在AI浪潮席卷企业的今天，CIO如何从“被动求生”转向“主动破局”?全球顶尖CIO Tim Crawford与Isaac Sacolick指出了AI落地的核心矛盾：从战略对齐到数据治理，从企业变革到风险博弈。这两位CIO不仅揭示了早期AI先行者的血泪教训，更给出了摆脱“试点困境”、重构商业价值的硬核路径。
要点概述：
- 战略整合：CIO如何将AI举措与核心业务目标相结合，以推动业务增长和增强竞争优势。
- 平衡创新与治理：在开拓性AI应用与维护严谨的伦理标准和风险管理之间找到平衡的方法。
- 构建敏捷团队：关于培养跨职能人才，弥合技术执行与战略愿景之间差距的见解。
- 实战教训：企业AI转型之旅中遇到的成功与陷阱的实际案例和反思。
Michael Krigsman：在AI带来的混乱、疯狂和机遇中，CIO如何生存并蓬勃发展?今天，我们将从两位世界顶尖的CIO Tim Crawford和Isaac Sacolick那里获取建议。Isaac，我先问你。早期采用者如何为CIO制定有效的AI战略?
Isaac Sacolick：当我思考AI战略时，首先想到的是治理。我需要确保我的员工明白他们可以处理哪些数据，这些数据是否足够多、足够干净，以用于我将要使用的AI模型中。人们需要了解我们在追求什么方面的一些高层次目标。我是从治理开始的，而不是直接去尝试新事物。
我认为第二点，也是许多企业容易失败的地方，是我要很早就谈到变革管理。许多早期的AI成功案例都发生在IT团队中。如果我想将AI引入销售和市场营销、客户支持团队，这些领域有着更大的价值，我就需要考虑如何教育这些团队，给他们一些使用工具的空间，并与他们合作。在AI战略中，我会比过去更早地考虑变革管理。
最后，我寻找的不仅仅是生产力的提升。人们常说AI能让我们更高效。但我不能仅仅因为生产力提升就为转型或AI投资。我想听到它如何改变我们的业务。我想了解工作流程将如何改进，以何种方式，带来什么价值，我们如何提升质量。我在寻找超越生产力的价值，作为我战略的一部分。
Michael Krigsman：Tim，对这些问题有什么看法?Isaac提到了从创新到文化，以及AI与传统IT的不同之处。
Tim Crawford：当你踏上这条路时，你必须先想好最终的目标。但作为AI的前提条件，你需要开始分解事情。Isaac谈到了转型。我的想法类似，但我用几个不同的术语来定义不同类型的AI举措。
一种是围绕创新，另一种是围绕效率。正如Isaac提到的，效率变得难以衡量，因为你如何真正推动效率提升?你使用什么指标?你如何实际测量?
这其中涉及很多游戏化元素，以及很多关于你投入的努力是否能真正带来合理的效率提升的问题。相比之下，创新努力从长远来看对企业的输出和价值远高于效率。因此，它们往往更容易克服障碍，因为效率是技术上可以通过更多人来实现的，但你使用技术是为了提升你的地位。
创新是一个定义。我认为这些努力是你无法通过其他方式做到的事情。这些是你无法通过增加人手来获得的洞察。
在你开始动手做AI之前，最后一个需要考虑的组件是，你必须开始思考你的数据战略。你必须有一个全面的数据战略，因为如果你输入的数据不好，输出的结果也会很糟糕。
对于许多企业来说，这将需要一种不同的思维方式，不仅仅是他们如何看待数据，不仅仅是数据在哪里以及他们如何开始整合数据，还有如Isaac提到的，治理在哪里?我们如何开始思考治理?有很多即将出台的法规，仅在美国各州就有400多项，加州就有大约40项。这里有很多需要掌握的内容。我认为你必须先想好最终的目标，并在这条路上保持有条不紊。
Isaac Sacolick：在效率方面，我认为我们已经到了一个CIO可以自上而下开始重新审视工作流程的阶段。我们如何招聘人员?如果我们从头开始使用数据、分析、AI、自动化来构建，这个机械操作会是什么样子?在过去两年中，我们在融入AI方面所做的很多工作都是取这个过程中的一部分，或者取一个我们做得不好的过程，然后说，我们在这里加入一项技术或一个步骤，让它更高效、更具可扩展性或提高质量。
我们真的到了一个可以重新审视工作流程的阶段。这会让很多人感到震惊，因为我们总是习惯于事情现在的运行方式。我们总是习惯于我们在那个职能中的工作是什么。所以这又回到了我之前提到的变革管理。我们的企业需要培训项目、学习项目，这样他们才能开始理解和接受当AI更根本地融入流程时，他们的工作会是什么样子。
当我想到创新时，Tim，我回想起了我们推出移动技术的日子。在移动技术的早期，我们把网页界面放到一个小屏幕上，然后说，嘿，我们有一个移动网站了。随着技术的发展，移动优先的能力变得越来越容易。我们开始看到应用商店的出现。我们开始看到移动优先的功能。现在，我们开始重新发明用户体验。我们还没有在AI上看到太多这样的变化。即使是我们谈论的代理，以及将工作流程引入的代理，大部分关于此的讨论和我们所说的价值都在企业内部，但看看接下来的一两年，我们会说，现在我们可以放置一个代理了，我们会如何做一些完全不同的事情，这会如何改变客户体验?
