数字技术的普遍使用使IT 领导者更难保持控制。随着生成式人工智能的到来，挑战也随之扩大：对于 CIO 来说，与其他最高管理层协调、定义治理并研究新技能至关重要。

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企业IT 不再只属于 IT 部门：从人力资源到营销，从工厂运营到智能工作的员工之家，信息技术现在已经永久地跨越了 CIO 办公室的界限。这是否意味着 IT 主管失去了对业务用户使用的技术的控制？如果涉及到 AI 和 GenAI，则存在风险。意大利四分之一的员工已经在使用生成式人工智能，米兰理工大学最新的人力资源创新实践观察站（HR Innovation Practice Observatory）显示了这一点。这种使用在CIO的监督下进行到什么程度？BYOD 【Bring-Your-Own-Device 即自带设备，是指员工使用自己的个人电子设备（如智能手机、平板电脑、笔记本电脑等）来访问公司网络和数据，并完成工作任务的一种工作方式。】 的老故事重演：即使对于首席信息官来说，也存在控制哪些设备进出公司的问题，因此也存在控制公司系统和数据安全的问题。现在，正如Microsoft 和 LinkedIn 的“2024 年工作趋势指数”研究所强调的那样，“人们正在将他们的 AI 带到工作中”（请记住，Microsoft 已经投资了 ChatGPT 的开发商 OpenAI，并集成了其技术），以至于有人谈论“自带 AI”或 BYOAI 趋势。平均而言，在 31 个国家/地区接受调查的 31,000 名员工中，75% 的员工使用人工智能模型和工具（通常是独立选择和管理的）来帮助他们管理越来越多的工作。

因此，正如独立的跨国战略、管理和技术咨询公司BearinPoint 的专家在研究“人工智能驱动的转型：成为增强组织”中强调的那样，该研究基于 2024 年 6 月美国、亚洲和欧洲（包括意大利）的 700 名 C 级高管收集的见解。

对于包括CIO 在内的一线高管来说，建立 AI 治理“对于成为增强型组织至关重要”;然而，44% 的组织不知道该怎么做。毕博建议建立一个跨部门框架，以确保所有人工智能项目的共享可见性，以及它们与业务目标的一致性，以及在数据隐私、合规性和透明度方面的道德和安全使用。

事实上，在去中心化的IT 时代，CIO 走出“IT 房间”，与其他最高管理层和非 IT 部门平等互动以进行 AI 治理，同时发挥他的具体技能，为技术购买提供建议，并确保每个产品和服务都得到支持，这比以往任何时候都更加重要。研究公司 Gartner 将 AI 定义为一种共享方法和团队游戏，因为它跨越了业务部门的界限，但至少在这个阶段，CIO 是最适合扮演 AI 计划协调者和监督者角色的人物，这既因为他具有技术和数据技能，还因为他与业务有直接的桥梁，可以领导选择对运营有影响的项目。

在这种情况下，CIO需要关注四个趋势，以防止 AI 项目从他们的雷达上消失：

1.人力资源中的 AI：CIO 必须与 CHRO 合作

受AI 影响最大的领域之一是人力资源 （HR），CIO 不得降低关注水平。在意大利，上述 Polimi Observatory 显示，32% 的公司在其人员选拔过程中至少使用一种 AI 解决方案。在大多数情况下，这些是聊天机器人或虚拟助手，用于支持管理活动、公司应用程序的导航或入职;自然语言处理系统，主要用于简历筛选;以及推荐系统，为员工个人推荐最合适的培训课程。

此外，43%的公司希望 HR 能够自动执行重复和标准化的任务和流程，25% 的公司将引入或加强使用先进的数字工具来执行他们内部不具备必要技能的任务。这些都是首席信息官必须考虑的要素：数字化的人力资源需要 IT 团队的支持，并受到最高管理层共同治理的约束。

欧洲人力资源服务提供商SD Worx 的一项调查证实：在意大利，近 34% 的公司同意完全数字化和自动化工资单的出现，28% 的公司已经在流程中使用生成式 AI（意大利在欧洲层面的使用排名第二）;36% 的受访者正在投资以扩大 GenAI 在公司中的使用;45% 的人（欧洲最高）正在积极探索生成式 AI 在工作场所的潜力。该调查于 2024 年 2 月在包括意大利在内的 18 个欧洲国家进行，采访了 5,118 家公司和 18,000 名员工。

不仅仅是人工智能：根据Statista 的数据，到 2026 年，全球人力资源技术的年营业额将达到 918 亿美元。2024 年，公司的注意力将主要集中在数据分析工具上，但自动化技术也备受追捧，因为人力资源越来越不专注于管理任务，而越来越多地关注优化员工体验和培训活动，需要新技能，然而，这些技能很难找到， 自动化和 AI 是日常工作的宝贵支持。

要求CIO 与 HR 总监密切合作，以保持对这些技术的可见性和监督。

2. AI需要新技能

毕竟，在数字化的公司中，寻找技能的困难是一个尚未解决的问题，而AI 只会增加招聘或培训新 IT 人才的紧迫性。Polimi 的研究显示，到 2024 年，54% 的意大利公司正在寻找人工智能领域的职位（与 2023 年相比+25%）。

根据毕博的数据，58%的欧洲组织对熟练人才短缺表示担忧，尤其是在 GenAI 战略规划和开发、数据管理和治理以及合规和道德领域。84% 的受访者表示，投资于技术和培训以缩小技能差距并建立对 AI 的信任至关重要。

