如今，決策者能獲取的信息比以往任何時候都多，但數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者必須對利用不同數(shù)據(jù)源以取得成功的合理節(jié)奏和切入點設(shè)定預(yù)期。

AI為數(shù)據(jù)分析帶來了福音，專業(yè)人員可以將數(shù)據(jù)處理和異常檢測等常規(guī)任務(wù)自動化，同時，復(fù)雜的數(shù)學(xué)方程幾乎可以實時運算，因此，他們能以前所未有的速度獲取信息。借助AI的洞察力，傳統(tǒng)的決策周期已從數(shù)周縮短至數(shù)秒，這促使Gartner預(yù)測，到2027年，50%的商業(yè)決策將由智能體增強或自動化完成。

這種獲取信息的能力固然強大，但也引發(fā)了人們對決策速度的期待，并增加了在決策過程中忽略關(guān)鍵事項的風(fēng)險，這一點也引起了薩特帕爾·查納(Satpal Chana)的關(guān)注。

“所有這些技術(shù)讓決策者能比以往更快地掌握洞察力，這引發(fā)了一場有趣的討論，因為他們現(xiàn)在覺得需要更深入地思考問題?！庇糜尉?Visit Britain)數(shù)據(jù)分析副主任表示。該機構(gòu)利用Databricks技術(shù)和AI分析輿情、旅游趨勢和英國旅游業(yè)情況?！靶畔⒘亢艽?，但會不會太多了呢?”

交通專家FlixBus公司的數(shù)據(jù)服務(wù)首席產(chǎn)品負責(zé)人雅各布·里斯曼(Jakob Rissmann)也是一位認(rèn)識到問題嚴(yán)重性的數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者。他提到最近與公司一位數(shù)據(jù)科學(xué)家的對話，這位科學(xué)家談到了信任輸出結(jié)果的挑戰(zhàn)，隨后提出了一個關(guān)于AI利用的設(shè)問。

“他問我們是否應(yīng)該減少利用AI，我思考了一下，回答道：‘我以前從未想過這個問題?！彼f，“通常方向是相反的，大家討論的都是如何更多地利用AI?！?/p>

無論使用量如何，目前的證據(jù)都表明，對AI的投資正在不斷增長。Gartner最近還預(yù)測，今年全球GenAI支出預(yù)計將增長超過76%，達到6440億美元，這表明AI即將在商業(yè)運營和消費產(chǎn)品中發(fā)揮比現(xiàn)在更為核心的作用。

然而，進一步投資技術(shù)的決策并不能保證成功。Carruthers和Jackson的年度《數(shù)據(jù)成熟度指數(shù)》發(fā)現(xiàn)，68%的數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者認(rèn)為，他們企業(yè)中的技術(shù)要么極大地支持了數(shù)據(jù)利用，要么在很大程度上支持了數(shù)據(jù)利用，但近三分之一的首席數(shù)據(jù)官(CDO)則表示，技術(shù)阻礙了數(shù)據(jù)利用。

該咨詢公司的CEO卡羅琳·卡魯瑟斯(Caroline Carruthers)表示，投資AI僅僅是個起點?！芭c我交談的大多數(shù)商業(yè)領(lǐng)袖都能看到AI與數(shù)據(jù)之間的聯(lián)系?！彼f，“他們對這些發(fā)展感到興奮，但也認(rèn)識到企業(yè)需要為這些技術(shù)提供合適的內(nèi)容，他們逐漸認(rèn)識到，數(shù)據(jù)治理和管理等其他問題也很重要?！?/p>

對AI利用設(shè)定預(yù)期

其中，最重要的一點就是教育。盡管公司不斷投資AI，但許多最受歡迎的工具，如ChatGPT和Gemini，員工都可以在家中免費試用。

Truist銀行批發(fā)銀行業(yè)務(wù)首席數(shù)據(jù)官阿米特·帕特爾(Amit Patel)在最近于舊金山舉行的Snowflake峰會上的一次媒體小組討論中表示，數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者很可能會遇到這樣的用戶：他們在工作之外見證了快速的變化，卻對企業(yè)轉(zhuǎn)型的緩慢步伐感到沮喪。

“在個人生活中輕松使用這些大型語言模型，影響了人們對在商業(yè)環(huán)境中部署模型速度的看法。”他在活動中表示，“我認(rèn)為，有一個教育過程，讓人們明白不能只是打開AI，將其指向數(shù)據(jù)庫或應(yīng)用程序，然后明天就能得到答案。”

帕特爾表示，他經(jīng)常遇到期望AI工具觸手可及的員工，然而，IT部門的存在是有原因的：確保新技術(shù)的安全采用。他補充說，CIO必須與業(yè)務(wù)合作伙伴共同設(shè)定預(yù)期，并確保員工明白，使用任何AI工具都要符合業(yè)務(wù)政策以及行業(yè)規(guī)則和法規(guī)。

FlixBus公司的里斯曼也認(rèn)識到了在企業(yè)環(huán)境中實施新技術(shù)的挑戰(zhàn)以及教育的重要性。他建議，將AI引入企業(yè)應(yīng)該是一個對每次創(chuàng)新都經(jīng)過充分演練的過程。

“一開始，這讓人應(yīng)接不暇，然后我們學(xué)會如何正確使用它，同時也知道它可能存在危險?！彼f，“這個過程是通過教育來實現(xiàn)的，通過使用這些技術(shù)和了解它們來實現(xiàn)，人們應(yīng)該就自己想在哪里使用AI、不想在哪里使用AI，做出明智的決定?！?/p>

