Gartner 称，不断上升的成本和员工的抵制正在阻碍 CIO 在 AI 方面的成功。
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Gartner 表示，首席信息官面临着越来越大的压力，需要从生成式人工智能计划中获得有意义的回报，但不断上升的成本和复杂的治理挑战正在削弱他们的努力。
Gartner 表示，尽管人工智能具有改变企业的潜力，但随着人工智能的采用规模不断扩大，许多高级技术领导者发现自己正面临着不可预测的费用、不均衡的生产力增长以及不断增加的风险。
Gartner 杰出副总裁分析师 Mary Mesaglio 在一份声明中表示：“由于技术供应商之间的竞争日趋激烈，首席信息官们感觉自己总是生活在炒作之中，而人工智能成果竞争的现实——获得价值的难度——让他们感觉自己也处于低谷。 ”
Gartner 于 2024 年中期对 451 名高级技术主管进行了一项调查，结果显示，57% 的 CIO 表示自己肩负着领导 AI 战略的重任。然而，要充分发挥 AI 的价值仍是一个难题，他们面临着四大关键挑战。
一、生产率提高不均衡造成障碍
CIO 面临的第一个重大挑战是生成式 AI带来的生产力收益分配不均。尽管美国、英国、澳大利亚、印度和中国的部分受访员工表示，通过将生成式 AI 整合到他们的工作流程中，每周平均可节省 3.6 小时，但这些好处并未在整个员工队伍中平等地体现出来。
Gartner 的研究表明，生产率的提高在很大程度上取决于工作复杂性、员工经验以及个人与 AI 工具的参与度等因素。
“这是人工智能生产力面临的真正挑战，”杰出副总裁分析师兼 Gartner 研究员 Hung LeHong 在声明中表示。“GenAI 带来的生产力收益分配不均。收益因员工而异，这不仅取决于他们的个人兴趣和采用程度，还取决于工作复杂性和经验水平。”
为了解决这一问题，Gartner 建议将人工智能驱动的生产力视为一个投资组合——在运营改进与重塑商业模式的高回报、改变游戏规则的举措之间取得平衡。
二、人工智能成本急剧上升，失控
第二个问题，或许也是最紧迫的问题，是人工智能实施成本的上升。Gartner 的数据显示，90% 的 CIO 认为成本失控是实现人工智能成功的主要障碍。
印度领先的卫星广播公司 DishTV 的首席信息官 Abhishek Gupta 表示：“每个企业在启动任何新计划（包括 AI 项目）之前都必须评估投资回报率 (ROI)。使用相同的标准评估所有 AI 计划至关重要。一旦确定了 AI 的具体业务用例，就应该进行彻底的成本估算，并与预期的业务成果进行比较，以确保一致性和价值。
Gartner 表示，如果不准确了解人工智能费用的规模，企业就有可能低估成本高达 1,000%，从而造成财务失误，从而阻碍更广泛的技术计划。
“作为 CIO，你需要了解你的 AI 账单，”LeHong 强调道。“你必须了解成本组成部分和定价模型选项，并且你需要知道如何降低这些成本并与供应商谈判。CIO 应该创建概念验证，测试成本如何扩大，而不仅仅是技术如何运作。”
三、治理和人类挑战使人工智能的推广更加复杂
另一个艰巨的挑战是人工智能能力分散带来的治理和数据管理复杂性。Gartner 的研究结果表明，只有 35% 的人工智能解决方案是由 IT 内部构建的，大多数都是在传统技术团队之外开发的。这给数据隐私、安全性和一致性带来了新的风险，使 CIO 更难保持控制。
为了解决这一问题，Gartner 提倡分层方法，并将其描述为“技术三明治”。
“这就是‘技术三明治’概念的由来，”LeHong 在描述未来的 AI 技术堆栈时说道。“三明治的底部是来自 IT 的所有数据和 AI，通常是集中式的。顶部是来自各地的所有数据和 AI，通常是分散式的。中间包含确保一切安全的信任、风险和安全管理 (TRiSM) 技术。”
这就是你需要创建的，以适应来自四面八方的人工智能和数据，”他补充道。
梅萨格里奥表示：“作为首席信息官，你的工作是设计一个技术三明治，既能处理人工智能的混乱局面，又能让你对新的机遇保持开放。”
最后，首席信息官们面临着人工智能应用对人类的影响，而这种影响往往被人们忽视。随着人工智能重塑工作流程和角色，一些员工可能会接受它，而另一些员工可能会抵制甚至反感它——这会导致工作场所紧张，从而削弱生产力。
Gartner 的研究表明，只有 20% 的 CIO 积极应对人工智能对员工福祉造成的行为风险，尽管这些风险会严重影响绩效。
Gupta 表示：“在当今互联互通的环境中，人们普遍意识到了人工智能的好处，ChatGPT 等工具引起了人们的极大兴趣。这使得 CIO 在帮助业务用户做好采用人工智能的准备方面发挥的作用变得容易得多。事实上，业务用户正在积极寻求将人工智能融入其工作流程的方法。然而，真正的挑战在于确定正确的用例，在这些用例中，人工智能可以提高性能并提供可衡量的项目成果，从而证明投资的合理性。”
这些新出现的挑战凸显了大规模部署人工智能的复杂性。对于首席信息官来说，成功不仅取决于技术领导力，还取决于掌握成本控制、治理和数字化转型的人性化方面。
【睿观：Gartner的最新报告揭示了CIO在推动AI项目落地时面临的诸多挑战，其中包括成本飙升、员工抵触、治理复杂等。为了应对这些挑战，Gartner提出了“技术三明治”的概念，旨在构建一个安全、可控且灵活的AI架构。
成本失控： AI项目的成本往往超出预期，高达1000%的成本低估并不罕见。
生产力提升不均衡： AI带来的生产力提升并非普适，受员工经验、工作复杂度等因素影响。
治理复杂： AI能力分散，数据隐私、安全等问题日益突出，导致治理难度增加。
员工抵触： AI对工作流程的改变可能引发员工抵触，影响工作士气和生产力。
Gartner提出的“技术三明治”是一种分层式的AI架构，旨在解决上述问题。
底层： 由IT部门统一管理的数据和AI模型，集中式控制，确保数据安全和一致性。
中层： 包含信任、风险和安全管理（TRiSM）技术，用于确保整个AI系统的安全性和可靠性。
顶层： 由各部门或业务单元自主开发的AI应用，分散式部署，满足个性化需求。
为了评估企业AI实施的成熟度，我们可以采用以下评分指标：
