核心摘要：AI 正在走出 IT 部门，走向每一个业务岗位的桌面。这种“AI 普惠化”能极大地释放生产力，但也可能带来数据泄露、影子 IT 泛滥和大量需要返工的“AI 垃圾”。CIO 该如何在“赋能业务”与“把控风险”之间走好钢丝？
注：“democratization of AI”指的是将 AI 技术、工具和能力从少数 IT 专家或数据科学家手中释放出来，让普通的业务人员（非技术人员）也能轻易获取和使用。本文主要采用“AI 普惠化”和“AI 平民化”。
过去十年，IT 部门一直在做一件事：降低技术门槛。从数据可视化（让业务员自己画报表）到低代码开发（让业务员自己搭应用），我们一直在努力将技术能力下放。
今天，这股“平民化”的浪潮席卷到了 AI 领域（Copilot、大语言模型、AI Agent）。业务团队不再需要求着工程师写代码，他们自己就能用 AI 提取客户洞察，甚至通过“意图编程（Vibe coding）”开发工具。
这听起来很美好，对吧？
但作为 CIO，你的雷达应该已经开始疯狂报警了。如果每个员工都能随意调用 AI Agent 访问企业数据，这不仅是“影子 IT”的终极放大版，更是数据安全的噩梦。
2025 年，很多企业犯了一个致命的错误：为了追求速度和 ROI，他们盲目地向全员开放了 AI 工具，却忘记了装上刹车。
结果是什么？
1.试点坟场：业务部门搞出了无数个 AI 概念验证（PoC），但麦肯锡数据显示，真正能规模化投入生产的不到 10%。
2.“AI 烂摊子（AI Workslop）”：员工用 AI 快速生成了大量低质量的内容或代码，最终却需要其他同事花费 40% 的时间去审查、修改和返工。
3.数据裸奔：把含有商业机密的客户数据喂给公共大模型，或者因为 AI 代码生成器的漏洞引发严重的安全事故。
在全员 AI 时代，CIO 绝不能做那个天天喊“不行”的拦路虎，而是要成为“铺路人”。如何做到“放管结合”？
不要指望员工自觉遵守安全规范。IT 必须提供一份经过预先审批的“AI 平台白名单”，并从系统底层升级数据治理工具。比如，在员工向 LLM 输入提示词时，系统能自动进行敏感数据监控和脱敏（Masking）。正如业内专家所言：“建立一种‘先生成，后强制验证（vibe, then verify）’的文化。”
不要只告诉员工“不能做什么”，要告诉他们“应该做什么”。将 AI 的探索方向与公司的核心战略对齐，避免业务部门为了“用 AI 而用 AI”，陷入无意义的混乱实验。
AI 普惠化不仅仅是分发账号，更是一场文化变革。CIO 必须与人力资源主管（CHRO）联手，在全公司开展“AI 扫盲（AI Literacy）”运动。教导员工：AI 的边界在哪里？如何辨别 AI 输出的偏见和幻觉？如何让 AI 成为助手，而不是替代人类同理心的借口？
结语
当 AI 被交到每一个员工手上时，它就像一面放大镜，会瞬间暴露企业在流程、数据和决策机制上原本存在的弱点。CIO 的使命，就是将治理良好的 AI 深度嵌入业务血液中，让团队不仅“干得快”，更能“决策得准”。
摘要：CIO 可以通过赋能业务用户，让他们利用 AI 优化工作流并创建特定领域的解决方案，从而推动组织转型。在这个过程中，治理、素养培养、文化建设和变革管理是成功的关键。
IT 部门的一个核心目标，是降低技术使用的复杂性，从而赋能业务团队持续优化运营。通过这种方式，CIO 能够帮助各个部门充分发挥其专业优势，自行定义业务层面的技术运作（通常不需要 IT 部门的直接干预），从而使部门变得更加以客户为中心、更高效且更受数据驱动。
如今，这种技术和数据的“普惠化（Democratization，或译平民化）”已经延伸到了人工智能领域，涵盖了副驾驶（Copilots）、大语言模型和 AI 智能体（AI Agents）。现在的核心问题是：CIO、CISO（首席信息安全官）和 CDO 能否在“能力开放”与“合规治理”、“业务创新”与“系统安全”之间找到完美的平衡？
“生成式 AI 正在将技术技能从 IT 团队转移到日常业务岗位上。这使得客户体验和运营主管能够直接从客户数据中提取关键洞察，而不再需要依赖工程师，”Verint 公司 AI 与分析全球副总裁 Daniel Ziv 说道。“代理型 AI（Agentic AI）通过自动化‘发现洞察并采取行动’的整个闭环，进一步加速了这种转变，将从决策到执行的时间从几周大幅缩短到了几个小时。”
