2024仍然是充满不确定的一年。。。作为企业数字化转型的关键舵手，
，，CIO的领导力将直接影响企业在这场史无前例的“AI革命”中的发展轨迹
。。

根据国际知名分析机构埃森哲的调研观察
，，CIO们仍需要在人工智能相关的战略规划、、技术应用和组织变革等方面进行更深入的思考和准备。。。。

企业高管对此（人工智能技术）既振奋又焦虑。。
。如何将生成式AI融入业务流程，
，，藉此破除瓶颈、、
、提升效率并解锁商业价值
，，，，已成为每位高管人员的首要议题。。

然而，，伴随这种乐观展望的是一种普遍存在的焦虑情绪——领导者普遍感到自身准备不足，，无法确定怎样才能最有效地将潜在机遇转化为实际行动，，，进而实现真正的价值创造
。
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解码困境：拨开焦虑情绪，，直面不足

一方面，，，，外部市场对AI技术的误解和过度炒作可能导致企业投资失误，
，，，CIO必须保有清醒的头脑和独到的目光，
，，确保针对AI的投资在企业预期内，，且能得到外部市场的正反馈
：

1. 客户购买时考虑的是产品能力，，，而非是否应用了AI技术的创新理念，，，市场热度不太可能带来等量的收入潜力，，过度投资AI技术可能会导致企业在不容乐观的市场环境中进一步增大研发成本、、
   、降低销售效率和产品竞争力。。。。
2. 部分CIO过分关注于交付生成式AI产品，，，但与现有的营销、、、销售和客户发展成本结构并不匹配。。

另一方面，，在采用生成式AI的战略后，
，
，
，CIO还要在企业内部管理与人才整合上找到平衡点，，，，避免来自内部的变革阻力：

1. 大部分CIO都没有提前制定好应用生成式AI技术的规则、
   、、
   、相应调整内部组织架构
   ，，，不仅导致了技术应用与人才发展之间“失衡”，，也没有识别到AI应用后的人才需求变化，，，，导致人员能力和技能不足以支撑新技术在业务侧的落地。。
   。
   。
2. CIO与内部员工之间普遍存在着信任缺失和沟通不畅的问题：

• 95%的员工均看到了这项技术在工作中的价值
  ，，，，但他们也担心新技术的采用可能最终无法为所有人都带来积极成果；
• 60%的员工还存在工作安全、、
  、任务压力和职业倦怠等方面的担忧；
• 与员工的普遍担忧相反，，，只有三分之一的首席高管意识到了问题，，企业员工均对此抱有忧虑。。

战略收束：追求高效增长而非盲目扩张

在当前客户需求减缓且面临"寒冬"的宏观环境下，，
，CIO们需要更充分地挖掘AI技术的潜力，，，在新兴市场机遇与现有能力之间寻找恰当的平衡点
，，，引领团队实现高效且稳健的增长。。。。

因此，，CIO们不仅要在技术应用上做到精准投资和有效管理，，，还要准确判断“何时不该使用生成式人工智能”以及“不同业务问题使用不同AI技术”，，，，才能确保AI技术能在短暂的期限内有力推动企业的持续发展。。。。

这意味着，，CIO既要适当应用AI增强现有产品和服务，，
，，也需要同步开发具有AI功能的新产品，，，利用更广泛的生态系统加速抢占市场对于AI的热度。。。更重要的是，，CIO们需要对AI带来的新机遇和业务模式进行准确评估，，，，确保企业交付的是综合性解决方案，，而非单一的AI产品。
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CIO可以利用以下两个图谱来进行评估判断：

1. 评估何时不该使用生成式人工智能

是否应使用GenAI模型，，需要具体情况具体分析。。。无论考虑使用哪种AI技术，，，第一步都要确定用例本身具备的价值和可行性。
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目前
，
，，GenAI模型并不适合单独用于预测和预报、、规划和优化、
、、决策智能和自治系统等领域。。。主要的原因在于GenAI带来的风险，
，如输出不可靠、
、数据隐私、、
、知识产权模糊、、、责任不明确、、、
、网络安全和监管合规等问题都是不可接受的且无法有效解决的。。。。

Gartner建议，，，，IT领导者可以参考Gartner的AI棱镜等优先级排序工具对用例进行优先级排序后
，
，将这些用例与下图中的用例类别进行对应，，对每个类别可使用的GenAI模型目前的实用性进行评级
，，，谨慎使用生成式人工智能。。

图1：用例类别与生成式模型的相对实用性

2. 考虑可替代GenAI的其他AI技术

由于ChatGPT、
、Midjourney、、DALL-E等生成式AI正处在市场最热的阶段，，，，吸引了大量的关注和投资，，，，导致不少CIO对生成式AI非常“上头”。。而实际上，，，，其他AI技术和现有技术的组合，，可能才最适合用于自身行业的实际应用。。。

Gartner经过多行业的深度调研
，，，，总结出了一些应用最为广泛的AI技术（包括非生成式机器学习、、、
、优化、、、、模拟、
、基于规则的系统和图谱等）如何在特定用例中发挥比生成式AI更大的作用
。。CIO可以使用下图判断企业用例的相关类别，，，了解当前最适用于此类用例的替代GenAI的技术。。。
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图2
：AI技术热图

对于许多用例来说，，这些替代技术比GenAI模型更有效、、更可靠、、更易于理解。。
。。GenAI模型往往比其他技术更不可靠
、
、
、更难以解释。
。。一开始先尝试使用更简单的替代AI技术是风险、、成本
、、理解门槛更低的方案，，也能帮助企业在此过程中更好地摸清未来的AI发展方向。。。。

视角转化：“以人为中心”推进AI生产力革命

生成式AI技术正在不断改变业务流程，，，
，朝着更大众化和简单化的方向前进
。。。。但无论是装配工人、、客服，
，，
，还是科研人员、、营销经理，，每个人都能跳出传统职责界限，
，，，通过AI优化工作流程
，，甚至是重塑自己的角色，，以加速经济增值、、
、、推动业务增长、、、创造更具创造性和意义的工作
。。。
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在这一环境下
，，
，，CIO们多年来围绕项目、、业务为中心积累的实践经验和管理知识或许不再适用于新的运作模式。。。CIO在推广AI落地时需要更多同理心，，
，，专注于以负责任的态度、
、以人为本的原则来规划和管理生成式AI的引入
，，，，并优先考虑员工的技能培养。。。
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