如何正确推进人工智能普及
- 2026-03-04 09:24:00
- 数字化转型
- 翻译：
- cio
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技术和数据的民主化如今已延伸至人工智能领域，包括辅助驾驶系统、语言模型和人工智能代理。问题在于，首席信息官、首席信息安全官和首席数据官能否在能力与治理、创新与安全之间找到恰当的平衡。
“生成式人工智能正在将IT团队的技术技能转移到日常业务岗位中，使客户体验和运营负责人能够直接从客户数据中获取重要洞察，而无需依赖工程师的帮助，”Verint全球AI与分析副总裁丹尼尔·齐夫说道。“智能型人工智能通过自动化洞察的发现和落实过程，进一步加速了这一变革，使得从决策到行动的时间从几周缩短到了几小时。”
低代码与公民数据科学的经验教训
为帮助所在组织充分利用人工智能和智能代理，首席信息官可以借鉴以往技术发展的经验，这些经验曾帮助先进的IT部门实现技术和数据能力的普及化，具体包括：- 崛起数据可视化工具and公民数据科学实践这使报告和仪表盘的创建过程变得民主化，过去这曾是主要的IT职责。
- 低代码和无代码开发，帮助首席信息官扩展应用程序开发范围，同时让业务团队能够优化其应用程序功能
- 拖放式内容管理系统的引入，使得企业用户能够自行构建网站，而过去这需要设计师和开发人员的团队合作才能完成。
- 企业SaaS工具的兴起，让营销、销售、财务和人力资源领域的专业人士能够通过配置和简单自动化来实现过去需要完整开发团队编写代码才能定制的工作流程。
“人工智能的民主化正将技术能力直接赋予业务部门，但这种‘影子IT’的扩张需要一种以责任制为核心的新型IT合作模式，”Sonar公司的CTO 安德烈亚·马拉戈迪说道。“随着我们迈向智能自主AI的时代，自主系统将在我们的数字基础设施中发挥更重要的作用，IT的角色必须从手动把关者转变为提供自动化、智能化防护机制的供应商。”
民主化进程出错的影响
谨慎地推动人工智能民主化是合理的，应限制其试点应用的人数、工具和领域。没有首席信息官希望看到恶意人工智能程序、知识产权泄露，或因客户提供错误信息而引发的诉讼。虽然人工智能民主化能带来巨大收益，但同时也存在显著风险，而且随着技术的不断发展，还有许多未知因素需要应对。营销总监和信息安全总监非常担心人工智能安全漏洞会影响到客户，比如有款人工智能聊天应用泄露了与2500万用户相关的3亿条消息。首席信息官和首席数据官必须关注人工智能代码生成器中的缺陷，以及“氛围编码”工具，因为这些工具可能被用来窃取数据或发起远程代码执行攻击。我只需输入几个关键词，就能找到过去几个月里100多起与人工智能相关的事故。
2025年，大多数首席信息官几乎无法完全掌控组织内的人工智能应用。董事会施加的提高效率<#>压力<#>巨大，企业不希望落后于竞争对手的步伐。此外，商业领袖和员工也强烈希望在工作中使用大语言模型，如今许多企业SaaS平台都提供了人工智能助手<#>供员工试用<#>。因此，在人工智能领域，首席信息官不可能置身事外。
“当IT部门下放决策权，让安全标准更易于理解和实施时，人工智能的普及就能在各个组织中成功推行，”Commvault全球韧性项目高级总监Chris Mierzwa表示。“如此一来，IT团队就能在保障治理秩序的同时，满足员工当前的需求，而不会成为瓶颈。”
Mierzwa建议为员工提供预先批准的人工智能平台使用清单。<#>1人工智能治理方案<#>2还必须明确指定谁可以使用哪些工具，并制定相应的使用指南。此外，各组织还需更新其<#>3数据治理政策和工具<#>4，以解决<#>5数据隐私<#>6问题，保护知识产权，并在训练大语言模型或使用人工智能代理时监控敏感数据的处理情况。
Sonar公司的Malagodi进一步指出：“通过建立‘先营造氛围，再验证实施’的文化，并配以严格的验证机制，就能让每个业务单元都能快速创新，同时确保质量和安全不受影响。”
为人工智能机遇定义愿景
