1. 首頁 > 生活百科 > >

AI時代CIO必備的7種行為特征

alphabet無人駕駛waymo

AI時代CIO必備的7種行為特征

現在 ， 我們從結論開始——定義AI精通型CIO的七種核心行為特征 。 這些行為特征來自我與兩位CIO和四位AI思想領袖的深度對話 。
AI精通型CIO具備以下特征：
這些CIO和AI思想領袖共同揭示了在AI時代有效領導所需的關鍵要素 。
讓我們聽聽專家們的見解 。
什么技能和領導品質定義了AI精通型CIO？
Sibelco集團CIO Pedro Martinez Puig表示：
\"CIO已經為AI采用帶來了關鍵優勢：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 ， 以及執行強有力數據治理的能力 。 這些技能創造了AI所需的基礎——干凈的數據、安全的基礎設施和明確的投資回報率規則 。
但是 ， 在AI時代領導需要更多 。 CIO必須發展實用的AI素養來做出明智決策 ， 倡導道德和負責任的AI ， 并培養敏捷和實驗的文化 。
這是關于從長期轉型周期轉向快速原型制作 ， 同時管理偏見和模型漂移等新風險 。 那些將戰略愿景與這些新興能力相結合的人將把AI從流行詞匯轉化為可持續競爭優勢的來源 。 \"
北卡羅來納州加里市CIO Nicole Coughlin說：
\"同理心、溝通和變革領導力——這些是我們一直重視的軟技能 ， 也是現在最重要的技能 。 AI采用不僅僅是技術轉變；這是人員和文化的旅程 。 CIO必須成為翻譯者 ， 連接政策、數據、道德和技術之間的點 。 能夠簡化復雜性、跨部門建立信任并以透明度領導的CIO將幫助他們的組織自信而有目標地度過這個時刻 。
我們需要保持好奇心 ， 提出更好的問題 ， 并適應不確定性 。 AI不是一個有終點線的項目 。 這是一種不斷發展的能力 ， 我們必須與之共同發展 。 \"
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創始人、作家、演講者Randy Bean表示：
\"技術只是另一個工具 。 所有CIO都必須意識到 ， 對AI和數據的任何和所有投資都必須提供可以通過改善客戶體驗和滿意度、提高運營效率和/或改善收入和利潤增長等方式衡量的業務價值 。
業務和技術領導者必須了解他們可以在哪里以及如何最有效、最高效地部署AI和數據來實現這些業務結果 。 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和由此產生的反彈 。 \"
波爾圖商學院教授Pedro Amorim說：
\"根據我的經驗 ， 許多AI項目停滯不前是因為它們以傳統IT思維模式領導 。 AI需要首先被視為與損益結果相關的業務能力 ， 而不是工具部署 。
我喜歡將其視為雙速模型：AI是沖刺 ， 數據是馬拉松 。 AI工作應該接近業務和垂直化 ， 并且快速實現價值 。 數據工作應該是整體性和持久的 ， 因為它是讓其他一切擴展的平臺 。
我還鼓勵CIO圍繞產品而不是項目進行組織——擁有端到端用例的跨職能團隊——并無情地衡量影響 。 如果一個用例不能在少數結果關鍵績效指標上顯示進展 ， 你要么快速修復它 ， 要么停止并重新分配資源 。 \"
Snowflake產品副總裁、數據工程師Chris Child表示：
\"對CIO來說最關鍵的要點是 ， 強大的數據基礎不是可選的——它對AI成功至關重要 。 AI使構建原型變得容易 ， 但除非你的數據在一個地方、是最新的、安全的和治理良好的 ， 否則你將難以將這些原型投入生產 。 為該基礎奠定基礎并使企業數據為AI做好準備的團隊是數據工程團隊 。 仍將數據工程視為后臺辦公功能的CIO已經落后五年 ， 可能正在培訓他們未來的競爭對手 。
我們在這個新時代看到的是 ， AI成功與數據卓越性密不可分 。 聰明的CIO不是將數據工程師視為支持 ， 而是視為轉型的戰略推動者 。 他們不太關注部署孤立的AI模型 ， 更多地關注構建統一結構化和非結構化數據、執行治理并支持實時智能的AI就緒數據生態系統 。 \"
SAP美洲首席AI官Jared Coyle說：