Michael Krigsman：你们两位都在描述IT、文化、部署等方面的属性，这些并不是真正独特或新的。文化是一种人性现象。变革管理等等，AI有什么真正新的东西改变了CIO的角色，在这里产生了重大影响，与我们过去所经历的有什么不同?
Tim Crawford：我们需要对如何信任技术，以及如何将自动化纳入其中感到更加自在。即使在技术领域，许多应用程序仍然依赖于人为因素。随着AI和一些新兴技术的出现，这要求我们更加适应自动化，这是我们过去没有遇到过的。这是新的。这是非常新的，因为我们过去并不一定需要关注我们的流程，以确保它们是健全的、清晰的。
这触及了Isaac提到的关于变革管理的一些事情。我们是否有良好的流程和良好的变革管理到位?如果你只是转过头来说，哦，我们就是要自动化它，那是一个非常危险的决定。
新的一点是，它迫使我们回头重新思考我们做事的方式，以加快速度，确保我们获得更准确的输出，并确保我们没有自动化糟糕的流程。这意味着，我们需要比以往更全面地拥抱技术，这是一种文化转变。这就是变化。对于许多可能更习惯于渐进式变化的企业来说，这是一个艰难的文化转变，尤其是当你进入更大的企业时。这已经不再足够了。你必须做出根本性的改进。你必须做出转型性的改进，因为这正是你的竞争对手正在做的。如果你不做这些，你就会被甩在后面。
Isaac Sacolick：Michael，其中一个不同之处在于，这种情况正在我们的后勤员工身上发生，而且速度比自动化带来的变化要快得多。他们的工作正在发生变化，看起来就像是我过去常做的事情，我可能再也不需要做了，或者做法会与以往截然不同。
软件开发方面，如果你四五年前问我们中的任何人，机器能否为我们编写代码，我们可能会说，不能。我写过一篇关于这方面的博客文章。现在，大约有20%到30%的代码是由AI编写的，这些代码被内部接受，被推进并投入生产，被开发团队认可。这从根本上改变了我们员工的工作方式。有些人欣然接受并学习它，而很多人仍在挠头思考，既然AI能做我现在做的一些事情，那我现在该做什么呢?
我以作家的身份来思考这个问题。我是在为人写作，还是在为那些将我的数据作为内容并用来回答问题的大型语言模型写作?这是一个根本性的转变。
就CIO这一角色而言，我们过去已经看到了一些这样的趋势，但现在情况变得更加艰难。每次有新的学科领域需要我们去学习，无论是数字化、数据，还是现在的AI，如果我们作为CIO没有足够地学习并掌握足够的能力来领导这些领域，董事会、高管团队就会考虑说，我们要去聘请一位首席数字官。我们要去聘请一位首席数据官。现在，我们说要去聘请一位首席AI官。
学习AI从根本上来说要困难一些。我们需要提高企业的学习能力。我认为，CIO的目标是要行动迅速，并确保我们的得力助手和高潜力人才得到足够的领导力培养，走出去学习足够的知识，这样他们就能作为CIO的我提供关于如何投资的建议，而不是让我回头告诉他们，这是我想关注的领域。
Michael Krigsman：在推特上，迈克·博伊森(Mike Boysen)说，要利用这些AI机会，你需要全新的商业模式来与AI相结合，而这些商业模式将决定你的数据需求。
在LinkedIn上，格雷格·沃尔特斯(Greg Walters)问，如何从手动思维转变为AI思维。这是否意味着我们将忽视孤岛和层级，改变一切，并确保在整个企业范围内全面采用AI?
这里的共同点是AI推动变革的力量，但作为CIO，我们需要做出哪些改变来抓住这些机遇呢?
