AI 重塑企业：CEO 与 CIO 的战略对话，谁将破局，谁将出局

数字化浪潮席卷而来，新一代人工智能AI加速颠覆行业格局，产业旧秩序正在瓦解，行业新规则悄然生长。有人奋力跃迁，敏锐抢占先机；有人止步不前，被技术浪潮抛弃。决策者们不得不思考：哪些企业将浴火重生，哪些企业即落幕消失？哪些职业迎来黄金时代，哪些岗位淹没于历史尘埃？

CEO 与 CIO 之间的每一次深度对话，都是决定企业未来的一场豪赌。如何让 AI 成为企业的增长引擎，而非成本负担？如何在变革中占据制高点，而非被市场淘汰？作为 The Open Group 黄金会员、地区认证伙伴及授权培训中心，上海信息化培训中心SITC 深入解读TOGAF和IT4IT配套的 《企业高管 AI 指南》，为企业领导者及中高级管理者提供权威 AI 战略指导，助力在 AI 决策与实施过程中降低不确定性，最大化投资回报，在行业变局中破浪前行。

AI的基本定义与能力

AI不再只是一个技术术语，它代表了能够分析数据、提供建议和生成新信息的系统。AI可以在各个领域发挥作用，包括数据分析、客户服务、供应链管理等。通过有效地利用AI，企业可以实现更高的效率和更低的成本。

• • AI目前本质上还只是模仿人类认知的系统，而非真正的智能。

AI极简模型

这个AI极简模型提供了一个简单的框架,用于思考和设计AI系统。它将AI活动放在中心位置,并围绕其他四个关键部分:输出、信息、训练和请求。

1. 1. AI活动(AI Activity):模型的核心,定义了你希望AI执行的任务。归纳起来，AI可以执行三种职责:
   • • 认知分析（Cognitive Analytics）：从复杂数据中提取信息，发现模式。
   • • 认知决策（Cognitive Decision-Making）：基于数据和训练，做出推荐或决策。
   • • 信息生成（Generate Information）：创建文本、图像或音频等多态内容。
2. 2. 输出(Output):定义AI系统所需的输出以及输出方式。这是最重要的决策之一,因为它将驱动训练和信息的需求。
3. 3. 信息(Information):AI系统工作所需的信息,也用于训练AI。确保组织能够持续执行所需的信息管理活动,以提供高质量的信息,这对AI系统的成功至关重要。
4. 4. 训练(Training):用于使软件提供预期输出的反馈和奖励机制。
5. 5. 请求(Request):AI将接受的请求的方法和范围。

AI的局限性：

该模型强调,许多对AI的担忧源于对输出考虑不足。AI系统没有任何上下文或理解,它只是根据提供的信息,完全按照训练的方式执行任务。确保适当地定义和控制输出是至关重要的。

• • AI没有上下文理解能力，无法真正“思考”。
• • 无法自主推理或跳脱训练数据。
• • 无法独立评估输出质量或做出创新性决策。

这个AI基本模型为设计和开发AI系统提供了一个简单而全面的框架,强调了关键决策领域,并强调要特别注意输出的定义和控制。

AI的商业价值评估

企业考虑AI投资时，需要明确价值的定义。价值不仅仅是直接的财务回报（ROI），还包括在动荡时期降低风险的能力、提升组织变革能力等。通过评估潜在的收益与预期的投资，企业可以做出更明智的决策。

AI的投资应该基于实际业务目标，而非技术热潮。企业应当：

• • 确定AI如何提升业务流程、降低成本、提升质量。
• • 善于利用数字化转型七大杠杆，关注业务转型、客户体验、产品/服务数字化、IT敏捷性、组织文化、战略、商业生态。

AI大致可分为三类活动：

• • 分析复杂信息（如预测市场趋势、优化库存）。
• • 系统性决策支持（如AI评估供应链风险）。
• • 生成新内容（如自动化文案或产品推荐）。

从产品角度，寻找AI突破的现实应用场景：

• • 用于制造产品或提供服务的主要活动
• • 用于维持组织运作的支持类活动
• • 用于增强现有产品和服务
• • 用于开发新产品和服务
• • 用于进入新的产品和服务细分市场

