根据 CIO.com 发布的《2026 年 CIO 现状调查》（State of the CIO, 2026），现代首席信息官（CIO）们正加速将战略性 AI 计划落地，其核心目标只有一个——证明并交付可衡量的投资回报（ROI）。
尽管 AI 具有颠覆性的变革潜力，但对于许多冲在最前线的 CIO 来说，获取可量化的 ROI 依然是一个棘手的难题。
数据揭示了这一残酷的现实：
在受访的 662 位 IT 领导者和 249 位业务用户中，不到五分之一（19%）的受访者表示 AI 计划达到或超出了业务目标。
18%的人承认，真正达到预期效果的 AI 用例不足三分之一。
[图片1：CIO.com / Foundry]
究竟是什么阻碍了 AI 的规模化？答案在于“模糊不清”。 调查指出，32%的受访者认为“未明确定义的 ROI 衡量标准”是最大障碍，紧随其后的是“模糊的企业 AI 战略”（31%）和“内部专业知识匮乏”（40%）。正如伦斯勒理工学院（RPI）CIO Andrea Ballinger 所言：“我们正面临来自各个业务线的压力，对所有请求来者不拒，却未能退一步专注于那些真正展现商业价值的业务案例。”
为了扭转这一局面，前瞻性的企业正在通过以下三大核心举措，构建获取 AI 投资回报的基础设施：
83%的受访 IT 领导者表示，其组织已经或计划在年内建立跨职能的指导委员会和专职工作组。这些委员会由 IT 部门主导，融合了企业高层、安全和风险团队，旨在精准识别和优先处理与企业目标高度契合的 AI 用例。
目前的审批流程仍有待完善，仅有 53%的受访者建立了官方审批流程。资深 IT 高管 Thomas Prommer 提出了一个极具实战价值的策略：实施阶段性关卡拨款（Stage-gated funding）。
“我们不会为‘构建模型’拨款，而是为‘将某类别的退货率降低 8%’这一明确目标拨款。在 90 天、180 天和 270 天设立检查点。如果项目错过了两个检查点，就会被直接砍掉。我们通常会终止大约三分之一的启动项目，这是一种非常健康的机制。”
目前，已建立 AI 衡量标准的企业中，“运营效率与流程改进”位居榜首（40%），其次是“员工生产力”（34%）和“成本降低”（30%）。前联邦快递高管 Sriram Krishnasamy 强调：“如果数据科学团队构建的模型脱离了车间主管的日常工作，它就永远无法被规模化采用。” 必须深入理解业务工作流，并为执行人员精心设计体验层。
[图片2：CIO.com / Foundry 提供的关于 AI 成功关键指标的数据图表]
随着 AI 技术栈的拓展，今年 IT 领导者们将加速参与 Agentic AI（AI自主智能体 ，70%）和机器学习（76%）的投资。
不仅如此，CIO 的角色正在发生深刻的蜕变。84%的 IT 领导者认为该职位更加侧重于数字化与创新。正如 Prommer 所言：
“2026 年的 CIO 是一种混合体——一半是运营架构师，一半是风险官。仅懂技术栈的 CIO，未来只能向那些兼懂技术、业务与伦理的 CIO 汇报。”
ROI (Return on Investment)：投资回报率。在 AI 项目中，指通过 AI 技术带来的成本节约、效率提升或收入增长与项目投入成本的比值。
RAG (Retrieval-Augmented Generation)：检索增强生成。一种结合了信息检索和生成式 AI（如 LLM）的技术。它允许 AI 在生成回答前，先从企业内部的私有知识库中检索事实信息，从而有效减少“幻觉”并提高回答的准确性。
Agentic AI：智能体 AI（代理型 AI）。指不仅仅是被动回答问题，而是具备自主目标理解、任务规划、工具调用和执行能力的 AI 系统。