2025年，人工智能带来的机遇往往促使领导者采取快速且宽松的应对措施。他们没有因担心人工智能带来的风险而优先考虑安全性，许多企业急于部署人工智能工具，以便在多个部门开展实验。结果是，许多企业最终拥有了过多的试点项目，但其中只有少数真正投入了实际生产，还有一些项目甚至需要重新修改。麦肯锡2025年人工智能状况报告指出，仅有不超过10%的企业表示能在某个具体业务职能中大规模应用人工智能技术。Workday关于提升投资回报率的报告显示，85%的员工认为人工智能已经帮助他们节省了时间，但几乎40%的时间都花在审查、修正和重新处理人工智能的输出结果上。
人工智能的民主化并不意味着各部门、团队和员工可以随心所欲地使用人工智能，即便他们的想法符合人工智能和数据安全标准。
“人工智能的普及意味着个人和组织不仅能轻松使用人工智能工具，还能掌握将其转化为实际成效所需的知识与文化条件，”Zapier的人力资源与人工智能转型负责人Brandon Sammut说道。“实现人工智能普及需要领导力、学习能力和良好的企业文化——这些因素是让所有人都能真正受益于人工智能的必要条件。”
领导者不能仅仅规定不能做什么，而应避免混乱的实验行为，从而实现商业价值。优秀的组织会将人工智能治理与战略相结合，向员工明确传达重点关注事项以及必须遵守的实施规范。
通过资助在职学习实现人工智能的普及化
在确定明确战略与建立治理结构之后，接下来就是实施环节：包括规划、执行、测试、运营以及变更管理，以切实实现商业价值。让我们来看看人工智能普及化过程中所面临的几项问题。首先，即便首席信息官支持民主化进程，信息技术部门往往仍会成为其阻碍。在某些组织中，复杂的阶段审批流程、架构委员会漫长的评审环节，以及以“先构建再购买”为特征的DevOps文化，都可能拖慢转型进程。
“领导者应关注那些能帮助员工快速实施变革的技术工具，从而避免繁琐的路线图规划和复杂的决策流程，这些流程会浪费投资回报。”MelodyArc的联合创始人兼首席商业官Ashley Moser说道。“流程改进应该由最了解实际工作情况的人来推动，这与传统的工作流程改进方式截然不同。”
其次，虽然许多部门会早早采用人工智能技术，但他们可能会遇到那些较晚采用该技术的同事的阻碍，因为后者担心人工智能会夺走他们的工作。
“人工智能有潜力为客户体验和员工体验团队创造巨大商业价值，但如果员工不愿使用人工智能，企业就无法充分认识到其价值，”Deskpro首席执行官布拉德·默多克说道。“关键在于要向员工证明，人工智能作为辅助工具能大大简化他们的工作，但它并不能替代人类在提供优质体验过程中所需的同理心、同情心和解决问题的能力。”
调整变更管理程序
对于希望推动人工智能普及的首席信息官而言，关键步骤是制定动态变革管理策略，并提供在职学习机会。他们应首先与人力资源部门合作，开发定制化项目以提高人工智能素养。这些项目应帮助员工了解人工智能的能限、如何有效使用人工智能工具、评估人工智能的输出结果以及相关伦理原则。
随着人工智能模型的改进和智能代理的部署，变更管理策略需要不断更新。
- 处于初创阶段的公司应指导业务团队进行审查他们的数据是否适合人工智能处理并提供发布就绪关于试点项目及部署的指导原则。
- 那些已实现人工智能应用生产的机构应考虑评估其对基础IT实践的影响，包括不断发展的敏捷与DevOps, AI代理的技能提升测试自动化, 和构建AgenticOps.
- 随着人工智能普及化进程扩展到更多部门并影响工作流程，首席信息官和首席人力资源官必须为受影响的职位和岗位考虑职业发展路径。
人工智能的普及化进程可以成为提升效率的倍增器，有助于推动运营转型、提升效率并促进增长。首席信息官应从过去的技术普及化经验中汲取教训。要实现有效的普及化，首席信息官需要明确治理要求、支持战略性实验、开展人工智能素养培训，并不断完善变革管理机制。
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