Tim Crawford：这取决于AI是否会推动企业结构的变化，以及我们如何思考和运营企业。不要忘记，企业是一个有生命的存在。它是一个不断演变的生命体，会随着时间的推移而变化。文化只是其中的一个组成部分。
我确实认为，AI正在改变我们思考企业内部结构的方式，而且我们已经有了这方面的例子。它是否已经在广泛范围内打破了孤岛，目前还没有。我认为，在某个时刻，这可能会开始发生。
你可以设想，在未来的某个时候，我们会达到这样一个阶段，即一种AI类型的解决方案会审视我们作为一个企业的工作方式，开始学习我们如何与客户互动，如何与员工互动，市场动态是什么，从地缘政治到天气等环境因素是什么，并且能够真正告诉我们如何更高效地运营我们的业务。这是我们能够设想并实现的。
接着，基于Isaac之前提到的观点。现在，想象一下，你需要软件来实现这一点，而同一个系统接着就可以去构建一些软件。供应商之间已经在讨论，那些拥有庞大且复杂的应用程序和平台的大型供应商正在探讨，我们能否利用AI从根本上重写整个平台。我们如何能从人们的工作方式中学习并改进，然后将这些反馈到软件中。简短的回答是，目前还没有广泛实现，但我们可以完全设想这一点。我确实认为，AI已经在影响企业变革了。
Isaac Sacolick：我要再补充一个人，那就是首席人力资源官(CHRO)。当我们谈论人们工作的变化，以及这种变化的迅速性时，有他们在场是非常重要的。给CIO的一个小贴士，如果你在寻找培训、学习和发展计划的预算，很多企业都是由CHRO负责这方面的。让他们参与到关于AI将如何影响业务的讨论中来。
Michael Krigsman：我们现在在推特上收到了阿萨兰·汗(Arsalan Khan)的一个相关问题。既然你是第一个提到文化的人，那就让我来问你吧。他说，谁决定什么是好流程，什么是坏流程?大多数标准操作规程都变得过时了，因为人们找到了其他未被记录的方法来做事情。
Isaac Sacolick：我们对流程的理解正在发生巨大变化。我们过去常常思考线性流程和线性交接。我们过去常常思考如何自动化其中的某些部分，而现在正在变化的是我们能够将智能应用于处理复杂决策中的所有细微差别。
我们希望能够提出问题，并且知道背后的分析和数据远比线性流程所能处理的要复杂得多。举个例子，鉴于过去几周美国发生的事情，我应该如何调整我的供应链?我有哪些选择?这不再是一个线性过程。这是关于在情况快速变化和演变时，拥有正确的数据来做出战术决策。回到Tim所说的，我们可能还无法在大规模上处理战略导向的问题，但我们当然可以为此准备好数据。我认为，这是当今企业需要思考的一个重大挑战。
Michael Krigsman：马丁·戴维斯(Martin Davis)问了这个问题。他问，CIO如何避免在AI方面陷入试点困境。
Isaac Sacolick：我刚读到一项统计数据显示，69%的公司正在运行10个或更多的概念验证，而10%的公司正在运行50个或更多。在某种程度上，我对此并无异议。我认为，并不是所有的试点和概念验证都能进入生产阶段。其中很多是学习练习。其中很多是在深入挖掘底层数据。数据能否提供足够的支持来支撑AI，支撑围绕AI的假设?即使当你创建的AI确实驱动了足够的商业价值以投入生产时，也是如此吗?
当你把所有这些因素都考虑进去时，至少对我来说，其中相当一部分没有进入生产阶段并不令人惊讶。我认为真正的问题是，企业没有一套流程来实现这一点。当他们确实有一个成功的概念验证，一个交付成果的试点时，他们是否有到位的变革管理来影响那些将受到影响的人?他们能否大规模地推出这种AI?他们能否管理围绕它的运营，包括模型运维和机器学习运维，这些运维工作涉及监控模型并确保其仍然相关?我认为，仅仅是为了弄清楚要追求哪些概念验证，要追求哪些数据，就有大量的工作要做，以至于即使你有了成功的配方，你还没有做足够的生产化工作来弄清楚如何大规模地实现这一点。
Tim Crawford：每次我转身，都能看到另一项调查，更多轶事信息基本上支持了这一点。现在，我不想否定实验的想法。拥有一种实验文化，特别是在技术企业内部，是非常重要的。这很重要，因为你希望人们发挥想象力。你希望人们发挥创造力，因为最终，这是推动企业变革的动力，也是你的企业区别于竞争对手的潜在方式。
领先的CIO知道，他们需要找到方法来真正探索这些新领域。但正如Isaac所说，你需要对此有一定的条理性。在过去12个月、18个月、24个月里，市场发生了转变，门槛提高了，在你甚至开始一项AI实验之前，你需要有非常明确的业务成果。你需要了解它如何与你的公司目标之一相联系。通常，这可以分为三类之一。要么是围绕客户体验，要么是员工体验，要么是业务运营和供应链。就是这三类之一。
关于这一点，以及马丁最初的问题，需要考虑的是，你只需要思考你正在做什么，以及什么最有意义，但仍然不要确保你把一切都拼凑在一起，并期望它从一开始就完美无缺。你仍然需要实验，但你需要更快地得出结论，以确定这个项目是否有潜力，或者是否需要你果断放弃。
