2025年下半年CIO的六大AI战略目标

抖音快讯 2025年08月14日 09:47 1 admin

AI与数据是数字化转型议程的核心。但对许多企业而言，这些关键领域的进展却举步维艰。

尽管企业在GenAI试点项目、数据平台和自动化方面投入了大量资金，但实现规模化价值却依然遥不可及。取而代之的是一种令人担忧的模式：复杂性不断增加、数据结构不一致，以及AI应用案例组合鲜少超越实验阶段。

结果如何?企业仍深陷AI炒作周期——对潜在可能兴奋不已，却无法将其变为现实。

在2025年剩余的时间内，CIO的议程已十分明确：简化数据治理以支持实时AI决策，协调碎片化的数据生态系统，并围绕可衡量的业务投资回报率设计AI项目，领导者不应一味追逐下一个突破，而应挖掘已触手可及的价值，并为自主式AI奠定基础。

1. 摆脱炒作，注重执行

ISG的研究显示，AI规模化应用的主要障碍并非工具匮乏，而是缺乏连贯的价值实现策略。企业在基础能力建设上投资不足，尤其是在数据和编排方面，而过度依赖实验。

过多的GenAI项目仅停留在孤立的试点阶段，与核心工作流程、可衡量的成果或统一的数据层脱节，这种“实验优先”的思维模式必须让位于“执行优先”的思维模式。

这意味着要根据投资回报率而非新颖性来优先选择应用案例。CIO应思考：哪些决策驱动着我们的业务关键绩效指标?如今，AI在哪些方面可以增强这些决策?我们如何衡量这些成果并对其进行迭代优化?下半年，关键的心态转变是以投资回报率为导向进行设计，而非以技术为导向。

2. 修复数据层以实现实时AI

大多数AI的失败源于脆弱的数据基础。随着AI从确定性模型发展到生成式和智能体系统，数据挑战也日益加剧。传统的治理模型在实时、以决策为中心的需求重压下不堪重负。

自主式AI将需要能够在动态环境中自主感知、决策和行动的系统。这种程度的自主性需要持续获取高质量、语义一致且符合伦理规范治理的数据，但大多数企业在分类体系碎片化、数据湖陈旧以及为批处理设计的合规模型方面举步维艰。

为支持实时决策，CIO必须转向支持AI的数据治理，用符合AI需求的战略架构取代数据管理模式。

3. 设计可衡量的价值

为使AI从实验阶段转化为企业价值，CIO必须设计好投资回报率的衡量方式。很多时候，价值是宣称出来的，而非证明出来的。试点项目的发起者自己给自己的项目打分，并以采用率而非影响力来定义成功。

真正的商业价值必须是可量化、可重复且可独立验证的，这首先要在一开始就定义成功指标。与网络安全或合规性一样，CIO必须将衡量视为首要设计原则，并将其融入架构之中。

这项工作需要基准指标来量化“之前”的状态并分离出AI带来的提升;需要与业务目标挂钩的客观、跨职能的关键绩效指标;还需要透明的价值报告，以便向领导层展示结果。

当AI的价值得到严格衡量并透明共享时，它就能赢得公信力，并建立起扩大规模所需的信心和预算。衡量是一种问责机制，它使创新立足于现实并与战略重点保持一致。

4. 将试点项目推进至企业级规模

从实验到执行的转变需要自律。

CIO必须构建从试点到生产的可扩展路径，包括明确的试点项目结项标准、用于将最佳实践制度化的AI卓越中心、与企业系统集成的桥梁以及用于维护和监控已部署模型的嵌入式机器学习运维(MLOps)能力。

至关重要的是，这种转变需要重新构想人才结构。融合团队——融合领域专家、数据科学家和运营领导者——必须成为常态，因为它们是将AI潜力转化为业务成果的引擎。

5. 建立信任、治理和速度

CIO常常担心加速AI应用可能会削弱控制力。事实上，情况恰恰相反。

如果没有主动治理，AI将变得不可扩展且充满风险。治理应嵌入到每一层，包括设计阶段用于减轻偏差和确保可解释性的原则、运行阶段用于人机协作和升级路径的控制措施，以及审计阶段用于决策可追溯性和影响分析的监督机制。

信任和敏捷性是扩大AI应用规模的共同要求。

6. 为自主式AI奠定基础

自主式AI代表了企业智能的下一个飞跃——这些系统不仅能分析或推荐，还能代表组织进行规划、决策和行动，但能否释放这一潜力，完全取决于CIO如今的架构设计。

自主式AI的基础始于干净、互联的实时数据。但同样关键的是它所依赖的架构。智能体系统需要事件驱动、目标导向的工作流，以支持跨企业职能的自主决策。

自主式AI对治理提出了更高的要求，这些系统将大规模驱动决策——而且往往无需人工启动，这种程度的自主性需要嵌入保障措施：可解释性、可审计性、伦理一致性和持续的人工监督。

本质上，CIO现在就必须为一个AI未来进行设计，这个未来从一开始就具备互操作性、可问责性和投资回报率导向，这并非一次大胆的尝试，而是一场结构化的进化。通过立即采取行动统一数据、实现架构现代化并制定衡量和治理标准，CIO将使自己的企业能够自信地迈向智能体时代。

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