)據(jù)，即便是最先進(jìn)的AI系統(tǒng)也可能產(chǎn)生錯(cuò)誤、有偏見或潛在危險(xiǎn)的結(jié)果。這種數(shù)據(jù)質(zhì)量的不足不僅削弱了AI的決策能力，還可能引發(fā)嚴(yán)重的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此，許多企業(yè)目前仍處于“+AI”的階段，即在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)流程中簡單地引入AI技術(shù)，而并未實(shí)現(xiàn)全面的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。這一現(xiàn)象反映出對數(shù)據(jù)治理和管理的不足，阻礙了AI的潛力發(fā)揮。隨著AI技術(shù)的不斷進(jìn)步，這一問題將愈發(fā)突顯，企業(yè)面臨的挑戰(zhàn)是如何有效整合和管理數(shù)據(jù)，以便在未來實(shí)現(xiàn)“AI+”的真正轉(zhuǎn)型。

人才與組織變革挑戰(zhàn)：

最后，我們不得不意識到人工智能（AI）的深度應(yīng)用要求組織具備全新的人才和技能。為了有效實(shí)施AI技術(shù)，企業(yè)需要設(shè)立專門的職位，并招聘具備相應(yīng)能力的專業(yè)人才。這不僅意味著企業(yè)在短期內(nèi)面臨招聘和培訓(xùn)的壓力，還可能導(dǎo)致引發(fā)對現(xiàn)有員工的技能再培訓(xùn)需求。盡管AI有潛力創(chuàng)造更多崗位，但這一轉(zhuǎn)型過程并非沒有代價(jià)，因AI技術(shù)的引入，傳統(tǒng)崗位可能會被削減，造成短期內(nèi)的就業(yè)不穩(wěn)定。

此外，AI的實(shí)施帶來了全新的工作方式和分工模式，這與傳統(tǒng)的運(yùn)營模式存在顯著差異，企業(yè)在轉(zhuǎn)型時(shí)可能會遭遇文化和結(jié)構(gòu)上的抵觸。這種轉(zhuǎn)變不僅需要時(shí)間來適應(yīng)，還可能對團(tuán)隊(duì)的協(xié)作和效率產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，企業(yè)在擁抱AI的過程中，面臨著復(fù)雜的人才管理和組織變革的雙重挑戰(zhàn)。

PART2

跳出思維慣性，理性看待AI的應(yīng)用

如前文所述，人工智能（AI）在提升生產(chǎn)力和創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式方面具有巨大潛力，但技術(shù)并不是最大的障礙。實(shí)際應(yīng)用中，AI落地的最大挑戰(zhàn)在于文化認(rèn)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(dǎo)致了對AI的抵觸情緒，使得企業(yè)在推廣AI時(shí)遭遇難以克服的障礙。因此，企業(yè)必須著重于如何讓員工認(rèn)識到AI的實(shí)際價(jià)值，以及它在提升工作效率和創(chuàng)造新機(jī)會方面的潛力。

此外，AI的適應(yīng)和掌握是一個(gè)漸進(jìn)的過程，企業(yè)需要在技術(shù)開發(fā)和人員培訓(xùn)方面進(jìn)行持續(xù)的投資。領(lǐng)導(dǎo)者通常希望在組織內(nèi)營造一種加速轉(zhuǎn)型的文化，以激發(fā)團(tuán)隊(duì)的共同愿景。然而，在推動(dòng)AI落地的過程中，企業(yè)也容易陷入一些常見的誤區(qū)，這需要特別關(guān)注和避免。

誤區(qū)一：是被技術(shù)蒙蔽，技術(shù)至上，認(rèn)為別人上什么系統(tǒng)，我們也要上什么系統(tǒng)。

首先，許多企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中容易陷入技術(shù)至上的思維誤區(qū)，認(rèn)為他人采用的系統(tǒng)也必須跟隨。這種觀點(diǎn)忽視了企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的本質(zhì)，即業(yè)務(wù)的變革與重組，而不僅僅是技術(shù)的引入。數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心目標(biāo)應(yīng)聚焦于業(yè)務(wù)創(chuàng)新、提升內(nèi)部運(yùn)營效率，并為客戶提供更優(yōu)質(zhì)的產(chǎn)品和服務(wù)。