Isaac Sacolick：Tim，我喜欢这部分内容。我认为，很多公司忽视的一点是，要给团队多长时间做实验?即使实验有点开放式结局，他们什么时候带着他们的愿景回来?它如何与战略相契合?你可以给人们一些时间出去了解数据告诉你的信息，但你不能再给他们一条一英里长的跑道了。大家的期望是，AI的ROI将在大约八个月内实现，而该ROI将在大约13个月内得到衡量。这相当快。10年前，我们以那样的速度是做不出应用的。我们的意思是，我们在做所有这些数据工作，我们在做所有这些变革管理工作，我们在部署所有这些AI，我们仍然面临技能问题，而我们正试图在8到13个月的时间内实现价值，因为董事会和首席执行官们的情绪是，蜜月期结束了，我最好开始从我进行的所有这些投资中看到一些价值。
Michael Krigsman：莉兹·马丁内斯在LinkedIn上在这场对话中大喊：商业案例。
Tim Crawford：我同意。需要与业务成果有一些联系。我只是要提醒大家谨慎使用“商业案例”这个词。莉兹，我们之所以可能在这个问题上意见一致或不一致，原因是很多时候当人们想到商业案例时，他们会整理出一份长达20、30页的多页文档，来定义为什么他们想对这项实验进行投资，以及潜在的成果是什么。而我们讨论的并不是这个。我们讨论的是这些非常快速的胜利。
但我同意，它需要与业务有一些联系，就像我之前提到的那样。所以，只要这个商业案例非常简短、直接、切中要点，并且当你开始走上这条路时，你可以展示出联系，就像如果你愿意的话，把点与结果联系起来，在Isaac提到的时间框架内迅速完成，那么我就很满意。我可以接受。只是不要去寻找那种完全整合好的商业案例、商业计划。
Isaac Sacolick：我使用一页纸的愿景声明。它包含了围绕客户的信息。它包含了围绕战略的信息，你必须规划一个时间表，你必须规划你将影响哪些目标与OKR。非常重要的一点是，你必须为最终用户客户提出一个价值主张，让他们受益。任何人想要，都可以联系我。我会与任何对此感兴趣的人分享。但我同意你的观点。它必须简单，最重要的是，我们过去所说的商业案例，其实是关于一致性，确保从事这项工作的人、确保利益相关者和确保高管们都知道目标是什么。
Michael Krigsman：我将结合约瑟夫·普格里西和阿希什·帕塔克的两个问题。约瑟夫说：“谈谈对治理的需求。你在早期使用AI的努力中学到了哪些教训?”阿希什说：“公司如何以包容性的方式向员工和利益相关者传达其AI战略和进展，从而获得他们的接纳?”
Isaac Sacolick：AI治理是我们一直在做的数据治理的延伸。其中有一些细微差别非常重要，比如在偏见、伦理和AI方面的领域。我学到的主要教训是，我们把数据治理和数据安全视为与创新截然分开的轨道，而且往往滞后。我们会弄清楚数据方面的创新是什么，我们会清理数据，然后才开始考虑它周围的治理影响。
对于AI，你需要颠倒过来，即使对于数据也是如此，我给与我合作的团队的建议是，我一切都按敏捷方式进行，我让我的数据科学家致力于模型，我让我的应用开发人员致力于用户体验。我需要我的数据治理专家在那里。我需要我的AI治理人员加入那个敏捷团队，以确保在我们解决这个问题的过程中，我们所做的事情符合合规和监管要求，就像Tim之前提到的，这些正在非常迅速地变化。它们有很多深度，所以并不是每个人都能找到围绕它们的答案，但我把这方面的专家放进了我的团队，这样我就可以在进行创新的同时并行进行治理。
Tim Crawford：要简要补充第二个问题的两点，第一是，确保你与法律负责人、审计负责人建立良好的关系。如果你是CIO，那么这些是你应该在你的高管层、在你的同行网络中建立的首批关系之一。
然后是问题的第二部分，关于对外沟通这一点。许多企业在创建治理机构或委员会方面取得了成功。这样做有两点好处。一，它开始将不同的想法和观点融入其中。你让那些不同的角色参与进来，但它还有一个双重目的，那就是开始将这些共同目标传达给企业的其他部分。通过把这一点整合起来，它就不再只是由CIO或某一个人掌握，无论是审计负责人、合规负责人，还是其他任何人，这取决于你的行业，而是成为了一种共同责任。我认为，在游戏的这个阶段，这可能是最好的方式。
Isaac Sacolick：我要再加一个人，那就是首席人力资源官。当我们谈论变革和员工的工作以及这种快速变革时，我认为他们的参与真的非常重要。给CIO们的一个小贴士，如果你在寻找培训和学习与发展项目的预算，很多企业都与首席人力资源官一起负责这部分。让他们参与讨论AI将如何影响业务。
Michael Krigsman：现在我们在LinkedIn上收到了米歇尔·克拉克的一个关于数据的问题。米歇尔·克拉克说：“你如何获得干净的数据?例如，你怎么知道你的医疗诊断数据没有充满种族和性别偏见?”这对每个企业都非常重要。
Isaac Sacolick：通常，许多金融服务行业的公司一直在使用这些数据平台，他们比其他行业的公司拥有更多技能和更长的使用时间。因为我们中的许多人都在投资AI并查看我们的数据，所以我们需要有这些平台到位。如果你不知道你的数据是否足够干净、足够健康或足够可信，那就去看看这些平台，并了解如何根据你的数据类型对它们进行调整。
Tim Crawford：完全同意。利用技术为你服务。它们现在变得越来越复杂，实际上正在展示关于数据健康状况的实时仪表板。利用这一点，我想补充的是，你还必须将人为因素纳入其中，也就是帮助人们理解为什么会出现偏见，以及他们是如何将这些数据、是如何把数据输入到这些系统中的，以及它如何开始影响下游的事情。
Michael Krigsman：让我们回到推特，推特上尼亚的一个非常重要的问题是，企业在开创AI应用时面临的前三大挑战是什么?