其中最受欢迎的技术简介是与AI 开发、机器学习和数据科学相关的技术简介，包括数据科学家、算法开发人员和提示工程师。但这还不是全部。Futureberry 是一家支持公司转型、创新和组织变革路径的咨询公司，其专家强调了人本技能（例如哲学）日益增长的重要性：人力资源和首席信息官在筛选简历时，将不得不开始将它们包含在他们的搜索参数中。

“哲学是公司努力应对人工智能的新主力军，这些问题首先与社会行为及其产生的道德相关，”该公司的顾问说。“由于他的人文主义方法和他对创新可以开辟的道路的清晰愿景，这位数字哲学家充当了快速技术进步与随之而来的人类影响之间的桥梁，并起到了平衡技术效率与保持社会和企业文化中人为因素中心地位的需求的作用。”

一般来说，那些关注古典研究的人具有很强的批判性和横向思维能力，这使得这些人物更倾向于创造力。这些品质可以帮助公司找到想法并走上创新道路，还考虑到，除了技术概况之外，在所有因AI 而受到影响的职业中，还有 25% 的新技能需要考虑（根据普华永道 AI 工作晴雨表估计）。

根据增强原则，公司中的人员需要快速获得特定技能，以便与人工智能和自动化工具一起工作。

3.每个人都需要 AI，但需要新的 KPI 来投资

毕博指出，不仅缺乏明确的人工智能治理，而且只有34% 的公司系统地根据可衡量的指标做出投资决策。用于优先考虑与人工智能相关的各种举措的最常见标准是生产力和效率的提高，尤其是在早期采用者中，客户体验的改善和对销售额增长的预期。

意大利排名更高：70%的国家拥有某种形式的治理，而全球这一比例为 56%，这表明人们意识到人工智能不仅仅是一种技术，而是商业战略不可或缺的一部分。此外，在做出有关 AI 计划的决策时，我们更有可能使用定量评估：53% 的受访者依赖于可衡量的业务影响和预期的投资回报率。目前，84% 的意大利组织将生产力和效率视为采用 AI 的主要标准（相比之下，全球为 75%）。

然而，在这些项目中找到正确的KPI 并衡量投资回报率并不是必然的，尤其是当它们涉及 GenAI 时。根据 Gartner 的数据，到 2025 年底，至少有 30% 的生成式 AI 项目将在概念验证后被放弃，而造成这种情况的原因恰恰是难以衡量产生的价值，以及数据质量差、风控不力、成本过高。

“公司希望快速看到他们在GenAI 上的投资回报，但他们无法证明和实现它的价值，”Gartner 杰出副总裁分析师 Rita Sallam 说。“随着项目规模的增加，开发和采用 Gen AI 模型的财务负担越来越明显。”问题在于，至少目前，对于 Gen AI 来说，没有单一的标准来衡量所产生的好处;此外，回报通常是长期的，即“间接未来价值”，而不是直接投资回报率 （ROI）。

据Gartner 称，通过分析收入模型中创新的商业价值和总成本，组织可以确定采用 Gen AI 的直接投资回报率和未来影响，而这一衡量标准可以可靠地指导投资决策。

4.员工自主使用 GenAI，需要治理

让我们回到BYOAI。米兰理工大学人力资源创新实践观察站显示，在意大利，26% 的员工在过去一年中已经使用过生成式 AI 解决方案，尽管很少有持续使用（每天只有 3%，每周只有 7% 次），主要活动是搜索信息 （31%），例如经典搜索栏。但潜在影响很大：据工人称，他们 24% 的活动已经可以在 GenAI 解决方案的支持下进行。几乎每两个人中就有一人担心其后果，特别是他们的工作变得更加不稳定 （26%） 或他们的技能不那么相关 （22%）。但最乐观的受访者将生成式 AI 视为更好地完成工作 （29%） 和开发新技能 （23%） 的盟友。此外，62% 的公司已经开始尝试特定的解决方案来支持工作活动，尽管只有 12% 的公司得到了公司的直接指导。

网络安全公司卡巴斯基证实：8个国家/地区（欧盟 7 个国家，包括意大利和英国）的 95% 的 C 级管理人员表示，员工经常使用生成式 AI，面对如此迅速的传播，59% 的人表示他们非常担心公司敏感数据的潜在安全风险以及对业务功能的失控。但只有 22% 的受访者已经在考虑制定规则来监督 GenAI 的使用。

面对这些数据，CIO必须充当与公司中使用 AI 及其生成子集相关的各种趋势（或多或少是自发的）之间的纽带，同时为 IT 部门以外的 IT 留出空间，保持可见性和控制力。

这对于留住人才也至关重要：事实上，高级自动化和生成式AI 的风险是降低人们的积极性，让他们觉得自己不那么重要。

“为了满足人们的需求，设计新的组织模式至关重要，该模型专注于能够赋予工作新意义的目标，”人力资源创新实践观察站主任Martina Mauri 说。

通过CIO、人力资源总监和其他 高管层之间日益必要的合作，有必要培养一种持续学习的企业文化，以适应 AI 时代带来的变化。人们必须接受人工智能素养课程的培训，这是一种高级和专业形式的数字素养，包括人机合作的能力，根据增强组织的原则。