在這一背景下，企業(yè)必須清楚，業(yè)務(wù)是目的，技術(shù)僅是實(shí)現(xiàn)這一目的的手段。雖然AI技術(shù)發(fā)展迅速，但其成熟度和穩(wěn)定性差異顯著。在應(yīng)用AI時(shí)，企業(yè)應(yīng)根據(jù)自身的業(yè)務(wù)需求和技術(shù)能力合理設(shè)定期望值。同時(shí)，企業(yè)需加大對AI技術(shù)的研究與理解，以更好地評估其適用性和潛在價(jià)值。

作為一項(xiàng)尚未完全成熟的技術(shù)，AI面臨著諸多挑戰(zhàn)，尤其是在人才方面，這些挑戰(zhàn)可能超出技術(shù)本身。因此，數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者必須重視人才的培養(yǎng)和工作方式的重新定義，避免盲目跟風(fēng)，以確保企業(yè)在競爭中保持優(yōu)勢。

誤區(qū)二：是認(rèn)為AI大模型是無所不能的“許愿樹”、“機(jī)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(rèn)知不僅與AI大模型的實(shí)際能力不符，也無法明確其能力邊界和適用場景。在實(shí)際應(yīng)用中，企業(yè)經(jīng)常面臨的首要挑戰(zhàn)是，員工對AI大模型的理解存在巨大差異，導(dǎo)致對其應(yīng)用的想象千差萬別。這些“無限”的設(shè)想需要大量的討論和分析，才能聚焦到具體的應(yīng)用點(diǎn)，從而深入探討其實(shí)際可行性。因此，缺乏明確的應(yīng)用場景是AI大模型落地的主要障礙。

需要強(qiáng)調(diào)的是，AI大模型并非“神秘”技術(shù)，它的輸出本質(zhì)上是基于輸入條件的概率生成，結(jié)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(yīng)用場景，企業(yè)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(yè)設(shè)定合理的期望，還能推動(dòng)AI技術(shù)在實(shí)際業(yè)務(wù)中的有效落地。

誤區(qū)三：是不考慮實(shí)際情況，完全“以客戶為中心”客戶要什么，就提供什么。

數(shù)字化轉(zhuǎn)型不僅涉及技術(shù)系統(tǒng)的升級，更重要的是伴隨人員的轉(zhuǎn)變，包括思想觀念、行為模式以及利益和權(quán)力的調(diào)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(yīng)。

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(shí)代，單純滿足客戶的當(dāng)前需求往往不足以應(yīng)對未來的挑戰(zhàn)。企業(yè)應(yīng)通過AI技術(shù)主動(dòng)識別和創(chuàng)造客戶未來可能需要的產(chǎn)品和服務(wù)。因此，領(lǐng)導(dǎo)者不僅需關(guān)注業(yè)務(wù)和團(tuán)隊(duì)的建設(shè)，還應(yīng)深入挖掘AI的潛在能力，通過數(shù)據(jù)分析進(jìn)行未來預(yù)測，輔助決策，以發(fā)揮AI在引領(lǐng)變革中的重要價(jià)值。

誤區(qū)四：是理所當(dāng)然的認(rèn)為有大量數(shù)據(jù)就能訓(xùn)練出好的專家模型

實(shí)際上，作為首席信息官（CIO），應(yīng)采取嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治龇椒āＪ紫?，需要明確AI的最終目標(biāo)是什么，以及希望實(shí)現(xiàn)的具體目的。接著，應(yīng)反推實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)所需的能力和方法，最后再根據(jù)這些能力和方法確定所需的數(shù)據(jù)類型及其獲取途徑。