为了帮助组织从 AI 和 AI 智能体中获取最大价值，CIO 可以从过去那些成功推动技术和数据普惠化的 IT 演进中汲取经验，这些演进包括：
数据可视化工具和“公民数据科学（Citizen data science）”的兴起：这使得报表和数据仪表板的创建不再是 IT 的专属特权，实现了数据分析的普惠化。
低代码和无代码开发：帮助 CIO 拓宽了应用开发的边界，让业务团队能够自行增强和定制他们使用的应用程序。
拖拽式内容管理系统（CMS）的引入：让普通业务用户也能搭建曾经需要一整个设计师和开发团队才能完成的网站。
企业 SaaS 工具的崛起：为营销、销售、财务和人力资源专业人士提供了强大的能力，他们只需通过简单的配置和自动化，就能实现过去需要整个开发团队写代码才能定制的工作流。
在某些情况下，赋予员工这种自助服务能力确实加速了创新并改善了运营。但许多 CIO 也会对随之而来的惨痛教训记忆犹新：影子 IT 的泛滥、重大的安全事件、技术债务的堆积、数据重复，以及其他因治理和执行不力引发的种种问题。
“AI 的普惠化正将技术能力直接交到业务职能部门的手中，但这种‘影子 IT’的变相扩张，需要一种以‘问责制’为核心的全新 IT 合作模式，”Sonar 首席技术官 Andrea Malagodi 表示。“随着我们迈向代理型 AI 的未来（届时自主系统将成为我们数字基础设施的主力），IT 的角色必须发生转变——从一个手动拦截的‘守门员’，进化为一个提供自动化、智能化‘安全护栏’的赋能者。”
谨慎地推进 AI 普惠化，限制试点的人员、工具和业务领域，是有充分理由的。没有哪位 CIO 愿意看到失控的流氓 AI 智能体、被泄露的知识产权，或者因为给了客户错误信息而招致的诉讼。随着技术的进步，AI 普惠化固然回报丰厚，但也伴随着巨大的风险和未知。
CMO 和 CISO 们对可能影响客户的 AI 安全事件感到极度恐惧，比如某个 AI 聊天应用曾泄露了关联 2500 万用户的 3 亿条消息。CIO 和 CDO 必须高度警惕 AI 代码生成器和“意图编程（Vibe coding）”工具中的漏洞，这些漏洞可能为数据窃取和远程代码执行（RCE）攻击打开大门。在过去的几个月里，我只需简单搜索几个关键词，就能找到 100 多起 AI 安全事件。
到了 2025 年，大多数 CIO 已经很难在组织内部完全“掌控” AI 了。董事会施加了巨大的压力，要求他们利用 AI 降本增效，且绝不能落后于竞争对手。此外，业务主管和基层员工在工作中使用 LLM 的呼声极高，更何况现在许多企业级 SaaS 平台已经内置了 AI 智能体供员工试用。因此，在 AI 这个问题上，CIO 不能再扮演那个总是说“不”的拒绝者。
“当 IT 部门下放决策权，并让安全标准变得更易于理解和执行时，AI 的普惠化就能在整个组织中成功落地，”Commvault 全球弹性项目高级总监 Chris Mierzwa 说道。“IT 团队不应成为阻碍业务的瓶颈，而应通过平衡治理机制，来满足员工当下的迫切需求。”
Mierzwa 建议为员工提供一份“预先批准的 AI 平台白名单”供其使用。同时，AI 治理项目必须明确界定谁有权访问哪些工具，并提供清晰的使用准则。此外，组织必须升级其数据治理政策和工具，以便在训练和提示 LLM 或调用 AI 智能体时，有效解决数据隐私问题、保护知识产权，并严密监控敏感数据的流向。
Sonar 的 Malagodi 进一步补充道：“建立一种在严格的‘验证层’支撑下的‘先生成，后验证（vibe, then verify）’文化，可以赋能每个业务部门全速创新，同时确保输出质量和系统的绝对安全。”
在 2025 年，面对 AI 带来的巨大诱惑，许多企业领导者往往采取了“追求速度而牺牲严谨”的策略。他们没有被 AI 的风险吓倒，也没有坚持“安全第一”的原则，而是急不可耐地在各个部门广泛部署 AI 工具并鼓励实验。
这种做法的后果是：许多企业搞出了数量庞大的试点项目（Pilots），但极少能真正部署到生产环境中，还有一些项目则陷入了无休止的修补和返工中。麦肯锡发布的《2025 年人工智能现状报告》指出，只有不超过 10% 的企业表示在单一业务职能中实现了 AI 智能体的规模化应用。Workday 关于 AI 投资回报率的报告显示，85% 的员工表示 AI 确实帮助他们节省了时间，但尴尬的是，这其中近 40% 的时间又被耗费在审查、纠错和重做 AI 生成的低质量输出上。
