今天，我們從結果出發——探討精通AI的CIO所必備的七種關鍵行為。這些行為源于我與兩位CIO和四位AI思想領袖的交流。

精通AI的CIO會做到以下幾點：

? 確保每個AI項目都與長期業務戰略和目標保持一致。

? 以明確的目標和強大的組織信任推動各項舉措。

? 了解如何將AI融入企業的愿景和文化中。

? 認識到數據是生成的，而不僅僅是收集的，并探究其質量、來源和潛在偏差。

? 旨在增強人類能力，而不僅僅是削減勞動力成本。

? 幫助組織掌握AI基礎知識，了解AI的潛力。

? 持續學習，并向專家請教以獲取見解。

CIO和AI思想領袖共同揭示了在AI時代有效領導所需的條件。

讓我們聽聽專家們的看法。

哪些技能和領導品質能定義一位精通AI的CIO?

Sibelco集團CIO Pedro Martinez Puig：

“CIO在采用AI方面已經具備了關鍵優勢：將技術與業務戰略保持一致的能力、管理復雜企業架構的能力以及實施強大的數據治理的能力。這些技能為AI所需的基礎奠定了基石——干凈的數據、安全的基礎設施和明確的投資回報率準則。

“然而，在AI時代擔任領導角色需要更多。CIO必須培養實用的AI素養，以便做出明智的決策，倡導道德和負責任的AI，并培養敏捷和實驗的文化。

“這需要從漫長的轉型周期轉向快速原型設計，同時管理諸如偏差和模型漂移等新風險。那些將戰略眼光與這些新興能力相結合的人，將把AI從流行語轉變為可持續競爭優勢的源泉?！?/p>

北卡羅來納州卡里市CIO Nicole Coughlin：

“同理心、溝通和變革領導力——這些是我們一直珍視的軟技能，也是目前最重要的技能。AI的采用不僅僅是一次技術轉變;它也是一次人員和文化的旅程。CIO必須成為翻譯者，將政策、數據、倫理和技術之間的點連接起來。那些能夠簡化復雜性、跨部門建立信任并以透明度領導的CIO，將幫助他們的企業自信且目標明確地度過這一時刻。

“我們需要保持好奇心，提出更好的問題，并對不確定性感到自在。AI不是一個有終點的項目，它是一種不斷發展的能力，我們必須隨之發展?！?/p>

CIO如何將AI投資與業務價值和數據卓越性保持一致?

New Vantage Partners公司創始人、作家、演講者Randy Bean：

“技術只是另一種工具，所有CIO都必須認識到，對AI和數據的任何和所有投資都必須帶來可衡量的業務價值，如改善客戶體驗和滿意度、提高運營效率以及/或者提高收入和利潤增長。

“業務和技術領導者必須了解他們可以在何處以及如何最有效和高效地部署AI和數據以實現這些業務成果。如果沒有從AI和數據投資中獲得可衡量的收益，CIO將面臨不可避免的問責要求，并因此產生強烈反對?！?/p>

波爾圖大學商學院教授Pedro Amorim：

“根據我的經驗，許多AI項目之所以停滯不前，是因為它們以傳統的信息技術思維來領導。首先，AI需要被視為一種與損益表結果掛鉤的業務能力，而不是一種工具推廣。

“我喜歡將其視為一個雙速模型：AI是短跑，數據是馬拉松。AI工作應該貼近業務且垂直，并快速實現價值。數據工作應該全面且持久，因為它是讓其他一切得以擴展的平臺。

“我還鼓勵CIO圍繞產品而非項目來組織——擁有端到端用例的跨職能團隊——并堅持不懈地衡量影響。如果一個用例無法在一組少量的結果KPI上顯示出進展，那么你要么迅速修復它，要么停止并重新分配資源。”

Snowflake公司數據工程產品副總裁Chris Child：

“對于CIO來說，最關鍵的一點是，強大的數據基礎不是可選的——它是AI成功的關鍵。AI使得構建原型變得容易，但除非你將數據集中在一個地方，保持更新、安全且治理良好，否則你將難以將這些原型投入生產。為企業數據做好AI準備并奠定基礎的是數據工程，那些仍然將數據工程視為后臺職能的CIO已經落后了五年，而且可能正在培養未來的競爭對手。