表：数字化转型七大杠杆撬动AI价值

杠杆名称	涉及的方面	撬动AI的价值说明
1. 业务流程转型 (BPT)	创建适当的流程纪律和平衡	通过优化业务流程，AI可以提高生产效率，降低成本，提升客户满意度。
2. 客户参与和体验 (CEX)	客户对产品或服务的主观感受	AI可以分析客户反馈，个性化服务，提高客户满意度和忠诚度。
3. 数据驱动决策	数据收集和分析	AI可以处理和分析大量数据，提供深刻的洞察，帮助企业做出更明智的决策。
4. 组织文化	透明的决策和持续学习	AI可以促进数据驱动的文化，提升组织的学习能力和适应性。
5. 技术基础设施	IT基础设施的现代化	现代化的IT基础设施可以支持AI的实施，提升数据处理能力和系统集成。
6. 战略	独特的价值链配置	AI可以帮助企业优化战略决策，提升竞争优势。
7. 绩效管理	绩效评估和反馈机制	AI可以提供实时的绩效分析，帮助企业及时调整策略以实现目标。

AI项目应对不确定性

AI项目往往伴随着高失败率，主要是由于缺乏成熟的实践和最佳方案。为了降低风险，建议采取有效策略。

不确定性问题

AI投资失败率高达80%-92%（远高于IT项目的失败率）。
关键的不确定性来源：

• • 能否实现预期收益？
• • 工作量是否被准确估计？
• • 是否真正理解AI需要的全部工作？

降低不确定性的方法：

• • 分解价值：明确预期收益、工作量、风险和成本。
• • 控制复杂性：
  • • 任务范围：AI适合窄范围任务，不适合开放式问题。
  • • 数据质量：数据越“干净”，AI运行效果越好。

AI典型风险

AI无法评估自身输出的正确性（如生成错误的法律建议）。
系统性偏见问题（AI仅遵循训练数据，若数据有偏见，AI也会继承）。
AI需要持续维护（AI的训练模型会“漂移”）。
AI依赖数据治理（数据的合法性、准确性决定AI质量）。

应对措施：

加强数据管理和信息治理（确保AI训练数据高质量）。
建立AI风险管理框架，监测AI的长期运行状况。

关键业务能力

企业要成功应用AI，需要具备以下四类核心能力：

合规决策能力

识别并遵循AI相关的法律与合规要求（如各个国家和地区不同的AI监管）。
了解数据隐私和使用限制，避免违法犯规。
确保AI决策可追溯，能解释AI推荐的依据。

创新能力

能够调整业务流程以适应AI。
在失败中快速学习，避免高额试错成本。
具备AI规模化部署能力（让实验性AI变成可扩展方案）。

风险管理能力

评估AI是否符合企业风险承受度。
预防AI决策错误或训练偏差带来的长期风险。

技术能力

确保AI训练、奖励机制符合业务需求。
维护AI长期稳定运行，避免模型失效。

AI投资与实施策略

成功的创新项目需要组织具备学习和适应的能力。企业需要确保团队能够从实验中提取教训，并在成功的基础上进行扩展。创新的成功不仅仅是一个项目的完成，而是将其应用于不同的业务单元或活动中。

• • 进行实验：通过小规模实验来测试AI的有效性，避免一次性大规模投资。
• • 增量开发：逐步推进AI项目，降低AI项目失败的成本。
• • 聚焦于具体问题：先在数据清晰、任务范围明确的场景中应用AI。
• • 多样化AI投资：
  • • 不同业务部门分别尝试AI。
  • • 选择不同类型的AI技术进行测试。
• • 衡量AI成功的标准：
  • • 实际ROI（AI投入产出比）。
  • • 能否真正降低企业运营成本。
  • • AI是否提升客户体验（而非仅技术炫耀）。

AI集成进企业架构模型

上海信息化培训中心SITC专家这里展示了一个集成AI的企业架构参考模型，涵盖多个服务层次和关键组件，强调了AI技术的集成及其与传统服务层次的交互，同时确保安全和治理措施的执行。

1. 1. 应用服务：
   • • 用户应用：代表最终用户直接使用的应用程序。
   • • AI 智能体：用于处理特定任务的AI应用，可能直接与用户交互。
2. 2. 信息服务：
   • • AI 活动：执行AI相关的处理任务，如数据分析或决策支持。
   • • 数据库服务：存储和管理数据，为AI活动和其他服务提供支持。
3. 3. 基础设施服务：
   • • 计算服务：提供计算能力，支持AI活动和其他应用的运行。
   • • 存储服务：负责数据存储和管理，确保数据的可用性和安全性。
4. 4. 通信基础设施：
   • • 网络服务：确保各个组件之间的通信，支持数据传输和连接。
5. 5. 外部服务：
   • • AI 大模型：位于企业外部的AI模型，提供高级AI功能，供企业内部的AI智能体和活动使用。
6. 6. 安全和治理：
   • • 安全服务：保证系统的安全性，包括身份验证、授权和数据保护。
   • • 治理服务：负责数据治理、合规性和政策制定，确保系统运行符合企业和法律要求。

