news 2026/6/10 19:36:08

从技术管家到AI领航者:CIO如何驾驭AI转型浪潮?

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
从技术管家到AI领航者:CIO如何驾驭AI转型浪潮?

随着AI深度融入企业,CIO正经历数十年来最深刻的角色转型,正逐步成为事实上的“首席AI官”。相比单独设立CAIO,关键在于明确AI战略的领导权与治理机制。

随着AI不断融入企业,CIO的角色正迅速拓展至AI领导领域,负责以负责任的方式推广AI,并创造可衡量的商业价值。

CIO的角色正经历着几十年来最重大的变革。

CIO一直负责企业的IT运营,包括企业使用的软件和技术服务,但随着AI在现代企业中的迅猛崛起,CIO的角色也在不断拓展。

据德锐大学(Devry University)CIO Chris Campbell介绍,随着企业深入AI时代,CIO角色的变化速度超过了其他任何高管职位。

他说:“AI并非另一波可吸收的技术浪潮,它正在重塑公司的运营方式、决策方式以及服务客户的方式。”

CIO担任首席AI官(CAIO)的理由。

谁应主导AI战略的问题,在很大程度上取决于数据治理、安全和架构在企业中的现有定位。

为何CIO应主导AI战略

CIO已处于数据、基础设施和业务运营的交汇点。

工作管理和团队协作软件提供商Asana的CIO Saket Srivastava表示:“CIO在每个职能领域都拥有独特的视角,我们能看到流程的断裂点、数据的存储位置,以及摩擦给企业带来的实际成本。”

然而,设立独立的CAIO职位会带来实际挑战。据提供基于云的财务自动化和会计软件的公司BlackLine的CIO Sumit Johar介绍,由于与数据、安全和自动化存在重叠,因此很难将这项工作从传统的CIO企业中剥离出来。设立新的C级职位还需要组建完整的团队,并配备相应的资源和预算。

会计服务公司Wiss的合伙人兼CIO Hrishikesh Pippadipally表示,AI是一项涉及数据、架构和治理的挑战,这使得CIO成为其天然的主导者,但在大多数企业中,只有当AI成为核心产品或收入驱动因素时,设立独立的CAIO才变得必要。

何时设立独立的CAIO职位具有实际意义

有些企业受益于设立独立的CAIO职位,尤其是当AI成为业务战略的核心时。

Forrester首席分析师Fiona Mark表示:“对于那些认为AI对其成功至关重要,因此需要一位高级管理人员专门负责推动其发展,或者CIO同时也在推动其他重大变革的企业来说,CAIO职位可以成为出色的加速器。”

Campbell表示,关于企业是否需要CAIO的问题偏离了重点,并将讨论简化为一个更简单的问题。

他说:“问题其实不在于职位头衔,而在于责任归属,每个企业都需要明确AI战略的主导者,负责制定合理的规范并实现价值。”

AI拓展后CIO角色的新职责

如今,CIO的职责已扩展至几年前尚不存在的领域,从模型生命周期管理到劳动力转型。

CIO正在处理四大新领域的工作:

• AI治理,包括模型部署、数据使用、伦理审查和风险管理。

• 劳动力战略,包括培训计划、赋能和变革管理。

• 模型生命周期管理,包括AI模型的选择、部署、监控和退役。

• 跨职能协调,包括协调IT、数据、安全、风险和人力资源等部门。

下一代CIO所需的技能和能力

引领AI变革需要与传统IT运营不同的技能组合。

技术能力

招聘标准已发生变化,Pippadipally表示,企业不再需要大量研究人员,而是需要具备AI素养的问题解决者、强大的流程设计师和治理专家。

Mark表示,技术要求已超越基础AI知识,领导者需要构建整体AI素养,这包括如何有效提示AI工具、理解伦理和安全问题,以及具备判断力和批判性思维以增强AI的应用。随着自主AI能力的发展,领导者还需要掌握AI代理设计和编排的技能。

关注业务成果

将AI与业务成果相结合已变得至关重要,据Johar介绍,BlackLine采用AI的初期阶段主要关注生产力。

他说:“我们逐渐明白,提高生产力并不总能反映真实的业务成果。”

变革管理技能

该角色的教学成分已扩大,Srivastava表示,CIO应教导人们成为AI管理者,能够指导AI工作、审查输出并改进指令,而不仅仅是培训他们使用工具。

跨职能治理模式

Srivastava在Asana设立了一个AI委员会,成员来自各个职能部门。他说:“他们不仅是顾问,还是共同所有者,他们提出团队需求,并在部门内推动采用。”

Campbell在德锐大学实施了AI实验室模式,这是一个跨职能的治理和指导小组,对于快速推进工作至关重要,该结构确保了整个机构的协调一致,加速了决策过程,并识别出了可扩展的高价值机会。

在整个企业中扩展AI能力

许多CIO发现,集中式的AI团队无法满足需求。例如,2025年,BlackLine投资组建了一个独立的AI团队,并将其与现有的自动化团队合并,Johar说。“在一段时间内,这确实非常有效,直到我们意识到,随着需求激增,我们的AI能力永远无法满足需求。”BlackLine现在为企业的每个部分设定了特定的AI目标。

预算重新分配

Pippadipally表示,投资模式需要改变,预算应从一次性工具购买转向对平台、培训和模型风险管理的持续投资。

影子AI与合规漏洞

Srivastava表示,如果没有明确的方向,团队会采用任何承诺提高生产力的工具,而往往没有经过适当的安全审查、供应商审查或审计跟踪,这会导致“企业内出现数十个互不关联的代理或AI工具,无法了解其工作情况,并存在真正的合规风险。”

