如今，决策者能够获取的信息比以往任何时候都要多。但数字化领导者必须设定合理的预期，明确利用不同数据源的合适节奏和方式，以取得理想的成果。

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AI是数据分析的福音。专业人员可以将诸如数据处理和异常检测等日常任务自动化，复杂的数学方程也几乎能实时运行。因此，他们比以往任何时候都能更快地获得信息，借助AI驱动的洞察，传统的决策周期从数周缩短至数秒。Gartner（高德纳公司）预测，到2027年，50%的商业决策将由AI智能体（或AI代理）辅助或自动完成。

这样的信息获取固然很好，但同时也引发了对决策速度的过高期望，并且增加了在过程中忽视关键因素的风险。这一直是Visit Britain（英国旅游局）数据分析副主管Satpal Chana（萨特帕尔·查纳）所考虑的问题，该组织使用Databricks技术和AI来分析游客情绪、旅游趋势以及英国旅游业情况。他说：“所有这些技术让决策者比以往任何时候都更早地获得洞察，这引发了一场有趣的讨论，因为现在他们觉得需要好好思考这些信息了。虽然信息很多，但会不会太多了呢了？”

交通运输专家FlixBus的数据服务首席产品所有者Jakob Rissmann（雅各布·里斯曼）是另一位认识到该问题规模的数字领导者。他提到最近与公司的一位数据科学家的对话，这位科学家谈到了信任输出结果的挑战，然后提出了一个关于利用AI的反问。

他说：“他问我们是否应该减少对人工智能的使用，我思考了一下，回答说：‘我以前从未想过这个问题。’通常大家的想法都是相反的，都在思考如何更多地使用AI。”

无论使用量如何，目前的证据无疑表明，对AI的投资不断增加。高德纳公司最近还预测，今年全球生成式AI支出预计将增长超过76%，达到6440亿美元，这表明在不久的将来，AI将在商业运营和消费品中扮演更加不可或缺的角色。

然而，决定进一步投资技术并不能保证成功。Carruthers and Jackson（卡鲁瑟斯和杰克逊公司）的年度数据成熟度指数发现，68%的数字化领导者认为他们所在组织的技术在很大程度上或基本能够支持数据的使用，相比之下，近三分之一的CDO（首席数据官）表示这些技术阻碍了数据的使用。

咨询公司的首席执行官Caroline Carruthers（卡罗琳·卡鲁瑟斯）说，投资AI只是一个起点。她说：“与我交谈过的大多数企业领导者都能看到AI与数据之间的联系。他们对这些发展感到兴奋，但也意识到企业需要为这些技术提供合适的信息。人们逐渐认识到，数据治理和管理等其他问题同样重要。”

一、为AI的利用设定期望

最重要的一点是开展教育。尽管公司继续投资AI，但许多最受欢迎的工具，如ChatGPT和Gemini，员工可以在家中免费试用。

Truist（特鲁斯银行）批发银行业务的首席数据官Amit Patel（阿米特·帕特尔）在最近于旧金山举行的Snowflake峰会上的一个媒体小组讨论中表示，数字化领导者可能会遇到这样的用户，他们目睹了工作之外的快速转型，对企业转型速度较慢感到沮丧。

他在活动中表示：“在个人生活中能够轻松使用这些大型语言模型，这影响了人们对在商业环境中部署模型速度的预期。我认为需要进行教育，让人们明白不能仅仅打开AI，指向一个数据库或应用程序，明天就能得到答案。”

Patel（帕特尔）称，他经常遇到期望AI工具易于获取和使用的员工。然而，信息技术部门的存在是有原因的：确保新技术安全可靠地被采用。他补充说，首席信息官必须与业务合作伙伴共同设定预期，确保员工明白，任何AI工具的使用都必须符合企业政策和行业法规。

FlixBus的Rissmann（里斯曼）也认识到在企业环境中实施新技术的挑战以及教育的重要性。他建议将AI引入企业应该是一个经过充分演练的创新过程。

他说：“一开始，这让人应接不暇，然后我们作为一个社会，要学习如何正确使用它，同时也要知道它可能存在危险的地方。这个过程要通过使用这些技术并理解它们来实现教育。人们应该在了解情况的基础上，自行决定在哪些地方使用AI，哪些地方不使用。”

从与数字领导者的讨论中得出的信息是，利用AI生成的洞察需要注重细节。员工们渴望使用那些能够快速解答棘手问题的工具。但在这一平衡过程中，CIO的职责是确保AI生成的洞察能够应用在最合适的地方，以创造最大的商业价值。

英国汽车救援专家汽车协会The AA首席信息官Antony Hausdoerfer（安东尼·豪斯多费尔）正在采取这样的方法。他正在推动一项数字化转型计划，借助Ericsson（爱立信）等重要合作伙伴以及该公司的汽车健康助手Vixa，提供基于数据的服务。Hausdoerfer（豪斯多费尔）的经验让他认为，CIO必须采取有针对性的方法。