在進(jìn)行場景化的AI應(yīng)用開發(fā)時(shí)，關(guān)鍵不在于數(shù)據(jù)的“量”，而在于數(shù)據(jù)的“類”和“質(zhì)”。雖然大規(guī)模數(shù)據(jù)集是訓(xùn)練AI大模型的基礎(chǔ)，但多樣化的數(shù)據(jù)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(jié)構(gòu)，從而提升其泛化能力。高質(zhì)量的數(shù)據(jù)集不僅顯著提高AI模型的精度和可解釋性，還能縮短訓(xùn)練時(shí)間。簡單地增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量、擴(kuò)展模型參數(shù)規(guī)模或延長訓(xùn)練時(shí)間并不足以保證預(yù)訓(xùn)練模型的效果，因此，高質(zhì)量數(shù)據(jù)在提升模型性能中的重要性不容忽視。

PART3

AI轉(zhuǎn)型：思想轉(zhuǎn)型與應(yīng)用場景的雙重驅(qū)動(dòng)

在探討人工智能（AI）未來發(fā)展前景時(shí)，相關(guān)研究顯示，許多中國企業(yè)的高層管理者認(rèn)為，未來三年AI面臨的主要挑戰(zhàn)包括提升服務(wù)交付的可擴(kuò)展性、增強(qiáng)預(yù)測的準(zhǔn)確性，以及實(shí)現(xiàn)多樣化和包容性。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，企業(yè)的優(yōu)先任務(wù)集中在技術(shù)現(xiàn)代化、產(chǎn)品與服務(wù)創(chuàng)新，以及提高生產(chǎn)力和盈利能力。在這一過程中，生成式AI、傳統(tǒng)AI和數(shù)據(jù)架構(gòu)被視為關(guān)鍵技術(shù)，能夠?yàn)槠髽I(yè)的轉(zhuǎn)型提供支持。

然而，成功的AI轉(zhuǎn)型首先需要思想的轉(zhuǎn)型。許多領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為，監(jiān)管約束和對短期業(yè)績的過度關(guān)注是組織創(chuàng)新的主要障礙。每一代技術(shù)都有其獨(dú)特的使命，而AI的核心使命在于開創(chuàng)新的商業(yè)模式，而非簡單地延續(xù)傳統(tǒng)思維。在AI的落地過程中，最大的挑戰(zhàn)往往并非技術(shù)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(yīng)用，還是保守地忽視其潛力，這些都是當(dāng)前企業(yè)實(shí)施AI時(shí)普遍存在的問題。

因此，面對生成式AI技術(shù)的新一輪進(jìn)展，企業(yè)需要以務(wù)實(shí)的態(tài)度來思考和應(yīng)對，關(guān)注技術(shù)快速發(fā)展的同時(shí)，更要深入探討如何將這些技術(shù)有效融入企業(yè)的運(yùn)營與創(chuàng)新。此外，技術(shù)的引入必須與實(shí)際應(yīng)用場景相結(jié)合。無論行業(yè)或企業(yè)規(guī)模如何，AI的落地需要根據(jù)實(shí)際情況挖掘應(yīng)用場景，以實(shí)現(xiàn)差異化和特殊性的應(yīng)用。

挖掘應(yīng)用場景的關(guān)鍵在于深入分析企業(yè)的運(yùn)營流程、客戶需求和市場動(dòng)態(tài)，通過數(shù)據(jù)分析、用戶訪談以及原型測試等方法，識別出最具價(jià)值的應(yīng)用領(lǐng)域。這些場景因企業(yè)而異，正是這種差異性與特殊性使得生成式AI技術(shù)的應(yīng)用深刻關(guān)聯(lián)到每家企業(yè)的綜合管理與經(jīng)營思維的轉(zhuǎn)型。

PART4

AI成熟度模型：評估企業(yè)智能化進(jìn)程的關(guān)鍵框架

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的浪潮中，人工智能（AI）被寄予厚望，被視為推動(dòng)企業(yè)創(chuàng)新和增長的關(guān)鍵力量。有關(guān)權(quán)威研究機(jī)構(gòu)的AI成熟度模型將企業(yè)在人工智能應(yīng)用中的發(fā)展分為五個(gè)階段，旨在幫助組織評估和提升其AI應(yīng)用能力。各階段具體如下：