“在這個新時代，我們看到AI的成功與數據卓越性密不可分。聰明的CIO將他們的數據工程師視為轉型的戰略推動者，而非支持人員。他們更注重構建AI就緒的數據生態系統，該系統統一結構化和非結構化數據、實施治理并支持實時智能，而非部署孤立的AI模型?！?/p>

SAP美洲首席AI官Jared Coyle：

“你的數據永遠不會完美。而且也不必完美。它需要能夠反映你公司的實際情況，但如果你首先使用AI來改善用戶體驗，那么你的數據將會變得更好，然后人們會更多地使用你的系統，并按照預期的方式使用，從而生成更好的數據，這些更好的數據將促成更好的AI，良性循環就此開始，但它始于等式中的人性化方面，而非技術方面?！?/p>

掌握AI基礎知識：三個AI領域

CIO不需要像用Python編程或調整神經網絡這樣的深度技術掌握能力——但他們必須了解AI基礎知識，這包括掌握核心AI原則、機器學習概念、統計建模和倫理影響。

掌握始于CIO將AI視為一系列自動化不同事物的技術。有了這種基礎性的流利度，他們就能提出正確的問題，有效地解讀見解，并做出明智的戰略決策。讓我們來看看三個AI領域。

分析型AI

分析型AI包括數據科學、統計學、建模、機器學習和神經網絡。它專注于分析結構化數據以識別模式并做出預測。其核心優勢在于預測建模——根據歷史數據預測結果。根據Dresner咨詢服務公司2025年的研究，常見用例包括：

? 預測性維護。

? 需求預測。

? 客戶細分。

? 欺詐檢測。

? 質量保證和風險管理。

生成式AI

相比之下，生成式AI已經徹底改變了組織分析非結構化數據的方式。它可以通過從現有信息中學習模式和結構來創建新內容——如文本、圖像、音頻、視頻，它擅長處理非結構化數據并生成相關輸出。CIO應該了解的關鍵組件包括以下各項的作用和功能：

? 向量數據庫。

? 大語言模型。

? 像ChatGPT這樣的專業化大語言模型。

這些技術共同作用，生成與上下文相關、智能的輸出。根據Dresner 2025年的研究，推動生成式AI采用的主要因素包括：

? 提高生產力和效率。

? 改善客戶體驗和個性化。

? 更好的搜索和決策制定。

? 增強創造力。

? 市場拓展。

要更好地了解生成式AI如何改變業務和管理，請參閱Elisa Farri和Gabriele Rosani所著的《哈佛商業評論管理者生成式AI指南》。

自主式AI

自主式AI代表了AI進化的下一階段。自主式AI將生成式和分析型AI與低代碼工作流自動化相結合，使自主智能體能夠在極少人工干預的情況下行動、決策和適應。

在此模型中，分析型AI為這些智能體提供最優結果。自主式AI超越了生成響應——它執行任務并交付結果，它建立在勞動力/智能體編排平臺之上，創建數字智能體和數據驅動的工作流。

根據Dresner的研究，自主式AI的成功與商業智能(BI)成熟度和工業化、分析型AI的采用以及強大的數據領導力密切相關。AI體的關鍵目標包括：

? 改善客戶體驗和個性化。

? 增強決策制定。

? 提高生產力和效率。

? 市場拓展。

值得注意的是，商業智能預算較緊的組織往往更注重提高生產力和效率，而非廣泛的創新。相比之下，數據成熟度更高的組織則采取更廣泛的視角，利用自主式AI推動真正的業務轉型。

以下示例展示了自主式AI如何實現切實轉型。

珠寶零售商潘多拉正在使用自主式AI層，使在線購物與進店購物一樣個性化和引人入勝，其虛擬購物助手Gemma通過了解場合、收件人和預算，幫助顧客找到完美的珠寶。例如，當一位為母親尋找禮物的購物者提到她喜歡芭蕾舞時，Gemma會推薦受舞蹈啟發的珠寶——分享故事和細節，就像店內店員一樣。其結果是一種有指導性、個性化的體驗，讓人感覺貼心且周到。

結束語

CIO深刻理解業務轉型以及推動有意義變革所需的條件，現在是CIO成長并成為精通AI的領導者的時候了。通過了解AI的一系列技術，并知道如何將它們應用于實際業務問題，CIO在引領組織邁向未來方面具有獨特的優勢。