战略碎片化

Campbell表示,如果没有明确的领导,AI战略可能会变得零散和片面,这可能导致AI的使用方式使企业面临风险,或与企业目标不明确对齐。

员工信任度下降

当AI的权威性不明确时,信任问题就会出现。Srivastava表示,当人们不了解AI的决策权限,或输出结果无法解释时,他们就会停止使用它。更糟糕的是,他们在高风险情况下过度依赖它,而没有进行适当的人工审查。

为技术领导的下一阶段做好准备

CIO应考虑采取以下行动,为现代AI时代技术领导的下一阶段做好准备。

建立治理框架

从结构和责任开始:

• 创建具有明确决策权的AI治理框架。

• 明确谁主导AI战略、治理和交付。

• 正式化跨职能指导,以避免孤立实验。

评估企业准备情况

在构建计划之前了解员工的现状:

• 调查员工以评估AI成熟度、热情和障碍。

• 将团队分为支持者、早期采用者、好奇者和怀疑者。

• 识别技能、工具和支持方面的差距。

关注高影响力用例

先缩小范围,在扩大规模前证明价值:

• 选择一两个具有可衡量成果的具体用例。

• 选择客户支持路由或IT工单分类等高容量流程。

• 优先考虑对客户可见的改进,而不仅仅是内部效率。

构建企业的AI素养

文化转型需要持续投资:

• 每季度向员工介绍新的AI创新。

• 举办黑客马拉松以促进健康竞争和学习。

• 在各级投资定期培训计划。

Johar表示:“虽然文化转型的成果不易衡量,但其长期影响显而易见。”

超越规划

Srivastava表示,成功需要超越规划。

他说:“关键是从谈论AI转向在实际工作流程中使用它——有适当的规范、合适的人员参与,并有明确的方法来衡量其是否有效。”

这种实际关注反映了CIO角色本身的更大演变。

Campbell表示:“AI领导不再局限于部署模型或赢得演示,它关乎让企业做好准备,以负责任、自信和大规模的方式使用AI,而这正是CIO角色在2026年及以后的发展方向。”

如果你想更深入地学习大模型,以下是一些非常有价值的学习资源,这些资源将帮助你从不同角度学习大模型,提升你的实践能力。

一、全套AGI大模型学习路线

AI大模型时代的学习之旅:从基础到前沿,掌握人工智能的核心技能!​

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取

二、640套AI大模型报告合集

这套包含640份报告的合集,涵盖了AI大模型的理论研究、技术实现、行业应用等多个方面。无论您是科研人员、工程师,还是对AI大模型感兴趣的爱好者,这套报告合集都将为您提供宝贵的信息和启示

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取

三、AI大模型经典PDF籍

随着人工智能技术的飞速发展,AI大模型已经成为了当今科技领域的一大热点。这些大型预训练模型,如GPT-3、BERT、XLNet等,以其强大的语言理解和生成能力,正在改变我们对人工智能的认识。 那以下这些PDF籍就是非常不错的学习资源。

因篇幅有限,仅展示部分资料,需要点击文章最下方名片即可前往获取

四、AI大模型商业化落地方案

作为普通人,入局大模型时代需要持续学习和实践,不断提高自己的技能和认知水平,同时也需要有责任感和伦理意识,为人工智能的健康发展贡献力量

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/6/10 11:08:12

Proteus蜂鸣器驱动原理:有源与无源区别深度剖析

Proteus蜂鸣器驱动原理:有源与无源区别深度剖析 在嵌入式系统开发和电子教学实践中,仿真工具早已成为工程师和学生验证电路逻辑、调试程序行为的“第一道防线”。其中, Proteus 凭借其强大的电路仿真能力与单片机协同运行机制,被…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 19:05:24

探索小型语言模型边界:VibeThinker-1.5B实验性发布说明

探索小型语言模型的极限:VibeThinker-1.5B 实验性发布深度解析 在当前大模型军备竞赛愈演愈烈的背景下,参数规模动辄数百亿、上千亿,训练成本动辄百万美元起步,AI技术似乎正变得越来越“贵族化”。然而,就在这种“越大…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 11:14:38

KiCad布线技巧与规则设置深度剖析

如何用KiCad搞定复杂PCB设计?从布线技巧到规则驱动的实战全解你有没有遇到过这样的情况:花了一周时间精心布完一块板子,结果DRC报出上百条错误;或者产品打样回来后USB通信总是丢包,查来查去发现是差分对长度差了1毫米多…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 11:09:02

你真的会用Docker Compose吗?:深入剖析多容器启动顺序与依赖管理

第一章:Docker Compose多容器运行的核心挑战在现代微服务架构中,使用 Docker Compose 管理多个相互依赖的容器已成为标准实践。然而,随着服务数量和复杂度的增加,多容器协同运行面临诸多挑战,包括网络通信、启动顺序、…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/9 22:03:24

从探测到提权:渗透测试全流程实战拆解(附模拟攻击深度案例)

渗透测试是网络安全领域的核心技术之一,本质是在合法授权范围内,模拟黑客的攻击路径与手法,对目标系统、网络或应用进行安全性评估,最终发现潜在漏洞并输出可落地的整改方案。其标准流程遵循“准备-收集-探测-利用-提权-清理-报告…

作者头像 李华
网站建设 2026/6/10 13:36:15

Docker轻量化部署在边缘场景的3大挑战:如何实现资源利用率提升80%?

第一章:Docker轻量化部署在边缘场景的挑战与机遇随着物联网和5G技术的快速发展,边缘计算成为支撑低延迟、高响应服务的关键架构。在这一背景下,Docker凭借其轻量级容器化特性,被广泛应用于边缘设备的部署中,实现了应用…

作者头像 李华