與數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者討論后得出的結(jié)論是，利用AI產(chǎn)生的洞察力需要細致入微，員工渴望使用能夠快速解答棘手問題的工具，但CIO在這其中的平衡作用是，幫助確保AI洞察力在最合適的地方得到應(yīng)用，以創(chuàng)造最大的商業(yè)價值。

英國汽車故障救援專家英國汽車協(xié)會(The AA)集團CIO安東尼·豪斯多弗(Antony Hausdoerfer)就采取了這種做法。他正在推動一項數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃，利用愛立信等關(guān)鍵合作伙伴以及公司的汽車健康助手Vixa，提供數(shù)據(jù)支持的服務(wù)。豪斯多弗的經(jīng)驗讓他認(rèn)為，CIO必須采取有針對性的方法。

“我認(rèn)為你不應(yīng)該害怕AI，因為這項技術(shù)可能會給你帶來前所未有的洞察力?！彼f，“但成功與否取決于你如何獲取這些信息并將其轉(zhuǎn)化為有意義的決策，從而保持一致性，這個過程關(guān)注的是數(shù)據(jù)如何促進這種決策，而不是不斷地從一個事情轉(zhuǎn)向另一個事情?！?/p>

以戰(zhàn)略眼光看待洞察力

對于想要幫助企業(yè)將洞察力轉(zhuǎn)化為突破性決策的CIO來說，這種有針對性的方法將是成功的關(guān)鍵。HPE的全球CIO羅姆·科斯拉(Rom Kosla)和其他數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者一樣，了解這一挑戰(zhàn)的規(guī)模，他將AI視為一種平衡器，因為現(xiàn)在所有公司的員工都能輕松獲得功能強大的工具。

“知識將無處不在，并將高度商品化?！彼f，“但仍需維護決策權(quán)，我認(rèn)為，即使我們現(xiàn)在有了自主式AI系統(tǒng)，仍需明確它們能做什么、不能做什么，我認(rèn)為，目前尚不清楚如何定義這些界限?！?/p>

一些企業(yè)正在努力應(yīng)對這一切，電信巨頭諾基亞的產(chǎn)品組合與架構(gòu)負責(zé)人米科·亞爾瓦(Mikko Jarva)通過幫助開發(fā)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用程序編程接口(Network APIs)，將移動網(wǎng)絡(luò)能力引入自動駕駛汽車、機器人出租車和無人機飛行等前沿交通領(lǐng)域，取得了顯著進展。

亞爾瓦和他的團隊將SnowflakeAI數(shù)據(jù)云與諾基亞的網(wǎng)絡(luò)即代碼(Network as Code)平臺相結(jié)合，創(chuàng)建了一種最優(yōu)路徑算法，可預(yù)測相關(guān)網(wǎng)絡(luò)關(guān)鍵績效指標(biāo)(KPI)，確保自動駕駛車輛擁有高質(zhì)量的連接，他渴望設(shè)定界限，以探究AI如何進一步幫助改進運營流程。

“我們正在探索將生成式工具與我們的數(shù)據(jù)相結(jié)合的使用方式。”他說，“我們可以利用這項技術(shù)來幫助提出業(yè)務(wù)層面的問題，然后獲得正確的洞察力，以了解需要優(yōu)化哪些變更，因此，我們認(rèn)為AI工具是一個接口，可使數(shù)據(jù)訪問變得簡單，更易于理解和掌握?！?/p>

讓數(shù)據(jù)為你所用

服裝制造商Happy Socks的CIO維韋克·巴拉德瓦杰(Vivek Bharadwaj)建議，CIO在探索各種選擇時，優(yōu)先要做的一件事是從海量信息中找到有價值的內(nèi)容，因為現(xiàn)代企業(yè)面臨的信息轟炸不計其數(shù)，他的指導(dǎo)原則是，不要為了數(shù)據(jù)而做數(shù)據(jù)，他建議其他商業(yè)領(lǐng)袖明確自己的目標(biāo)。

“你需要思考數(shù)據(jù)如何產(chǎn)生你所創(chuàng)造的洞察力，以及哪些類型的洞察力會促使你采取特定行動?！彼f，“然后，成功在于從數(shù)據(jù)到洞察力，再從洞察力到行動，其中行動會推動你收集和分析的數(shù)據(jù)類型，以及你如何制定戰(zhàn)略?！?/p>

維珍大西洋航空公司(Virgin Atlantic)數(shù)據(jù)與AI副總裁理查德·馬斯特斯(Richard Masters)是另一位專注于構(gòu)建數(shù)據(jù)戰(zhàn)略的數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者。維珍航空利用Databricks的Unity Catalog將不同來源的數(shù)據(jù)整合在一起，為支持公司AI決策的信息創(chuàng)建一個集中位置，他認(rèn)識到設(shè)定員工預(yù)期的重要性。

“我們面臨的最大挑戰(zhàn)是，在某些領(lǐng)域，你可以快速獲取信息，但仍需對該數(shù)據(jù)進行建模并添加語義以確定內(nèi)容，有些數(shù)據(jù)在準(zhǔn)備就緒前可能需要更多的工作?！?/p>

和其他數(shù)字化領(lǐng)導(dǎo)者一樣，馬斯特斯表示，必須教育員工在利用AI和遵守治理框架之間找到正確的平衡，在維珍航空，人們已經(jīng)利用數(shù)據(jù)洞察力改進了運營流程，提升了客戶服務(wù)，現(xiàn)在的重點是幫助員工利用信息做更多的事情。

“在適當(dāng)?shù)闹卫砗土鞒滔?，?shù)據(jù)分析師現(xiàn)在可以訪問大量內(nèi)容?！彼f，“他們可以在管理者考慮下一步行動時保持好奇心。有效的AI決策能在團隊中激發(fā)這種強烈的好奇心循環(huán)?！?/p>