探索階段：企業(yè)對AI技術(shù)有初步了解，進(jìn)行小規(guī)模試點(diǎn)，缺乏系統(tǒng)性應(yīng)用和策略。在這一階段，企業(yè)文化的建設(shè)至關(guān)重要，鼓勵(lì)創(chuàng)新和包容失敗的環(huán)境能夠激勵(lì)員工主動(dòng)嘗試AI應(yīng)用，打破對新技術(shù)的抵觸情緒。
應(yīng)用階段：企業(yè)開始將AI應(yīng)用于特定業(yè)務(wù)流程，形成初步的應(yīng)用案例，但整體整合性和深度仍然有限。在此階段，企業(yè)應(yīng)開始建立數(shù)據(jù)管理體系，確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量和完整性，以支持AI模型的訓(xùn)練和優(yōu)化。
提升階段：企業(yè)在多個(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用AI，建立了較為完善的技術(shù)架構(gòu)和數(shù)據(jù)管理體系，能夠支持更多的AI項(xiàng)目。此時(shí)，跨部門協(xié)作的企業(yè)文化變得尤為重要，以促進(jìn)知識共享和經(jīng)驗(yàn)交流，加速AI應(yīng)用的落地。
優(yōu)化階段：企業(yè)對AI應(yīng)用進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化，關(guān)注效果評估和價(jià)值實(shí)現(xiàn)，能夠靈活應(yīng)對市場變化，積極推動(dòng)業(yè)務(wù)創(chuàng)新。企業(yè)需持續(xù)關(guān)注人才技能的提升，建立培訓(xùn)機(jī)制，確保員工具備數(shù)據(jù)分析和AI應(yīng)用能力，以便在技術(shù)持續(xù)演進(jìn)中保持競爭力。
引領(lǐng)階段：企業(yè)在行業(yè)中處于領(lǐng)先地位，能夠利用AI技術(shù)進(jìn)行全面的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型，推動(dòng)組織的智能化發(fā)展和新業(yè)務(wù)模式的形成。在這一階段，企業(yè)應(yīng)繼續(xù)整合多源數(shù)據(jù)，形成統(tǒng)一的數(shù)據(jù)平臺，以支持AI項(xiàng)目的成功和業(yè)務(wù)價(jià)值的最大化。

該AI成熟度模型為企業(yè)提供了一個(gè)全面的評估框架，助力CIO們通過有機(jī)整合企業(yè)文化、數(shù)據(jù)管理和人才技能的力量，在推動(dòng)智能化進(jìn)程中取得成功。

綜上所述，企業(yè)應(yīng)在不同階段需要制定相應(yīng)的戰(zhàn)略和實(shí)施步驟，以實(shí)現(xiàn)從基礎(chǔ)探索到全面引領(lǐng)的轉(zhuǎn)變。此外，在AI落地的整個(gè)過程中，CIO還應(yīng)帶領(lǐng)IT部門積極探索AI在新產(chǎn)品和服務(wù)研發(fā)領(lǐng)域的價(jià)值；在運(yùn)營上不斷進(jìn)化，從組織驅(qū)動(dòng)進(jìn)化到人工智能驅(qū)動(dòng)；持續(xù)建立企業(yè)的變革機(jī)制，保證具備持續(xù)變革的能力，以應(yīng)對未來充滿不確定性的挑戰(zhàn)。

END

本站是提供個(gè)人知識管理的網(wǎng)絡(luò)存儲空間，所有內(nèi)容均由用戶發(fā)布，不代表本站觀點(diǎn)。請注意甄別內(nèi)容中的聯(lián)系方式、誘導(dǎo)購買等信息，謹(jǐn)防詐騙。如發(fā)現(xiàn)有害或侵權(quán)內(nèi)容，請點(diǎn)擊一鍵舉報(bào)。

轉(zhuǎn)藏 分享

QQ空間 QQ好友新浪微博微信

獻(xiàn)花（0） +1

來自：誰用了一杯熱茶 > 《信息技術(shù)》

舉報(bào)/認(rèn)領(lǐng)