在AI竞赛中把握自身节奏

Gartner｜G00822215 第1页，共22页 在 AI 竞赛中把控自身节奏：2024 年 IT Symposium/Xpo 峰会主旨演讲洞察 2024 年 10 月 21 日 - ID G00822215 - 阅读全文约需 27 分钟 作者：分析师 Mary Mesaglio, Hung LeHong 核心议题：CIO 创新领导力 CIO 们正引领企业投身一场 AI 竞赛，致力于在确保安全的前提下，更高效地部署 AI技术。本报告基于 2024 年 IT Symposium/Xpo 峰会主旨演讲的关键洞察，帮助您在AI 竞赛中为企业精准定位战略，以便您能够为组织实现理想的业务、技术和行为成果。 概述 主要结论 人工智能（AI）的不断发展和数据来源的持续增加，要求首席信息官（CIO）必须提供安全的 AI 成果。您需根据企业战略目标，在“稳健模式”或“加速模式”中选择适当路径，高效推进下列成果的实现： ■ 业务成果：利用 AI 提升员工生产力，优化业务流程，并以合理的成本实现对商业模式的颠覆性改进。 ■ 技术成果：确保企业数据安全和 AI 治理能力，同时保持足够的技术灵活性以抓住新机遇。 ■ 行为影响：在 AI 重塑员工任务、角色和生活的过程中，通过积极引导和精细管理，最大化 AI 对员工的正向影响。 Gartner｜G00822215 第2页，共22页 建议 ■ 实现业务成果：通过找到企业的核心生产力领域，确保生成式 AI（GenAI）在提升员工生产力方面发挥最大效益。更成熟的企业应将目标扩展到生产力之外，推动创收等更高层次的业务成果。 ■ 应对 AI 成本波动：深入了解 AI 部署成本。更成熟的企业应制定概念验证方案预测成本增长趋势，并实时监控 AI 成本动态。 ■ 实现技术成果：利用 AI 技术框架整合数据与 AI 资源，并融入信任、风险与安全管理（TRiSM）实践。更成熟的企业应通过 TRiSM 技术实现 AI 政策的机制化。 ■ 管理行为成果：通过明确责任分工，与员工共同设计适配 AI 部署的新角色。更成熟的企业应将行为学专家纳入团队，特别是在尝试代理型 AI 时。 战略规划假设 预计到 2026 年，超过 80%的独立软件供应商将在企业应用中嵌入生成式 AI 功能，而2024 年这一比例还不足 5%。 介绍 AI 领域的两场竞赛已然展开。 第一场竞赛中，科技供应商争相推出创新产品，市场充斥着被过度营销的嵌入式 AI 技术。平均每 2.5 天便有一个新的生成式 AI 前沿模型问世。1 作为 CIO，您无需参与供应商间的技术竞赛，也无需追逐每项最新的 AI 技术以抢占先机。但您正身处另一场至关重要的竞赛：以安全为前提，实现规模化的 AI 成果交付。 这场 AI 转型竞赛至关重要，因为 CEO 们对 AI 的战略价值寄予厚望。根据 Gartner 于2024 年中期发布的《CEO 与高级业务主管调研》，74%的 CEO 认为 AI 是对其行业影响最大的技术。这一比例较 2024 年初的 59%和 2023 年的 21%有显著提升。2 Gartner｜G00822215 第3页，共22页 而 CEO 们主要依赖 CIO 推动 AI 战略成果。Gartner 2024 年 AI 调研显示，57%的CIO 被明确指定为企业 AI 战略的领导者。3 然而，CIO 们也深刻体会到推进 AI 部署的挑战：47%的受访 CIO 表示，目前的 AI 投资未能实现预期回报。3尽管 AI 被寄予提升生产力和业务效益的厚望，但实际成果往往低于预期，甚至可能引发重大风险及不可预测的成本增长，以及造成员工行为变化，从而对企业产生负面影响。 根据 Gartner 新兴技术成熟度曲线，生成式 AI 正处于“期望膨胀期”，并将很快滑入“泡沫破裂低谷期”（详见《2024 年新兴技术成熟度曲线》）。 作为 CIO，您既要应对 AI 供应商的持续宣传，又需直面成果交付的艰难现实。这种双重压力可能让您游走于希望的“高峰”和考验的“低谷”之间。 无论您是否明确负责企业 AI 战略的实施，您都需要全力推动三类关键成果的实现： ■ 业务成果 ■ 技术成果 ■ 行为影响 幸运的是，您可以主导参与这场 AI 竞赛的节奏。本研究分析了 CIO 可以选择的两种推进策略： ■ AI 稳健模式。此模式适合目标相对保守且尚未受到 AI 颠覆性影响的企业。对于公共部门、受严格监管的行业，以及资源有限的中小型企业，这种注重风险规避、稳步推进的节奏尤为契合。 ■ AI 加速模式。此模式适用于拥有宏大 AI 战略或处于行业颠覆前沿的大型企业或创新型公司，特别是致力于通过 AI 获取竞争优势的机构，通常选择这种加速节奏以迅速抢占先机。 Gartner｜G00822215 第4页，共22页 让我们探讨如何根据您的 AI 战略，助力企业实现理想的业务、技术与行为成果。 作为 CIO，您正带领企业参与一场 AI 竞赛。无论选择何种部署模式，您都必须确保交付相应的业务、技术成果和行为影响，以推动企业未来发展。 分析 实现 AI 战略的业务成果 您可以根据企业的 AI 战略目标选择更为适合的部署模式： ■ 如果您的目标是利用 GenAI 提升员工个人生产力，可以选择 AI 稳健模式。 ■ 如果您的目标不止于提升个人生产力，而是优化整个企业的业务成果，则应选择AI 加速模式。 利用 GenAI， 最大化提升员工生产力（AI 稳健模式） 通过 GenAI 提高员工生产力并非易事。Gartner 2024 年《GenAI 对数字工作场所的影响》调研结果显示，98%的技术领导者表示员工渴望尝试使用 GenAI 工具，但 72%的员工发现难以将其融入日常工作。4 为智能化提升员工生产力，需鼓励员工持续采用 GenAI 工具。Gartner《2024 年数字员工调研》结果显示，每周至少使用一次 AI 工具的员工平均每周可节省 3.6 小时的工作时间。5 并非所有员工都能均等地从 GenAI 工具中获益。AI 对生产力的提升取决于职能的复杂性及员工的经验水平（详见《谁能从 GenAI 中获益最多？》）。 Gartner｜G00822215 第5页，共22页 对于低复杂性角色，GenAI 的价值在于帮助经验不足的员工提升生产力。例如，针对呼叫中心的客服岗位，经验较少的员工对常规任务的熟练度较低，可通过 GenAI 显著提升效率。相比之下，经验丰富的员工已掌握任务细节，因而受益有限。 对于高复杂性角色，GenAI 的核心作用是为经验丰富的员工增强能力。如资深软件工程师和律师等职业，其清晰的专业判断力使他们能够高效评估和验证 GenAI 的输出，从而显著提升生产力。相比之下，经验较少的员工由于尚未建立成熟的判断标准，受益相对有限。 通过识别企业的核心生产力领域——即 GenAI 能带来最大收益的领域， 您可精准部署 GenAI，最大化其业务影响（见图 1）。 图 1：核心生产力领域 核心生产力矩阵 高 低 经验水平 来源：Gartner 低 高 核心生产力 核心生产力