Isaac Sacolick：这个问题有两个方面。你会看到很多开创性的工作直接内置在人们已经使用的平台中。CRM、CRO平台，它们都在部署代理。它们都在试图说，在我的环境中放入更多数据，或者让我的环境中可访问更多数据，因为我要把AI带给你。
真正的问题是，要了解你的数据是否为此做好了准备。我在一些平台中没有看到的一点是，它们可以进行销售预测，或者可以在招聘方面提供协助，但它们并没有告诉你，你的平台中的数据是否为此做好了准备。问问你的员工。这是一个让员工参与进来的好地方。让他们去使用你已经批准的平台，试用这些代理，然后回来告诉你，它在哪些方面提供了价值?数据需要在哪些方面得到改进，然后从这里开始。
当你要建立自己的代理时，我知道有一些公司正开始探索这一点，这真的归结为一个自建与购买的讨论，以及思考你在哪里拥有专有数据、对客户有专有价值，以至于你将开始投资构建一个AI代理，这样优质的数据将真正为你带来颠覆性的改变。所以，我首先要找的是，在我们的行业或我们的公司中，或者因为我拥有的数据值得投资来构建这种能力，那么有什么能够带来颠覆性的改变。
Tim Crawford：我要在这一点上稍微反驳一下Isaac，因为我确实同意其中的一些观点，但有一件事是关于人的。这是企业面临的最大挑战之一。那些开始自主研发AI的灯塔公司很快意识到，他们根本不具备真正这样做并持续维护的能力。因为我们要记住这一点。这不是一个一次性的项目。
你现在看到的是，公司开始采用内置于现有企业应用程序中的AI技术，而不是自行构建。因为这些公司了解数据管理、数据治理方面的挑战，并且他们能够制定合适的防护措施。大多数企业企业并不一定知道如何应对这些。这对他们来说都是新事物。但这些企业应用供应商实际上具备足够的规模和能力，可以为许多不同的公司提供这种服务。
一个很好的思考方式是，我可以借助这些企业的成果，而不是自己去摸索基础做法。不幸的是，IT企业做了很多假设。我们在数据中心就看到过这种情况，他们想，哦，我的数据中心超级安全。猜猜怎么着?在我评估过的所有数据中心中，它们并不像你认为的那么安全。问题是，你必须摒弃这些假设，除非你愿意在文化层面上做出改变，否则很难确保事情能达到同样的严谨程度。
Isaac Sacolick：我同意现在是购买而非构建的时代，但CIO们需要记住的是，构建将会变得更容易、更便宜。我们在移动技术领域看到过这一点。如果你构建得太早，你会编写大量专有代码，并因此陷入技术债务，以及需要重写的用户体验。构建自己的代理将会变得更容易。
Tim Crawford：确实如此，但我们讨论中还没有提到的一点是采用问题。我们已经看到很多企业在采用方面拖拖拉拉，即使是像现有生产力应用中的协作功能这样简单的东西，采用率也不高。这又回到了人和文化层面，但这些工具的采用将非常关键。
Michael Krigsman：阿希什·帕鲁莱卡回来了，他说，企业是否在调整其目标和OKR以及指标，以评估AI对业务成果的影响，或者他们计划如何衡量ROI?这直接回到了你们两人都提到的关于AI举措与业务战略之间一致性的问题。
Tim Crawford：这取决于你谈论的是哪个OKR或哪个特定战略，因为在某些情况下，它根本不应该影响它们。无论你使用蓝色技术、黄色技术、红色还是绿色技术，都不重要。重要的是业务成果。有不同的方式可以加速或阻碍你的业务，但你需要专注于那个成果是什么，无论是否涉及AI。
当你深入到一些运营层面，开始想要衡量在引入新应用或技术之前和之后的情况时，我可以看到这些会发生变化，但你需要区分业务战略层面和那些更细微的层面。这是回答这个问题的一个非常重要的区别。
Michael Krigsman：Isaac，这是另一个问题。这是来自推特的克里斯·彼得森的问题，他说，关于概念验证，法律和审计功能在多大程度上已经准备好参与开发和创新，而不仅仅是在概念验证之后做出反应?换句话说，法律和审计功能在多大程度上参与了，并且应该参与?