CoE (Center of Excellence)：卓越中心。企业内部设立的专门团队，汇集了特定领域（如 AI）的专家，旨在制定最佳实践、提供指导并推动该技术的全公司规模化应用。
Data Fabric：数据编织。一种新兴的数据架构理念，旨在通过灵活、集成的基础架构和自动化技术，将分布在不同平台和环境中的数据无缝连接起来，打破数据孤岛。
那种毫无限制地尝试各种人工智能（AI）应用的做法已经一去不复返了。根据 CIO.com 在 2026 年对 CIO 们的调查，各企业正在构建相应的组织结构和关键绩效指标（KPI），以便优先考虑那些能够带来可衡量商业价值的应用场景。
[图片1：insta_photos / Shutterstock ]
在铺天盖地的炒作声中，同时面临着高层领导的巨大压力，首席信息官（CIO）们纷纷加紧将具有战略意义的 AI 计划付诸实践。他们急于借此证明——更重要的是，交付——这项具有颠覆性和变革性技术所带来的、可衡量的投资回报（ROI）。
那些源源不断的 AI 试点项目以及泛滥的试验性尝试，正在让位于一项新使命：优先考虑并扩展那些最有可能交付商业价值、并对最终利润产生积极影响的 AI 解决方案。
然而，在 CIO 们引领 AI 迈向新篇章的当下，从 AI 项目中获取可量化 ROI 的能力对许多人来说依然有些难以捉摸。根据 CIO.com 第 25 届年度“CIO 现状调查”（该调查涵盖了 662 位 IT 领导者和 249 位业务线用户），不到五分之一（19%）的受访者表示 AI 计划已经满足或超越了业务目标，另有 18% 的人承认，达到既定预期的 AI 用例不足三分之一。
[图片2：CIO.com / Foundry 提供的关于推进 AI 议程主要障碍的数据图表]
事实证明，业务战略和衡量标准的模糊不清，构成了阻碍 CIO 推进 AI 议程的主要壁垒。在今年的调查中，近三分之一（32%）的受访者将“定义不明的 ROI 衡量标准”视为扩展 AI 的障碍；同时被提及的还有“模糊的企业 AI 战略”（31%），以及由 40% 的受访者指出的“内部专业知识匮乏”。
“没有人真正在持续地衡量 ROI，因为我们正面临来自各个副总裁和业务领域的反向压力，他们都希望为了自身的优化而实施 AI，”伦斯勒理工学院（RPI）的 CIO Andrea Ballinger 指出。“我们对所有人的请求都说‘好’，却没有退一步，去专注于那些能展现真正价值的业务案例。”
随着各企业开始优先考虑针对性的用例，并为可扩展性和 ROI 奠定基础，这种动态格局正开始发生转变。跨职能的指导委员会和专门的工作组，正作为关键的构建模块涌现出来，用于识别、排序并将用例与企业目标对齐。高达 83% 的受访 IT 领导者证实，其组织已经设立了此类架构，或计划在年内实施。IT 部门是这些委员会中的主导力量，同时其他职能领域也拥有充分的代表权，包括企业领导层、安全和风险团队；而在财务、法律和人力资源等偏向业务的领域，参与度则相对较低。
用于批准 AI 项目的正式流程则远未成熟。在 2026 年的受访者中，略多于一半（53%）建立了某种形式的官方审批流程，另有 28% 计划在未来 12 个月内启动相关机制。
作为 AI 取得成功的另一个关键里程碑，KPI 在大多数企业中同样缺乏明确的定义。不到一半（47%）的受访者建立了正式的衡量标准，另有 34% 计划在年内制定。对于那些正在衡量 AI 成功与否的企业，“运营效率和流程改进”位列首要指标，被 40% 的受访者提及；紧随其后的是“员工生产力”（34%）和“降低成本”（30%）。如今，AI 对收入或增长的影响占比较小，仅有 27% 的受访者将其视为关键因素。
[图片3：CIO.com / Foundry 提供的关于企业评估 AI 成功度各项指标的数据图表]