他说：“我认为你不应该害怕AI，因为这项技术可能会为你带来比以往更多的洞察。但成功与否取决于你如何获取这些信息，并将其转化为有意义的决策，从而做到条理清晰。这个过程关乎数据如何为这类决策提供支持，而不是仅仅从一件事做到另一件事。”

二、以战略眼光看待洞察

对于那些希望帮助企业将洞察转化为开创性决策的首席信息官来说，这种有针对性的方法将是成功的关键。HPE（惠普企业）全球首席信息官Rom Kosla（罗姆·科斯拉）和其他数字化领导者一样，深知这一挑战的艰巨性。他将AI称为一种均衡器，因为现在所有公司的员工都能轻松获取功能强大的工具。

他说：“知识将无处不在，而且会变得极度商品化。但决策权仍然需要保留。我确实认为，即使我们现在有了智能AI系统，对于它们能做什么、不能做什么，仍然需要有决策权的界定。我认为目前还不清楚这些界限该如何划定。”

一些组织正在努力应对这一切。但电信巨头Nokia（诺基亚）负责产品组合与架构的Mikko Jarva（米科·亚尔瓦）正在取得进展。他协助Network APIs（开发网络应用程序编程接口），将移动网络功能引入自动驾驶汽车、无人驾驶出租车和无人机飞行等前沿交通领域。

Jarva（亚尔瓦）和他的团队将Snowflake人工智能数据云与诺基亚的Network as Code（网络即代码）平台相结合，创建了一种最优路线算法，该算法可以预测相关的网络KPIs（关键绩效指标），确保自动驾驶车辆拥有高质量的连接。他渴望设定界限，研究AI如何进一步改善运营流程。

他说：“我们正在探索将生成式工具与我们的数据相结合的用途。我们可以利用这项技术提出业务层面的问题，然后获得正确的洞察，看看哪些方面需要优化。所以我们将AI工具视为一种接口，使数据访问变得简单，更易于理解和掌握。”

三、让数据为你工作

服装制造商Happy Socks的首席信息官Vivek Bharadwaj（维韦克·巴拉德瓦杰）建议，CIO在探索各种选择时，需要优先考虑的关键事项之一，是从海量信息中找到关键内容的方法，现代企业正被这些信息所淹没。他的指导理念是“不要为了数据而做数据”。他建议其他企业领导者明确自己的目标。

他说：“你需要思考数据如何转化为你所需要的洞察，以及哪些类型的洞察会促使你采取特定的行动。然后，成功就在于从数据到洞察，再从洞察到行动，而行动又会推动你收集和分析的数据类型，以及你制定战略的方式。”

Virgin Atlantic（维珍航空）负责数据和AI的副总裁Richard Masters（理查德·马斯特斯）是另一位专注于构建数据战略的数字领导者。维珍使用Databricks的Unity Catalog将不同来源的数据整合到一起，为支持公司基于AI的决策打造了一个集中的信息存储库。他认识到设定员工预期的重要性。

他说：“我们目前面临的最大挑战是，在某些领域，你可以快速获取信息，但你仍然需要对这些数据进行建模，并赋予其语义以确定内容。有些数据在可用之前可能还需要做更多的工作。”

像其他数字领导者一样，Masters（马斯特斯）说员工必须接受关于在利用AI和尊重治理框架之间找到正确平衡的教育。在维珍航空，人们已经利用数据洞察提升运营流程并完善客户服务。现在的首要任务是帮助员工更好地利用信息。

他说：“在合理的治理和流程下，数据分析师现在可以获取大量信息。他们可以开始发挥自己的好奇心，而他们的经理则可以考虑下一步该怎么做。有效的AI辅助决策在各个团队之间营造了这种充满好奇心的良好循环。”

作者：Mark Samuels（马克·塞缪尔斯）

译者：宝蓝

睿观：

1、【核心挑战】AI（人工智能）的普及在带来海量洞察的同时，也催生了“信息过载”的新问题：决策者被信息淹没，导致决策瘫痪或忽视关键环节，同时员工因接触消费级AI而对企业AI的部署速度产生不切实际的期望。

2、【应对策略】成功的CIO（首席信息官）正通过一套组合拳来应对：首先，通过教育来管理组织预期，明确企业级AI部署的复杂性与安全要求；其次，采取有针对性的方法，将洞察与连贯、有意义的决策过程挂钩；最后，建立清晰的治理框架与“护栏”，在授权员工探索的同时，确保数据使用的安全与合规。

3、【结论与展望】因此，在AI时代，CIO的挑战已从“如何获取洞察”转变为“如何驾驭洞察”。成功的关键在于平衡速度与治理，将战略重点从“为数据而做数据”转向一个“数据→洞察→行动→新数据”的良性价值循环，从而将信息过载转化为真正的商业优势。

金句：

在AI时代，信息本身正在变得廉价，而如何从信息的“噪音”中做出连贯、有意义的决策，才是新的“黄金”。