多数企业缺乏清晰的AI战略，却仍急于推进落地

仅有14%的全球企业在部署AI时拥有明确的战略目标与预期成果。这一数据来自商业服务公司Altimetrik与HFS Research联合发布的最新报告，该报告共调查了500余位技术领导者。报告显示，高达71%的受访企业表示其AI战略尚不完整或仍处于规划阶段。

AI相关责任通常由CIO、CTO或其他技术领导者承担。报告发现，这些技术负责人普遍面临压力，被要求在尚未建立治理体系、员工培训机制或责任归属方案的情况下，就仓促推进AI部署。

Altimetrik首席AI实践官Mark Baker表示，技术领导者将降低运营成本列为推动AI采用的首要动因，但这一出发点并不正确。"降本是结果，而非战略，"他说，"如何找到投资回报率？方法和以往一样：弄清楚问题所在，制定解决方案，再量化由此带来的成本节省。"

来自行业的部署压力，正驱使多数企业在缺乏明确人工监督、清晰目标和责任机制的情况下盲目试验。

Baker将这一现象称为"AI时刻"，即一种"必须立刻有所行动"的迫切感。"大家都说'我们已经知道答案了，就是生成式AI，现在去找问题吧。'"他说。

Baker指出，生成式AI确实为企业带来了前所未有的挑战。

几年前，企业技术体系建立在确定性系统之上，即依据预设规则运行的算法，这类系统不具备在既定流程之外自主运作的能力。企业已逐渐形成一套在这些系统出错时追责的机制，而现在，它们必须将这套思路延伸适用于构成生成式AI模型的概率性系统。

Baker认为，要实现这一转变，企业技术领导者需要更深度地参与到AI的构建、规划与测试全过程中。

毕马威的调查数据显示，大多数正在试验AI的企业已从中获得了投资回报，但那些AI部署已趋于成熟、持续在人才培养、行为规范和信任机制上投入的企业，正在收获更为丰厚的回报。

Baker表示："参与项目规划的人员需要真正理解我们在要求AI做什么。一旦建立起这种理解，责任归属与主人翁意识便会自然生长，并最终成为IT标准操作流程的一部分。"

Baker强调，组织层面的全员教育在AI试验成功与否中扮演着关键角色。然而，大多数企业在这方面的投入严重不足——近80%的受访者表示，其员工每年接受的AI培训不足10小时。这一差距正导致员工信心不足：43%的受访者表示，当被要求使用AI时，他们会产生自我怀疑或感到落后于人。

略超过半数的受访者预计，未来几年内AI将导致其所在组织的部分岗位发生转变或缩减，但其中多数人认为这将通过自然减员实现，而非源于主动的战略规划。

Baker表示，CIO及其他技术领导者完全可以在AI战略上拥有更强的主导权，但前提是在启动AI试点之前，必须先厘清自己真正希望解决的具体问题。技术治理的核心，始终在于向技术提出正确的问题，并验证其是否达到了既定目标。

缺乏深度理解叠加迫切的采用压力，正让许多CIO陷入"一定程度的恐慌"，Baker说。

"这就是AI时刻，以及它向我们袭来时那令人不安的速度，"他说，"先停下来深呼一口气，做好理解这个时刻、回答那些关键问题的基本工作。"

Q&A

Q1：为什么说"降低运营成本"不是正确的AI战略出发点？

A：Altimetrik首席AI实践官Mark Baker指出，降低成本是AI应用的结果，而非战略本身。真正有效的AI战略应从识别具体问题出发，制定相应解决方案，再评估其带来的实际节省。如果把"省钱"作为战略起点，企业往往会陷入为用AI而用AI的误区，缺乏清晰的目标和可衡量的成效。

Q2：企业员工的AI培训现状如何？

A：根据Altimetrik与HFS Research的报告，近80%的受访企业员工每年接受的AI培训不足10小时。培训投入严重不足导致员工信心缺乏，43%的受访者表示在被要求使用AI时会产生自我怀疑或感到自己落后。报告认为，全员AI教育是企业成功推进AI试验的重要基础。

Q3：企业在AI治理与责任归属上面临哪些挑战？

A：企业长期依赖确定性系统，已形成成熟的责任追究机制。但生成式AI属于概率性系统，其运作方式更为复杂，传统的责任归属框架难以直接套用。报告指出，企业技术领导者需更深度参与AI的构建与测试，同时让相关人员真正理解AI被要求执行的任务，才能逐步建立起适配新技术的治理体系。