Isaac Sacolick：他们的人员配备不足，无法跟上变化的步伐。技术对他们来说还不够透明。这种情况可能会改变。当你看看代理的情况，它们能够接收自然语言输入，并能够分享这种自然语言思维，即与自然语言输出进行对话，当它与另一个代理交谈时。我们现在开始能够用英语创建审计轨迹，审计员或法律部门的人员可以开始跟踪。这条路还刚开始，但因为我们正在将服务从API转向自然语言接口，并且它们正在分享它们的思维流，以及它们将其他问题传递给其他代理的地方，我们将开始能够围绕它拥有更多的审计控制和法律控制。
Tim Crawford：他们必须站在最前线。在对话开始时，审计和法律就必须作为数据战略的一部分参与其中。但另一件事是，人们对这些大型语言模型的黑箱性质存在很多担忧，而这正在开始改变。我们刚刚看到OpenAI站出来，开始分享一些推理过程。我认为DeepSeek也在推动这一点，但现在你开始看到像OpenAI这样的公司说，好吧，我们实际上将会展示一些我们根据你的提示给出答案时所进行的推理。我期待看到更多这样的做法。
Michael Krigsman：这是来自LinkedIn的杰森·古铁雷斯的问题，他说，快速取胜，小口慢嚼，也可以说是小“字节”地解决你试图解决的问题。
问题是，你想要影响哪个KPI?你的开发团队是否足够熟练，能够快速交付一个AI应用，还是他们仍在提升技能?这引出了一个非常重要的人才问题。你们之前讨论过自建技术与购买技术的选择，那么在内部培养人才与在市场上招聘具备这些技能的人才方面，你们怎么看?如何平衡这一点?
Isaac Sacolick：技能组合已经从知道尽可能多的知识和如何做事，转变为知道该做什么，以及所构建的东西是否安全、稳健且高性能。这是一种思维方式的转变，即知道如何提出正确的问题，然后知道如何卷起袖子把事情做成。这让我们感到困惑，尤其是对于我们这些工程师和从事IT工作的人来说。
但这就是AI让我们能够做的事情的本质。它不仅仅是关于我能否更高效。而是我能否做那些我以前做不了的事情，因为AI提供了辅助。去年夏天，我第一次编写代码，但我没有写一行代码。我让AI写了代码行，而我过去会让一个人提出问题，说：“我需要帮助来完成这个功能。我怎样才能得到一些代码来完成这个任务?”经过五六个提示后，就做到了。
我认为同样的事情也在我们的IT企业内部发生。我认为，特别是对于CIO来说，这是一个真正的问题。我看到麦肯锡的一个数据点说，IT部门在使用生成式AI方面比其他部门先进两倍多。但问题是，当我们使用“生产力”这个词，当我们使用“能力”这个词，并开始围绕投资回报率提问时，如果我们没有展示出它在哪里创造价值，我们就会被要求削减成本。
Michael Krigsman：杰森·古铁雷斯又问了你们两位一个问题。也许Tim，你可以接这个问题。他说，当然，但这难道不意味着更多的运营支出吗?
Tim Crawford：没有一个适合所有企业的万能方案。我认为我需要回避的一件事是试图对这个答案过于细致入微。我认为对CIO来说重要的是，我正在看的一件事是，我如何开始衡量我所在企业的价值和对我们业务的影响?当我说“我们的业务”时，我并不是指公司的某个特定部门。我指的是对整个业务和我们公司的客户。
我正在看的是，我如何将我们作为IT企业所做的工作与我们在人力资源、财务、运营和工程方面的业务合作伙伴联系起来，并且我正在围绕我们对这些共同目标的影响和绩效制定OKR和指标。这是你必须开始的地方。现在，你可以进一步深入探讨开发人员的生产力和呼叫中心的生产力，这很好。但当你开始深入细节时，就会有很多更多变量起作用，而在这一点上，没有一个万能的答案。
Michael Krigsman：Isaac，我们有一个来自德里克·巴茨的问题，它与风险和安全性有关。他说，AI的风险指南和标准正在不断发展。你能否推荐一些AI框架，以便安全地推出并成熟地利用AI工具为业务运营创造价值，同时不增加整个企业文化中的风险?
我认为，从根本上说，我们讨论的是风险、文化和规模化推出。
Isaac Sacolick：当你进行创新，当你推动变革时，你本质上是在增加风险。这是无法避免的。如果你只想继续完善你目前所做的事情，那么你可能会陷入一个可能被颠覆的框架中。因此，一旦我开始创新，一旦我开始考虑任何新的能力或给我的企业带来变革，我就在承担风险。问题是，你是否围绕这一风险采取了明智的并行措施?你是否识别出了风险?你是否引入了合适的人来从风险管理的角度提出问题?
