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重新構想智能體AI時代的IT組織架構

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重新構想智能體AI時代的IT組織架構

隨著智能體AI的興起 ， CIO必須準備調整戰略IT優先級 ， 降低新的安全風險 ， 并為新時代重新培訓員工技能 。
雖然IT部門總是在轉型以幫助推動整個組織追求機遇或應對風險 ， 但某些技術時刻代表著關鍵節點 ， IT組織結構本身必須重新評估 。
當自助配置云基礎設施功能和CI/CD部署自動化成為主流時 ， 一些CIO質疑開發和運維功能之間的職責分離是否仍然合理 ， 從而開啟了DevOps時代 。
數字化轉型的興起也啟發了許多CIO將IT重新定位為數字交付和數據組織 ， 隨后進行重組以履行新的業務使命 。
自主智能體AI的出現很可能是另一個轉折點 ， 促使CIO重新思考IT的基礎 。
但這仍然是一個健康的辯論話題 ， 無論如何 ， 核心IT很可能會繼續存在 。
\"AI讓我想起了低代碼、無代碼和RPA將使IT完全自主的時代 ， 但這并沒有發生 ， \"Netwoven首席執行官Niraj Tenany表示 。 \"只要組織有系統來運行業務 ， 就需要IT來管理它們并提供戰略方向 。 \"
AI改變了IT的使命和優先級
在我最近的文章《AI是否意味著IT時代的終結》中 ， 我討論了生成式AI能力對IT基礎的巨大沖擊 。 我探討了CIO的角色如何演變 ， 以及AI驅動的工具和智能體如何可能終結基礎IT功能 。 我在文章結尾表示 ， CIO還需要重新思考他們的數字化轉型策略 ， 那些停滯不前并按照AI前時代期望管理IT的人可能會發現AI確實是IT的終結 ， 至少是他們所知道的IT 。
CIO優先級的重大轉變是評估IT組織結構的一個原因 。 根據CIO.com的2025年CIO狀況調查報告 ， 75%的CIO今年將在AI和機器學習相關計劃上花費更多時間 ， 排名高于網絡安全（65%）、產品開發（56%）和數據分析（56%） 。
由于CIO面臨從AI中提供業務價值的壓力 ， 董事會也對主要由AI期望驅動的裁員和工作場所效率施加壓力 。
\"隨著我們進入智能體AI時代 ， IT團隊正在擴展其能力以擁抱更動態的跨職能協作——整合人類專業知識與AI驅動的智能體 ， \"Globant企業AI首席技術官Gastón Milano表示 。 \"IT的角色不再僅僅是治理 ， 而是編排新的工作流程 ， 其中持續學習、專業人才和人機合作伙伴關系共同定義成功 。 \"
結果是更多CIO將感受到在推動韌性和效率的同時加速創新的壓力 。 對于一些面臨裁員的CIO來說 ， 重組IT、重置團隊結構和激發文化活力是被迫的選擇 。 其他CIO可能會發現重組IT可以成為交付智能體AI能力的力量倍增器 。
以下是CIO在考慮因智能體AI興起而重組IT時應考慮的關鍵問題 。
人機協作將如何運作？
在考慮AI在任何部門的角色時 ， C級領導者應該問：
- 哪些任務和技能將由AI智能體執行？
- 哪些AI智能體將自主行動 ， 哪些需要人類在中間執行監督和其他決策角色？
- AI智能體周圍需要什么治理 ， 如何衡量其有效性？
- 哪些責任將保留給員工 ， 但由AI能力增強？
- 哪些功能將與合作伙伴在外包或共創模式中執行？
CIO的目標不僅應考慮IT中的機器-人員協作 ， 還應指導其他C級領導者進行各自部門的轉型 。
\"IT不再是后端功能 ， 而是戰略神經系統 ， 組織必須從管理基礎設施轉向編排智能 ， 在每個業務流程中嵌入AI智能體 ， \"Typeface首席產品官Vishal Sood表示 。 \"這種轉變需要關于與智能體對智能體系統集成、保護不可預測工作流程和簡化用戶界面的新思維 。 對于擁抱這種轉型的IT領導者來說 ， 回報是速度、凝聚力 ， 以及通過智能、對話式界面領先于應用程序蔓延不斷增長需求的能力 。 \"
多學科敏捷團隊在AI時代應如何演進？
第一波\"多學科團隊\"專注于IT技能 ， 旨在確保每個敏捷團隊在交付API、應用程序和數據服務方面協作 。 當IT從后臺轉向前臺工作 ， 如客戶體驗、營銷自動化和其他數字化轉型計劃時 ， 多學科敏捷團隊通常包括業務責任和參與 。
現在有了AI智能體 ， CIO有了新的動力來考慮多學科團隊如何交付智能體AI能力 ， 并將AI智能體作為隊友包括在內 。
\"敏捷團隊需要掌握協作多任務處理 ， 確保人員和機器之間的無縫交接和反饋循環 ， \"思科企業連接和協作負責人Anurag Dhingra表示 。 \"產品負責人必須定義適合AI的故事 ， 規劃應考慮哪些任務最適合由AI處理 ， 工程師將越來越多地與AI在編碼、測試和部署方面協作 。 像速度這樣的傳統指標將不再足夠 ， 需要新的指標來衡量AI增強環境中的團隊績效 。 \"
CIO應該回顧代碼生成器在軟件開發中的影響 ， 以促進關于敏捷開發團隊構成和預期效率的對話 。 敏捷開發團隊可能需要更少的編碼人員 ， 但需要更多人員來審查代碼 ， 需要新技能來驗證AI智能體質量 ， 以及使用AI智能體開發自動化的新興角色 。