连接线展示了各个组件之间的关系和数据流动。例如，应用服务中的“AI智能体”与外部服务中的“AI大模型”进行交互，而信息服务中的“AI活动”与各个基础设施和治理服务相连接，确保数据处理的安全性和合规性。

集成AI的企业架构模型展示了AI技术如何融入企业架构，通过整合外部AI大模型和内部AI智能体，实现信息服务、应用服务与基础设施的无缝连接，推动数字化转型。安全和治理层确保数据处理的安全性和合规性，从而提升企业的整体效率与创新能力。

AI并非神奇的“无所不能”，而是强大的信息处理工具。CEO和CIO应该达成共识：

• • AI是企业数字化转型的强大工具，但并非万能。
• • AI需要清晰的业务目标，而不仅仅是技术尝试。
• • 领导者应注重减少AI相关的不确定性，确保AI投资能产生实际业务价值。

AI转型与工具咨询服务

—— 助力企业构建智能化未来

在数字化浪潮加速推进的今天，AI已成为企业竞争力提升的核心驱动力。然而，如何高效引入AI技术、优化业务流程，并充分释放智能化潜力，仍然是许多CIO面临的关键挑战。上海信息化培训中心（SITC）作为中国领先的信息化促进与数字化推进机构，依托深厚的行业经验，为企业提供一站式 AI转型咨询与AI工具顾问服务，助力企业快速落地AI应用，实现智能化升级。

AI转型咨询服务：驱动企业AI化变革

1. 1. AI转型方案咨询服务
   • 企业AI战略规划：基于企业业务需求与行业趋势，制定AI转型路径，确保AI技术与业务目标深度融合。
   • AI应用场景分析：深入剖析企业痛点，挖掘高价值AI应用场景，实现智能决策、流程优化与自动化提升。
   • AI治理与风险控制：建立企业级AI治理体系，确保数据安全、合规性和透明度，助力企业稳健推进AI应用。
2. 2. AI智能体规划和设计服务
   • 智能体架构设计：根据业务场景，设计企业级AI智能体（如AI客服、智能运维、智能营销助手），提高运营效率与用户体验。
   • 多智能体协同：规划企业内部AI智能体的协作模式，实现跨部门信息共享、智能联动，提升整体运营智能化水平。
   • 智能体落地指导：提供从概念验证（PoC）到全面部署的全流程支持，确保AI智能体平稳落地并产生价值。

AI工具顾问服务：构建高效智能化工具生态

1. 1. AI工具插件开发服务
   • 企业专属AI工具定制：根据企业特定需求，开发AI增强型插件，赋能业务高效运作。
   • 主流AI平台扩展：基于企业现有工具体系，开发专属插件，提升AI工具的适配度与实用性。
   • AI工具集成优化：优化现有AI工具的性能，增强功能模块，确保工具稳定运行并提供持续的业务价值。
2. 2. 三方系统集成服务
   • AI能力无缝集成：帮助企业将AI能力嵌入ERP、CRM、HRM等核心业务系统，实现智能化升级，提升业务响应速度与决策效率。
   • API与数据接口优化：优化企业现有IT架构，打通AI工具与传统业务系统的数据流，提升数据共享与智能决策能力。
   • 智能工作流自动化：基于AI与RPA（机器人流程自动化）技术，构建智能工作流，实现自动化处理，降低人力成本，提高运营效率。

为什么选择SITC？

• 深厚的行业经验：多年信息化与数字化推进经验，拓展应用TOGAF和IT4IT参考模型，深入理解企业AI化需求与挑战。
• 专业的AI技术团队：汇聚AI战略规划、智能体设计等领域的专家，提供高质量的咨询与实施服务。
• 实践驱动的落地能力：不仅提供AI战略咨询，更注重方案落地，确保AI技术真正赋能业务增长。

如果您的企业正在探索AI转型，或者希望高效整合AI工具，SITC将是您值得信赖的合作伙伴。让我们一起构建智能化未来，抢占AI时代的制高点！

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