Tim提到了法律、审计、安全等方面。我是否让这些人参与到正确的对话中，以便我们更早地提出这些问题?如果数据泄露，会有什么影响?我们应该从这个角度使用这些数据吗?我们如何保护这些数据?我们的数据是否进行了脱敏处理?这样，如果任何人进入我们的企业并以新的方式使用这些数据，这些数据中的个人信息已经被脱敏。这些都是我们在进行创新时的基石，以确保我们能够安全地进行这些操作。
Michael Krigsman：Tim，这与一个正交相关的话题有关。这是来自Twitter上的阿兰·汗的问题，他问道，如何应对一线员工与管理层之间的影子IT问题?我们应该鼓励影子IT吗?我认为这与我们的话题正交相关，因为反对影子IT的传统论点之一是，哦，我们会增加风险敞口。那么，在人人都在使用ChatGPT的AI时代，影子IT又该如何看待呢?
Tim Crawford：我实际上支持影子IT。很多人认为这是一个贬义词，或者可能给企业带来问题，但你需要回溯并理解为什么影子IT会首先进入你的企业?通常是因为某人没有以他们需要的方式得到他们所需的东西。这是简单的答案。更长的答案可能包含更多组成部分。
当谈到AI时，是的，确实有可能增加风险。然而，如果你设置了正确的防护措施，你实际上可以启用影子IT和那种创造力，特别是在那些比你的企业更了解业务的业务部门。企业在围绕影子IT建立文化方面已经取得了巨大成功。因此，它更多地成为一种共同开发，其本质更具协作性，而不是我们和他们之间的对立，但这始于文化，然后从这里向外扩展。
当然，你必须考虑数据治理方面。当然，你必须考虑网络安全等组件。你还需要考虑一些简单的事情，比如你希望在你的企业中运行多少个不同版本的生成式AI，以及与之相关的所有数据。所有这些都会发挥作用，但我会从你对影子IT的当前立场开始，然后从这里向外扩展。
Michael Krigsman：让我们来看另一个问题。这是来自马克·P.麦克唐纳的问题，他曾是本节目的嘉宾。他是加特纳公司的杰出副总裁兼研究员。他问道，谁是AI领域的领导者，哪些公司是我们可以追随的，CIO们认为它们是当前的领导者，我们可以学习它们，并且它们在AI方面做得很好?
Tim Crawford：有一些公司在做一些令人惊叹的事情。我能公开谈论它们吗?不能。不幸的是，因为我们还处于非常早期的阶段，它们正在将此作为区分其商业战略的手段。因此，它们正在寻找真正改变游戏规则的方法，不仅仅是改变棋盘上的棋子，而是改变整个游戏。它们正在使用一种截然不同的方法。我们还没有达到那个水平。
你确实能看到一些公开的例子，展示了AI如何被使用，从联产到总结等各个方面。回想一下我们之前关于法律的讨论。能够总结法律方面的工作，这是一个巨大的机会。
因此，在效率领域有一些这样的机会，但我所熟悉的、真正具有示范性的大机会，那些可以作为灯塔、作为追随机会的灯塔，仍然非常保密。
Michael Krigsman：它们之所以保密，是因为它们已经找到了神奇的银弹，还是因为它们在角落里哭泣，不想让任何人看到?
Tim Crawford：说实话，可能也有一些在角落里哭泣的情况。没人想在公共场合哭喊。我们想回来看看自己的伤口。是的，让我们面对现实。为了成功，你必须经历一些挫折。我想到的那些例子，都是相当显著的例子。但再次说明，我希望我能给你一些背景信息，但我不知道如何在不暴露是谁的情况下做到这一点。
Isaac Sacolick：看，我在寻找小例子，好吗?他们之所以迟迟不宣布，是因为他们害怕人们进来，利用技术找到漏洞，以及AI做得不好的地方，然后他们就会因为本不该做的事情而上头条新闻。所以他们正在慢慢推出这些技术，但我已经开始看到面向客户的代理出现了。今天早上我收到了一封来自银行的电子邮件，关于能够通过代理处理汽车贷款。我们讨厌申请汽车贷款。这是一次糟糕的经历。所以，当你开始看到这些被公开宣传的小事情，人们正在做的事情，代理开始很好地帮助，你就知道市场上的一些事情正在发生变化。
Michael Krigsman：杰森·杰诺维斯回来了，他说，关于你支持的影子IT，当影子IT介入时，企业架构在什么时候会成为一个问题?
Isaac Sacolick：企业架构仍然必须存在。我想说，很多企业架构企业有点自视过高了。因此，那里必须有一定的制衡。但我认为，如果你以正确的方式对待企业架构，使其变得更模块化、更像一个框架，而不是一个过度架构的结构，那么它就能容纳影子IT。
Michael Krigsman：Tim，这是来自LinkedIn上的阿希什·帕塔克的一个问题，我将其转给你。他说，购买AI可能成本较低，但当数据由AI服务提供商管理时，如何克服对数据隐私和安全的担忧?在选择AI服务提供商时，应该考虑哪些关键参数?
