今年，CIO将希望更加专注于培养具备AI技能的员工、改善数据治理和加强培训工作，而不是采取一种不切实际的方法来推动AI融合转型。
有人认为，GenAI的出现已经让“数字化转型”变得过时。对他们来说，应该用“AI转型”这个术语，另一些人则建议，一切都应该被称为“业务转型”——或者简称为“转型”。
你应该使用哪个术语?那个能激发你的董事会、高管和员工最大行动号召力的术语——因为维持现状无疑是走向颠覆的必经之路。
企业将永远处于转型之中，无论是受增长机遇的驱动，还是受疫情迫使远程工作的影响，或是经济衰退时期对自动化效率的重视，以及如今具有能动性的AI如何改变未来工作的方式。
无论转型的驱动力是什么，你公司的文化、领导力和运营实践都必须持续改进，以满足全球竞争日益激烈、节奏加快、技术赋能，且安全和其他运营风险不断增加的世界的需求。
2025年推动数字化转型的优先事项
数字化转型并不是关于部署最新技术、解决技术债务或提升基础设施灵活性——而是关于这些战略举措如何推动增长、改善客户体验、扩展工作流程、提高质量，并实现其他重要的业务成果。具有变革精神的CIO通过发展产品管理、设计思维、敏捷、DevOps、变革管理和数据驱动的实践，不断投资于他们的运营模式。
但今年，有三个变化可能会推动CIO的运营模式转型和数字战略：
• 2024年，企业SaaS嵌入了AI代理来推动工作流程的演进，前沿企业开始开发自己的AI代理。
• 美国当选总统承诺了许多影响企业的变革，包括进口关税、移民遣返、能源政策变化，以及放松其他将影响供应链、劳动力池和其他全球后果的商业监管。
• 推动好奇、协作和实验的文化对于推动变革管理计划很重要，但有证据表明，随着多元化、公平性和包容性(DEI)倡议受到攻击，以及过去两年几家大型企业结束了远程工作，出现了反弹。
基于这些和其他标准，以下是CIO在2025年可能希望更加关注的三个数字化转型实践，以及三个值得用其他战略或实践替代的实践。
关注：培养变革型领导力和具备AI技能的员工
我在2024年为CIO提出的三个关键数字化转型优先事项之一是培养变革型领导力，以帮助增加IT能够支持的战略倡议、实验和变革管理计划的数量。
2025年，AI将继续推动编码、内容生成和工作流程编排方面的生产力提升，影响敏捷创新团队所需的人员配置和技能水平，但CIO需要提高其数字化转型领导者的商业敏锐度，以确保正确的倡议得到优先考虑，愿景陈述与业务目标相一致，并且团队验证AI模型的准确性。CIO还必须推动知识管理、培训和变革管理计划，以帮助员工适应AI赋能的工作流程。
Boomi的首席产品和技术官Ed Macosky表示：“随着AI代理的兴起以及C级高管对新技术发展的兴奋，IT领导者将面临更大的压力和工作量——而普及AI访问和提升员工技能将成为比以往任何时候都更重要的优先事项。2025年，有意提升员工技能的企业将最大化AI的优势，获得竞争优势，而那些在团队尚未准备好之前就急于融入AI下一个大事件的企业，其创新努力将受到阻碍。”
摒弃：支持缺乏业务驱动力的AI创新冒险
董事会和高管对持续的AI实验和长期投资会有多少耐心?Gartner最近表示，AI正走向幻灭的低谷，两份报告暗示AI的蜜月期即将结束：
• 德勤的《企业中GenAI的现状》报告显示，近70%的受访者表示，他们的企业已将其30%或更少的GenAI实验投入生产。
• Warton的《GenAI早期年份导航报告》指出，57%的受访者预计AI支出增长将放缓，“这表明企业仍在寻找其初期投资的回报。”
Teradata的首席技术官Louis Landry表示：“2025年将是GenAI需要创造价值的一年，这意味着，随着公司越来越少地关注仅仅进入AI领域，而更多地关注能够产生真实价值的现实世界机遇，GenAI的投资热潮将放缓。”
由于许多早期的AI成果推动了生产力提升和效率提高，CIO应寻找能够通过实际成本节约来推动进一步创新和基础设施投资的机会。
“当下流行的是通过削减技术、数据和流程负债，并采用AIOps和AI赋能的软件开发，实现自我资助的AI驱动的业务重塑，”TCS北美区总裁Amit Bajaj表示，“实现业务价值和追踪能力，以便将由此产生的节约资金用于创新、改善客户体验、重塑成本结构，以及提升企业敏捷性。”
SAS的CIO Jay Upchurch表示，2025年成功的CIO将构建一个将GenAI与更成熟的AI策略相结合的集成IT路线图。“随着GenAI的热度逐渐消退，我们进入寻找其最佳应用的阶段，CIO和IT领导者确保以针对性的方式使用AI来推动业务成功，这一点比以往任何时候都更加重要。”他说。
趋势：加倍重视数据和AI治理
历来，让业务领导者理解、投资于数据治理并与之合作，对CIO和首席数据官来说都是一项挑战。在许多企业，定义政策和其他AI治理措施是优先事项，这些企业试图引导员工如何使用协作工具，同时保护敏感数据不泄露给公开的的大型语言模型(LLM)。2025年，CIO应整合其数据和AI治理工作，专注于数据安全以降低风险，并通过提高数据质量来推动业务收益。