IT治理和支持功能應如何重新定位？
報告顯示IT和AI預算正在增加 ， 但CIO應該預期在運營和治理功能方面減少支出的壓力 。 自動化將推動效率 ， 但CIO必須傳達由AI、數據和安全功能驅動的擴展責任和規模 。
重新定位IT的一種方法是展示AI智能體改善運營KPI的業務價值 。 Databricks首席信息官Naveen Zutshi表示：\"AI智能體將能夠處理常規服務管理任務 ， 從故障排除到事件解決 ， 并且可以預測性能問題并執行修復 ， 減少IT專業人員的手動和管理工作負擔 。 這種主動和自動化的方法可以最大限度地減少停機時間并提高整體系統可靠性 。 \"
第二個機會是投資初級運營和安全專業人員 ， 并尋求將他們更直接地嵌入到采用智能體AI能力的業務功能中 。 這種轉變應該有助于確保安全、治理和其他合規功能在轉型的前沿而不是事后考慮 。
\"為智能體AI重新思考IT結構需要對數據治理和組織流程進行根本性改變 ， 因為傳統的安全檢查點必須演變為以機器速度運行的嵌入式治理 ， \"Bedrock Security首席安全官George Gerchow表示 。 \"敏捷團隊需要統一的數據可見性 ， 其中安全、合規和業務利益相關者共享實時洞察 ， 而不是在孤島中工作 。 這種轉變是組織性的 ， 因為跨職能團隊需要對數據決策的共同權威 ， 自動發現和分類推動技術投資 。 \"
IT如何領導變革管理并打破部門孤島？
根據Workday最近關于AI智能體采用的報告 ， 82%的組織正在迅速部署AI智能體以減少工作負擔（88%）并推動更快的創新（82%） 。 超過75%的受訪者認為AI智能體將對員工在成長和發展、工作生活平衡和工作滿意度方面的體驗產生積極影響 。 然而 ， 員工表明了他們的界限 ， 只有45%的人對AI智能體分配任務感到舒適 ， 30%的人對被AI智能體指揮感到舒適 。
CIO應該考慮到會有一個采用光譜 ， 從對AI熱情的人到落后者和反對者 。 此外 ， 雖然一些AI智能體將在部門特定工作流程上工作 ， 但更大的機會在于使用自動化、分析和AI智能體 ， 通過將它們與特定業務目標對齊來連接部門角色 。
\"IT部門不再只是技術的實施者 ， 而是成為推動者和顧問 ， 確保AI負責任地部署 ， 并賦能不同業務單位利用AI推動創新 ， \"AppDirect首席技術官Andy Sen表示 。 \"AI正在人性化IT ， 分散曾經專屬于技術部門的能力 ， 使HR、營銷或財務的其他團隊能夠利用復雜技術而無需深入的技術專業知識 。 \"
CIO需要發展能力的幾個領域包括：
- 產品經理和轉向基于產品的IT ， 以優先交付AI智能體來實現戰略目標并利用客戶機會
- 六西格瑪流程工程師 ， 用于捕獲現有業務流程并幫助確定AI智能體可以推動效率、擴展運營或提高質量的目標
- 變革領導者 ， 用于指導員工采用AI智能體、發展他們的責任并平息對失業的恐懼
智能體IT世界需要什么新技能？
當許多員工想到獲得新技能時 ， 他們的第一個想法通常是認證和課程 。 但CIO應該考慮幫助員工從個人貢獻者角色加速到團隊領導、技術專家和數字開拓者的技能類型 。
根據Tines現場首席技術官Brad Rumph的說法 ， 智能體AI將要求IT專業人員將注意力從執行任務轉向指導和監督自主系統 。 \"關鍵是從執行者轉向編排者心態 ， IT專業人員需要發展將技術專業知識與批判性思維、倫理和強大人際溝通相結合的新技能組合 。 \"
除了非技術軟技能外 ， CIO還應考慮IT中新興的生成AI角色 ， 這些是現有角色基于技能的擴展 。 這些包括：
- AI數據質量專家 ， 專注于非結構化數據質量和評估AI訓練數據的偏見
- AI診斷師將作為站點可靠性工程師 ， 但應用于AI智能體
【重新構想智能體AI時代的IT組織架構】- FinAI專家 ， 將FinOps責任擴展到分析AI智能體成本、收益和定價
CIO是否應該重組IT？問題可能不再是是否 ， 而是何時以及如何 。 著手重組的CIO應該明確目標 ， 并確保對員工進行個性化溝通 ， 以便他們認同新方向以及其中的利益 。
Q&A
Q1：智能體AI對IT組織結構有什么影響？
A：智能體AI的興起促使CIO重新思考IT的基礎架構 。 它改變了IT的使命和優先級 ， 使IT從后端功能轉變為戰略神經系統 ， 需要編排智能化工作流程 ， 在每個業務流程中嵌入AI智能體 ， 實現人機協作 。
Q2：CIO在智能體AI時代需要重點關注哪些方面？
A：CIO需要關注人機協作模式的建立、多學科敏捷團隊的演進、IT治理和支持功能的重新定位 ， 以及領導變革管理打破部門孤島 。 同時需要培養新技能 ， 如AI數據質量專家、AI診斷師和FinAI專家等新興角色 。
Q3：智能體AI會完全取代傳統IT功能嗎？
A：不會完全取代 。 雖然AI智能體能夠處理許多常規任務 ， 如故障排除、事件解決等 ， 但只要組織有系統運行業務 ， 就仍需要IT來管理和提供戰略方向 。 關鍵是IT專業人員需要從執行者轉向編排者和監督者角色 。


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