Tim Crawford：这有点触及我之前想要回答的一个问题，即为什么许多公司选择购买并使用内置于其现有企业应用程序中的AI，而不是自行构建。因为这些公司了解数据管理、数据治理方面的挑战，并且他们能够设置正确的防护措施。大多数企业企业并不一定知道如何应对这些问题。这对他们来说都是新的。但这些企业应用程序供应商实际上有足够的规模或能力来为许多不同的公司做到这一点。
一个思考这个问题的好方法是，我可以利用这些企业的成果，而不是自己摸索如何做最基础的事情。不幸的是，IT企业做了很多假设。我们在数据中心看到过这种情况，他们认为，哦，我的数据中心超级安全。猜猜怎么着?在我评估过的所有数据中心中，它们并不像你认为的那么安全。所以问题是，你必须摒弃这些假设。除非你愿意在文化上做到这一点，否则真的很难确保事情能像你认为的那样严密无懈。
Michael Krigsman：Isaac，杰森·杰诺维斯想明确表示，他不同意影子IT(未经IT部门批准而使用的信息技术)的做法。他认为数据外泄的风险太大。如果要允许这种做法，就必须实施适当的安全控制。不过，他确实同意，为了测试或概念验证，对应用程序进行负责任的沙盒测试是必要的。只是不能放弃安全控制。
Isaac Sacolick：我觉得我们不是在吵架。
我并不认为影子IT是件好事。但我认为CIO需要明白的是，影子IT，以及现在的影子AI正在发生，好吗?他们不能筑起高墙阻止这一切。然后你可以回顾Tim的评论，想想我们能从人们的尝试中学到什么，是我们服务不到位，还是他们在风险或技术方面学得不够，这些技术是我们已经推出、他们可以出去使用的。所以我认为真正的问题是，CIO们如何监控这种情况并作出应对?
Michael Krigsman：好吧，所以你站在杰森那边。我站在Tim这边，因为我个人认为，如果一个企业存在影子IT，那意味着一线员工没有得到他们需要的支持，所以他们选择绕过并自己动手。但这就是为什么我说，我希望我们能站在一起，出去为此争论一番。
Isaac Sacolick：要明确一点，我并不是说对影子IT放任自流是可以的。所以我们在这点上要清楚。我谈的是一种管理的方法，一种对影子IT的综合管理方法。我并不是在说很多人认为的那种放任自流。
作为CIO，你对企业有责任，对吗?所以一方面，你需要做出艰难的决定，围绕你做什么、如何支持企业、如何与企业互动。所以我认为，从协作的角度来看，影子IT可以非常强大，但你说得对。如果它失控了，想做什么就做什么，想怎么做就怎么做，那当然是有风险的。那可不是什么好事。但话说回来，这需要领导层具备成熟的思考，才能达到那个境界。
Michael Krigsman：马丁·戴维斯说，作为服务的AI有可能将所有业务应用程序变成简单的数据库，上面加上一层AI来处理所有业务逻辑，不再局限于功能、目的等。我们应该如何为这样的未来做准备和规划?
Isaac Sacolick：这是一个伟大的愿景。但我认为我们并不容易实现。很长一段时间以来，我们一直有一个乌托邦式的互联系统的愿景。我认为要实现这个愿景，真正取决于培养你的人才。技术变化如此之快，当我谈到转型时，每18到24个月就会发生一次。这只是下一波转型，它有自己的语言、自己的风险，我认为这真正取决于是否有领导者在寻找机会，决定在哪里投入时间，在哪里进行实验，以及他们将如何发展，不仅仅是我们在努力的成本等式和效率，而是我们如何真正改变我们的商业模式并发展，因为AI是我们需要考虑的全新能力。
Michael Krigsman：Tim，最后由你来总结。
Tim Crawford：我实际上同意这个观点。我认为你需要考虑的一件事是，你如何加快转型的速度?转型是一个持续的过程。它没有开始和结束。但你需要看看如何加速，不仅仅是加速你正在使用的技术和创新，还要加速你的企业，无论是IT内部还是外部的发展。所以，这将在人员、角色、技能、再培训和技能提升方面要求变革，这些都将在这个过程中大量参与，还有你在企业内外建立的关系也是如此。这对CIO来说是一个巨大的职责范围，而且与他们过去在这个规模、这个速度上所承担的职责范围不同。
Michael Krigsman：好的，今天这一个小时我们讨论了很多内容。我要感谢Tim Crawford和Isaac Sacolick。非常感谢你们再次回来，与我们共度时光。真的非常感谢你们两位。
Tim Crawford：感谢邀请我。
Isaac Sacolick：感谢邀请我，Michael。很棒的节目。