Proofpoint DSPM的全球副总裁兼首席技术官Ravi Ithal强调，将数据视为燃料、将AI视为引擎，协同的数据和AI治理策略至关重要：“如果你把随机类型的燃料扔进一台高性能发动机，当它出现故障时，别感到惊讶。为了让AI交付安全可靠的结果，数据团队必须在将数据提供给那些如饥似渴的LLM之前，对数据进行适当分类。”
专注于数据分类和提高数据质量是进攻策略，因为它可以提高AI模型的准确性并交付业务成果。仅基于此驱动因素难以构建业务案例的CIO，还应提出防御策略，并分享2024年影响企业的AI灾难作为投资动力。
“我们将看到更多关于AI不当使用的案例，这将导致品牌稍作刹车，并重新审视其数据策略，”Celebrus的首席执行官Bill Bruno表示，“品牌难以通过有意义的方式激活AI，因为其大部分数据都是非结构化的、不完整的，并且由于数字数据在其网站和应用程序上随时间捕获的方式而充满了偏见。”
为了将这些问题置于员工和管理者关注的前沿，CIO必须解释暗数据和其他数据负债问题将如何影响企业在AI时代的竞争力。
“暗数据常常隐藏在电子邮件、电子表格、过时系统中，并且通常是主要数据源的派生数据，可能包含敏感的知识产权或个人数据，使其容易遭受泄露，”Cyberhaven的首席产品和开发官Nishant Doshi表示，“AI工具通过暴露这些数据孤岛，加剧了这一问题，从而产生了新的安全风险。”
过时：直接迁移、应用迁移和简单自动化
AI的一个积极成果是，更多业务领导者将认识到转变运营方式的重要性，而不是用更新、更好的技术过渡现有的工作方式。希望这将引导更多CIO摆脱将工作负载直接迁移到云端、在不改善体验的情况下对应用进行现代化改造，以及实施纯机器人流程自动化而非更具业务变革性的方法。
例如，将工作负载迁移到云端并不总是能降低成本，并且通常需要一些重构来提高可扩展性。Nobl9的首席产品官兼联合创始人Brian Singer表示：“2025年，企业将摒弃将所有内容都迁移到云端的思维定式，并且随着公司加倍努力控制成本，他们将开始意识到，静态工作负载可能在本地运行成本更低。不考虑成本和复杂性的细微差别就迁移到云端已经过时，因为AI工作负载增加了运营复杂性，并且是云成本失控的巨大推手。”
仅解决技术问题的应用现代化也应该被淘汰，因为使用AI协作工具、升级到GenAI测试能力，以及转向平台工程，都简化了构建更好应用的过程。重点将转向增强用户体验、嵌入AI能力，以及迭代改善业务成果。
“AI增强的开发将意味着用户体验设计师的愿景最终将按要求实现，而不是因为更高水平的开发工作量而妥协，”Copado传道部高级副总裁David Brooks表示，“用户反馈将由AI收集和总结，为下一轮改进提供依据，从而完成良性循环。”
其他编码效率的提升和开发者体验的改善，将为CIO提供新的激励，以推动更强大的软件开发实践并减少技术负债。随着企业寻求在LLM中利用专有数据、开发AI代理，以及安全地将能力与合作伙伴生态系统集成，这种技能提升将至关重要。
“应用程序的未来在于可组合性，API是AI集成的通道，而AI通过提供智能来增强API接口的功能和效率，”IBM产品管理应用开发与集成总经理Jason Gartner表示，“这一代由现代开发工具和技术的卓越性能驱动的可组合应用程序，将帮助企业加速新产品和解决方案的交付，以推动增长并改善体验。”
趋势：加强安全、保障和信任培训
如果CIO和CISO发现很难教育员工识别恶意电子邮件，并培训他们不要点击来自未知来源的链接，那么新一波的AI威胁将要求他们加倍努力。
“2025年，日益复杂的深度伪造技术的泛滥将开始对数字内容和在线互动的信任构成重大威胁，”Intuit的首席信息安全官兼CIO Atticus Tysen表示，“随着深度伪造技术变得更容易获取且更难检测，个人和企业需要开发新的策略来验证信息，并确保数字时代的真实性，包括对员工进行教育和宣传。”
NinjaOne的首席信任官Mike Arrowsmith表示，随着AI的发展，它在数据归因方面将变得更加擅长，这使得企业更难区分真实和恶意角色。“2025年，对IT和AI员工的培训将受到更多和新的关注，教育员工识别AI风险，以确保企业做好准备应对AI带来的安全漏洞。”
Telos安全运营主管Law Floyd在考虑安全、保障和培训项目时，增加了第三个维度。“内部威胁将继续是企业面临的问题，而应对这一问题的最佳方式之一就是通过有效的培训项目。”
过时：期望员工跟上AI的步伐
数字化转型中的根本错误在于对变革管理的投资不足，或者直到最后一刻才开始规划。在最近的Spark高管论坛上，我主持了一个小组讨论，探讨了接受“一切如常”的心态如何成为CIO应对AI带来的生产力提升机会的障碍。AI能力正在加快变革的步伐，让许多员工在采用新技术和适应AI赋能的工作流程方面落在后面。
变革的速度要求企业支持终身学习，并超越基于技能的培训，转向一种支持实验、教学和持续改进的文化。2025年，CIO将需要显著改变其企业文化，因为GenAI的影响、政治变化、法规以及文化挑战可能会破坏或加速企业的竞争能力。