作为领先的校车运输服务提供商，First Student 已经建立了一套定义明确的创新框架和一个专门的 AI 委员会。CIO Sean McCormack 认为，这两项举措是该公司在“扩展与核心业务目标相一致的 AI 计划”上取得早期成功的关键。该 AI 委员会由来自业务负责人和 C 级高管（C-suite）的代表组成，他们定期举行会议，审查 AI 用例并识别出最具有投资回报潜力的项目。
“我们在业务案例方面的纪律性远超大多数公司，”McCormack 说。“一切都受指标驱动，且取决于能否证明其价值。当我们将某项成果投入生产时，它已经历了一系列的概念验证（PoC），财务方面也做过深度剖析，因此我们能够迅速推进并展示其价值。”
在开启 AI 征程三年后，金融服务机构 TIAA 拥有了丰富的生成式 AI 和代理型 AI（Agentic AI）用例库，涵盖了欺诈检测与预防、呼叫中心智能助手以及众多其他工具。该机构中绝大多数（85%）的员工都在使用其内部 AI 平台 TIAA Gate。然而，即使所有正确的架构都已就位——包括培训投资、稳健的治理框架、指导委员会、AI 卓越中心（CoE），以及将 AI 的战略使用纳入全员绩效目标的企业级硬性要求——实现 ROI 依然是一项挑战。
“考虑到实际运营成本的严峻现实，纸面上的规划有时并不能转化为真正的 ROI，”TIAA 首席运营、信息与数字化官 Sastry Durvasula 指出。“某项计划可能被证明是一次成功的试点，但你需要了解全面的运营成本——例如，运行 Token 的效率，或者你是如何处理流量以及 RAG（检索增强生成）的。”
长期担任 CTO、CIO 和 CAIO 的 Thomas Prommer 提出了三项建议，以推动对 AI ROI 的探索。首先，在项目层面建立联合问责制，为每个项目指定明确的技术赞助商和业务赞助商，由双方共同对业务成果负责。他所在的公司成功地用“嵌入在各个业务部门内部的 AI 小分队”取代了集中式的 AI 卓越中心（CoE）。他解释说，CoE 模式往往会变成一个无人负责的数据和技术交换中心，而嵌入式团队则能迫使责任在真正产生业务影响的节点上落地。
Prommer 的第三项建议是：实施与“成果里程碑”而非“可交付成果里程碑”相挂钩的阶段性关卡拨款（Stage-gated funding）。“我们不会为‘构建一个模型’拨款，我们是为‘将该品类的退货率降低 8%’拨款，并在第 90、180 和 270 天设立检查点，”他解释道。“错过两个检查点的项目就会被毙掉。我们大约会砍掉三分之一的启动项目，这非常健康。”
深入理解业务工作流，并为那些肩负执行 AI 增强工作流任务的员工精心设计体验层，是规模化创造价值和实现有效采用的必要条件。
“如果数据科学团队的某个人构建了一个极好的模型，能够提供提升制造效率的洞察，但它与车间主管的日常工作脱节甚远，那么它将永远无法被规模化使用，”联邦快递前首席数字信息与转型官 Sriram Krishnasamy 表示。
还有谁比 CIO 更适合引入那些有助于识别正确 AI 用例并确立成功指标的组织结构和业务实践呢？ IT 领导者对 AI 及更广泛技术栈的深刻理解是一大优势。但高层管理人员之所以将 CIO 倚重为关键的 AI 编排者，是因为他们被证明能够跨越各种业务职能进行有效协作，并能充当变革管理的捍卫者。
今年，近半数（46%）的受访者将 CIO 视为能够主动识别业务需求和机遇，并随后提出符合既定业务目标的技术与供应商建议的商业领袖。绝大多数（83%）的人将 CIO 视为变革的缔造者（Changemaker）。