AI 普惠化绝不意味着各部门、团队和员工可以拿着 AI 随心所欲地胡来，哪怕他们的想法刚好符合 AI 和数据安全的最低标准。
“AI 普惠化不仅关乎让个人和组织广泛获取 AI 工具，更关乎赋予他们将 AI 转化为实际商业影响所需的专业知识和文化土壤，”Zapier 首席人事及人工智能转型官 Brandon Sammut 表示。“普及 AI 的核心在于领导力、持续学习和文化建设——这些才是让 AI 的红利真正惠及全员的必备要素。”
为了避免混乱的无序实验并真正交付商业价值，领导者不能仅仅停留在规定“不能做什么”。顶尖的组织会将 AI 治理与公司战略深度融合，向全体员工传达一个清晰统一的信息：我们的发力重点在哪里，以及必须恪守的实施底线是什么。
在制定聚焦的战略和建立治理体系之间，最核心的环节是“交付”：即规划、实施、测试、运营，以及为了实现业务价值而进行的变革管理（Change management）。让我们来看看 AI 普惠化进程中面临的几个关键挑战。
首先，IT 部门往往是普惠化进程中的“绊脚石”，即便这些项目是由 CIO 亲自发起的。在一些组织中，繁琐的阶段式审批流程（Stage-gate processes）、架构委员会旷日持久的审查，以及根深蒂固的“宁可自研绝不外购（build-over-buy）”的 DevOps 文化，都会严重拖累转型的步伐。
“领导者应该把重点放在那些能让一线业务人员快速实施变革的技术工具上，绕开那些会吞噬 ROI 的漫长规划路线图和矩阵式审批，”MelodyArc 联合创始人兼首席合规官 Ashley Moser 表示。“工作流的改进应该由最贴近一线工作的人来驱动，这是对过去流程改进模式的一次彻底范式颠覆。”
其次，尽早消除内部阻力。虽然许多部门都会涌现出 AI 的“早期采用者（Early adopters）”，但他们极有可能会遭到行动迟缓的同事的抵制，尤其是那些担心 AI 会抢走自己饭碗的人。
“AI 有潜力为客户体验和员工体验团队创造巨大的商业价值。但是，如果员工内心抗拒使用它，企业就永远无法兑现 AI 的全部价值，”Deskpro 首席执行官 Brad Murdoch 指出。“破局的关键在于向员工证明：作为一种智能助理，AI 能够让他们的工作变得轻松得多。它绝不是为了取代人类在提供卓越体验时不可或缺的同理心、共情能力和复杂问题解决能力。”
对于希望规模化推进 AI 普惠化的 CIO 来说，至关重要的一步是制定一套动态演进的变革管理战略，并提供丰富的在职学习机会。
他们应该从与首席人力资源官（CHRO）合作开始，开发量身定制的培训项目，以全面提升员工的 AI 素养（AI literacy）。这些项目必须帮助员工深刻理解：AI 能做什么、不能做什么；如何与 AI 工具高效协同工作；如何科学评估 AI 的输出结果；以及必须遵守的科技伦理原则。
随着 AI 模型自身的迭代和新型 AI 智能体的部署，变革管理战略也需要进行持续的更新。
处于起步阶段的公司：应该指导业务团队评估他们的数据是否达到了“AI 就绪（AI-ready）”的标准，并针对试点和正式部署提供“发布就绪（Release-ready）”的指导手册。
已有 AI 智能体投入生产的公司：应该着手审查 AI 对基础 IT 实践带来的冲击，这包括：推动敏捷开发和 DevOps 的演进、提升 AI 智能体的自动化测试技能，以及构建专门针对智能体运维的体系（AgenticOps）。
随着 AI 普惠化触及更多部门并深刻改变现有工作流，CIO 和 CHRO 必须前瞻性地为那些受到冲击的岗位和角色规划新的职业发展路径。
信安金融集团（Principal Financial Group）企业业务解决方案副总裁兼 CIO Ryan Downing 总结道：“当你把 AI 交到更多员工手中时，它会立刻像一面镜子，照出我们在流程、数据和决策链路上的弱点——它们远没有我们自以为的那么强大。IT 部门的真正作用，是帮助业务部门利用这一洞察，将治理完善、深度集成的 AI 嵌入到日常工作中。这样，团队不仅能‘干得更快’，更能从根本上改善‘决策产生的方式’。”
AI 的普惠化可以成为一种力量倍增器，极大地推动运营转型、提升效率并驱动增长。CIO 们应该从过去的技术下放历程中吸取智慧。要真正做对这件事情，CIO 必须清晰传达治理底线，大力支持具有战略意义的业务实验，全面建立 AI 素养培训体系，并不断推动组织变革管理的进化。