\"你的數據永遠不會完美 。 也不必如此 。 它需要代表你公司的現實 。 但如果你首先使用AI來改善用戶體驗 ， 你的數據會變得更好 。 然后人們會更多地使用你的系統 ， 并且以預期的方式使用 ， 創造更好的數據 。 更好的數據將實現更好的AI 。 良性循環將開始 。 但它從等式的人性化一面開始 ， 而不是技術一面 。 \"
掌握AI基礎知識：三個AI領域
CIO不需要深度技術掌握 ， 如用Python編碼或調優神經網絡——但他們必須理解AI基礎知識 。 這包括掌握核心AI原則、機器學習概念、統計建模和道德影響 。
掌握從CIO理解AI作為自動化不同事物的技術傘開始 。 有了這種基礎流利程度 ， 他們可以提出正確的問題 ， 有效解釋見解 ， 并做出明智的戰略決策 。 讓我們看看三個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——基于歷史數據預測結果 。 根據Dresner咨詢服務公司2025年研究 ， 常見用例包括：
生成式AI
相比之下 ， 生成式AI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應該理解的關鍵組件包括以下的角色和功能：
這些技術協同工作以生成上下文相關的智能輸出 。 根據Dresner 2025年研究 ， 生成式AI采用的主要驅動因素包括：
為了更好地理解生成式AI如何改變業務和管理 ， 請參閱Elisa Farri和Gabriele Rosani的《哈佛商業評論生成式AI管理者指南》 。
智能體AI
智能體AI代表AI發展的下一階段 。 智能體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最少人工干預下行動、決策和適應 。
在這種模型中 ， 分析型AI為這些智能體提供最佳結果 。 智能體AI超越生成響應——它執行任務并交付結果 。 基于勞動力/智能體編排平臺構建 ， 它創建數字智能體和數據驅動的工作流 。
根據Dresner研究 ， 智能體AI的成功與商業智能成熟度和工業化、分析型AI采用和強大的數據領導力密切相關 。 人工智能體的關鍵目標包括：
值得注意的是 ， BI預算較緊的組織傾向于關注生產力提升和效率 ， 而不是廣泛創新 。 相比之下 ， 數據成熟度更高的組織采用更廣闊的視野 ， 使用智能體AI推動真正的業務轉型 。
以下示例顯示智能體AI如何實現有形轉型 。
珠寶零售商潘多拉正在使用智能體AI層 ， 使在線購物變得像訪問商店一樣個人化和有吸引力 。 其虛擬購物助手Gemma通過了解場合、收禮人和預算來幫助客戶找到完美的珠寶 。 例如 ， 當一位為母親尋找禮物的購物者提到她喜歡芭蕾時 ， Gemma會推薦受舞蹈啟發的作品——分享故事和細節 ， 就像店內銷售員一樣 。 結果是一種引導式、個性化的體驗 ， 感覺人性化和貼心 。
結語
CIO深刻理解業務轉型和推動有意義變革所需的條件 。 現在是CIO成長并精通AI的時候了 。 通過理解AI的技術傘和知道如何將它們應用于真實業務問題 ， CIO在引領其組織走向未來方面具有獨特的優勢 。
Q&A
Q1：AI精通型CIO需要具備哪些核心技能？
A：AI精通型CIO需要具備將技術與業務戰略對齊的能力、管理復雜企業架構的能力、執行強有力數據治理的能力 。 此外還需要發展實用的AI素養、倡導道德和負責任的AI ， 并培養敏捷和實驗的文化 。 同時需要具備同理心、溝通和變革領導力等軟技能 。
Q2：智能體AI與生成式AI和分析型AI有什么區別？
A：分析型AI專注于分析結構化數據做預測 ， 生成式AI擅長處理非結構化數據并創建新內容 。 而智能體AI是AI發展的下一階段 ， 它將生成式和分析型AI與低代碼工作流自動化結合 ， 使自主智能體能夠在最少人工干預下執行任務、做決策并交付結果 。
Q3：如何將AI投資與業務價值對齊？
A：AI投資必須交付可衡量的業務價值 ， 如改善客戶體驗、提高運營效率、改善收入和利潤增長等 。 應該將AI視為與損益結果相關的業務能力 ， 采用雙速模型：AI工作快速實現價值 ， 數據工作要整體性和持久 。 同時要圍繞產品而非項目組織跨職能團隊 ， 無情地衡量影響 。
【AI時代CIO必備的7種行為特征】

    推薦閱讀