与去年非常相似，CEO 为 IT 领导者设定的首要任务依然是研究并实施 AI 产品和项目（由 27% 的受访者提及）。根据 79% 的受访者反馈，IT 领导者正通过在 AI 应用上与业务部门展开更加紧密的合作来履行这一使命。
“AI 需要极高的高管参与度——在我们的实际情况中，由我来牵头冲锋陷阵是最合理的安排，”First Student 的 McCormack（同时也是 CIO.com 名人堂成员）说道。
今年的 IT 领导者受访者预计，将加速并扩大对 AI/机器学习（76%）、代理型 AI（70%）以及网络安全（63%）的参与度。受访组织预计，在未来一年中，涵盖全套 AI 技术的投资将会激增，包括生成式 AI（67%）、机器学习（66%）和代理型 AI（65%）。
[图片4：CIO.com / Foundry 提供的关于未来一年各项 AI 技术投资预期增长的图表]
First Student 目前正跨越多个用例大规模地将 AI 投入生产运营，包括预测性维护、车队及驾驶员安全、合同开发、自动化招聘、智能体软件开发，以及旨在协助内部用户解决帮助台和 HR 问题的代理型语音机器人。McCormack 表示，随着公司不断构建其 AI 赋能用例的投资组合，将一切扎根于灵活的架构中是至关重要的。
“这局势变化太快；很难轻易锁定某一个解决方案，”他解释道。“我们正在构建自己的架构，以便能够快速切换模型”，从而不被单一系统所绑定，他说道。
尽管 AI 要求全员严阵以待，但它并非今年 CEO 对 CIO 下达的唯一指令。网络与数据安全依然是 C 级高管最为关注的核心问题，四分之一的受访者指出这是 CEO 在 2026 年的首要任务，高于去年的 20%。此外，23% 的受访者指出，CEO 还期望 CIO 能进一步强化 IT 与业务的协作。
为了达成这些指令，CIO 们正在业务流程与 IT 自动化（56%）、安全与风险管理（55%）以及数据与商业分析（54%）等领域扩展其技术举措。
在 RPI，建立坚实的数据和治理基石是最重要的一项议程，主要为了更广泛的 AI 部署和采用做足准备。就任 RPI CIO 刚满 70 天的 Ballinger 坦言，该教育机构的并不旨在成为 AI 创新浪潮的第一批尝鲜者。相反，其战略是不断适应、成长，并重塑组织结构及数据生态系统，以期最大化地实现 AI 承诺的优势。
Ballinger 目前正在招标一份 RFP，其范围囊括了数据编织层（Data Fabric）、安全容器化以及数据工厂方案。“我们在设计生态系统时，始终将战略和 KPI 铭记在心，”她说。“整个流程的前提，是在业务案例触及数据生态系统之前，就预先判定它们是否具备价值。我们绝不想把某样东西随意塞进生态系统里，然后盲目祈祷它能产生回报。”
随着变革步伐的加剧和围绕 AI 创新的风险不断攀升，CIO 的角色将继续向更偏向业务主导、而非纯粹聚焦技术的方向发展。今年，84% 的 IT 领导者受访者将 CIO 职位定位为更加侧重数字化和创新，同时 82% 的人证实，与业务同僚相比，CIO 更有可能主动引领数字化转型的各项举措。
现在，平均每位 CIO 都要身兼 1.6 个职位，包括首席安全官（CSO）、首席信息安全官（CISO）、首席 AI 官（CAIO）以及其他业务相关岗位。这份工作正变得更加广泛、极具战略性且更富成就感，特别是对于那些愿意告别传统“仅维持系统运转（keeping the lights on）”的 CIO 模式、积极拥抱新挑战的领导者而言。
“2026 年的 CIO 是一种混合体——一半是运营架构师，一半是风险官，”Prommer 总结道。“技术上的选择正变得越发简单，但商业和伦理层面的抉择却变得愈加艰难。那些只懂得技术栈的 CIO，未来必将向那些同时精通技术、商业和伦理双面领域的 CIO 汇报工作。”
