AI，尤其是GenAI，正日益成為各類企業中的標準要素。

與新技術推廣和集成的常見情況一樣，GenAI的推廣和集成也呈現出碎片化特征。企業內部的不同團隊采用了不同的工具，并將其應用于各種場景。

雖然各個部門和團隊可能認識到了其中的益處，但若AI的部署未能在整個企業內實現統一，就會形成AI信息孤島。對于CIO及其所在企業而言，這些信息孤島會導致業務部門間出現大量重復性工作。此外，還存在合規風險，因為未經管理的努力可能無法滿足企業要求。AI信息孤島還可能導致數據質量不佳，錯失創造價值的機會。

為何AI集成是CIO的首要任務

CIO肩負著諸多職責，包括制定IT政策，以及為整個企業的技術及其運營制定戰略。

AI集成成為CIO首要任務的原因多種多樣。

? 董事會指令。許多董事會已強制要求使用AI。

? 監管要求。隱私和安全方面的監管要求對AI的使用產生了日益顯著的影響。

? 企業戰略。制定企業級的AI與數據戰略，對于實現互操作性和成本效益至關重要。

National Food Group的CIO Todd Loiselle解釋稱，AI是其企業中的另一個工具，有助于增加收入、降低成本并提高員工效率。

Loiselle表示：“每個人每天都會花費一定時間處理重復性、低價值的任務，而AI讓我們能夠更快地處理這些任務，從而使員工能夠專注于更具影響力的工作。”

對于DeVry大學的CIO Chris Campbell而言，AI集成是首要任務，因為孤立的試點項目無法提供所需的價值。

Campbell說：“集成至關重要，因為孤立的實驗可能會產生局部洞察，但很少能帶來持久價值。我們希望AI能夠加速整個機構的成果產出，而不僅僅是在單個職能領域。”

CIO集成指南

不同的CIO在集成方面往往采取不同的方法，但總體而言，以下關鍵支柱是任何AI集成指南的基礎要素。

1. 企業AI戰略

將AI與業務目標相統一至關重要，而非進行孤立實驗。為實現這一目標，領導者應采取以下措施：

? 從業務戰略出發，而非技術。

? 確保獲得首席執行官的支持。

? 首先關注數量較少但影響較大的機會，然后從成功案例中逐步拓展。

2. 數據集成

數據對于任何AI集成工作都至關重要。務必通過以下措施構建具有明確治理結構的統一數據架構：

? 部署統一的數據平臺。

? 實施針對AI的治理。

? 創建特征存儲庫，以便在團隊間共享可重用的AI就緒數據產品。

3. 平臺化方法

為使集成有效，需采用平臺化方法，在整個企業內實現工具和應用程序編程接口(API)的標準化。

? 采用平臺工程。

? 部署API網關。

? 構建可重用平臺，避免使用一次性工具，而是創建共享服務、治理結構和數據管道。

4. 跨職能協作

當業務部門之間缺乏協作時，就會形成信息孤島。通過以下措施打破IT、數據科學和業務部門之間的壁壘至關重要：

? 創建多學科團隊。

? 將AI功能集成到現有工作流工具中。

5. 變革管理

集成還涉及從現有模式向新模式的轉變。因此，變革管理對于提升團隊技能、管理文化阻力以及傳達價值至關重要。

? 實施多層次培訓。

? 傳達多利益相關者的價值。

6. 治理與合規

通過以下措施嵌入風險管理、透明度和道德框架：

? 實現AI透明度操作化。

? 實施全面的AI框架，如美國國家標準與技術研究院(NIST)的AI風險管理框架。

? 滿足監管要求。

? 建立監控系統，如自動化合規和風險評估工具。

其他CIO的案例

以下案例展示了領先的CIO如何應用集成原則來打破AI信息孤島，并推動企業級價值創造。

Flexera：避免“影子AI”

許多企業中已經存在AI的使用，且常以“影子AI”的形式出現，即未經公司或IT部門正式批準而使用AI工具或服務。Flexera的CIO兼首席信息安全官Conal Gallagher就遇到了這種情況。他解釋稱，其企業在制定AI實施計劃時，首先審查了Flexera員工已經在使用的“影子AI”工具。通過調查員工以了解哪些AI工具在幫助他們完成日常任務，公司深入了解了團隊如何創造性且有機地將AI集成到其工作流中。這一努力有助于突出早期的用例和機會，以支持已經運行良好的工作。

Gallagher指出，整合分散的努力首先要承認，無論領導層是否有戰略，AI都會在業務的各個領域出現。

Gallagher表示：“我們的第一步是通過與員工互動，將非正式的AI用例公開化。然后，我們可以將工具與更廣泛的生態系統相統一。”

Gallagher強調，對于其企業而言，AI的投資回報率不僅僅關乎直接節省，還關乎使團隊能夠做出更明智的決策、鼓勵跨團隊協作以及消除浪費。

他說：“通過確定企業的需求，我們能夠從被動的削減成本轉向主動的優化，與長期業務目標保持一致。”

DeVry：治理是關鍵

在DeVry大學，Campbell解釋稱，盡管他看到員工在某些領域嘗試使用GenAI，但真正的進展是在企業成立了一個小型AI賦能團隊并建立了治理模型之后取得的。

Campbell說：“通過集中管理，我們避免了重復性工作，并開始構建可重用的智能體AI模式。”

他指出，這一轉變帶來了更快的部署周期、更明確的責任劃分以及在知識管理和事件響應方面的可衡量時間節省。

Campbell表示：“CIO的角色是確保AI成為整個企業的增效器，而非另一個需要管理的信息孤島。”

One Inc：衡量成功

數字支付網絡公司One Inc的CIO Elizabeth Hoemeke采用了略有不同的模式，鼓勵采用自下而上的方法進行AI集成，授權團隊識別、嘗試和實施AI驅動的工具和服務。

Hoemeke表示，其公司的IT團隊制定了生產力基準，現在每月都能看到改進。

她說：“我們實施的任何AI功能都必須包括使用統計數據和成本管理，這對于推動采用和負責任地使用AI至關重要。One Inc最近還成立了一個AI卓越中心，負責整理全公司的所有工作，以確保最小化重復性工作、分享學習成果和最佳實踐，并建立指標以確保我們從AI項目投資中獲得收益。”

CIO行動清單

AI的成功不再取決于實驗，而取決于集成、規模和治理。CIO在引領這一變革方面具有得天獨厚的優勢。請使用此清單評估當前的AI環境、識別信息孤島并實施集成戰略。

Loiselle表示：“展望未來，我認為真正的差異化因素將不在于誰使用AI，而在于誰能夠將其無縫、安全且負責任地集成到日常工作中。”