當下，企業(yè)都認識到，要想充分利用人工智能的潛力，還需要在數(shù)據(jù)、人員和流程方面做好準備。事實上，埃森哲最近的一項調(diào)查發(fā)現(xiàn)，幾乎所有（99%）高管都表示，他們計劃擴大對這項技術(shù)的投資。因此，領導者需要從根本上重新思考如何完成工作。CIO 對業(yè)務流程具有跨職能視角，對如何利用技術(shù)重塑運營和實現(xiàn)價值有著深入的了解，因此他們尤其有能力幫助企業(yè)為人工智能做好準備。

然而，領導者們卻很難采取必要的下一步措施，讓技術(shù)落地。例如，埃森哲戰(zhàn)略公司（Accenture Strategy）最近的一份報告指出，67% 的高級技術(shù)領導者認為，同僚缺乏對技術(shù)的認識是將技術(shù)融入戰(zhàn)略制定的主要障礙。要做到這一點，關(guān)鍵在于理解并將人工智能和創(chuàng)新與企業(yè)的成功聯(lián)系起來。

要將人工智能有效地融入企業(yè)，首先要制定明確的目標，確定業(yè)務價值，并將人工智能戰(zhàn)略與這些總體業(yè)務目標相結(jié)合。許多 CIO 已經(jīng)開始負責推動公司的數(shù)字化議程，并將人工智能置于前沿和中心位置，利用人工智能解決方案來實現(xiàn)戰(zhàn)略中最關(guān)鍵的要素。他們認識到，建立一個強大的基礎架構(gòu)是企業(yè)邁向企業(yè)就緒狀態(tài)的第一步，也是使企業(yè)能夠以最高效率和效益擴展人工智能并促進整個企業(yè)成功采用人工智能的第一步。事實上，98% 的全球高管都認為，人工智能基礎模型將在其組織未來三到五年的戰(zhàn)略中發(fā)揮重要作用。

那么，CIO 們現(xiàn)在可以做些什么呢？在設計我們新的企業(yè) AI 導航工具（AI Navigator for Enterprise）的過程中，我們發(fā)現(xiàn) CIO 應該問自己以下 8 個問題，以測試他們的企業(yè)是否為人工智能做好了準備： 

01 | 我們應該使用哪種基礎模型？

換句話說，什么樣的架構(gòu)最能確保模型輸出的相關(guān)性、可靠性和可用性。人工智能模型和供應商的數(shù)量與日俱增。選擇一個模型需要仔細斟酌，以確保它符合貴組織的需求和要求。

02 | 我應該如何讓這些模型為我們所用？

企業(yè)可以采取兩種主要方法來部署模型，每種方法都有自己的優(yōu)點。你是需要一個 “完全控制”選項，在自己的公共云上訪問模型，還是計劃從外部供應商那里以托管云服務的形式訪問生成式人工智能，從而實現(xiàn)快速和簡單？

03 | 我們將如何根據(jù)自己的數(shù)據(jù)調(diào)整模型以供消費？

人工智能與數(shù)據(jù)一起，已成為強大數(shù)字核心的關(guān)鍵組成部分，是當今企業(yè)競爭優(yōu)勢的主要來源。要從生成式人工智能中獲得最大價值，就需要利用你的專有數(shù)據(jù)來提高企業(yè)內(nèi)部的準確性、性能和實用性。請考慮通過各種方式將預先訓練好的模型與你自己的數(shù)據(jù)相結(jié)合，以創(chuàng)建與你的組織和員工相關(guān)的定制工具。

04 | 我們企業(yè)的整體準備情況如何？

首先考慮你的集成和互操作性框架。你的基礎模型是否安全可靠？采用人工智能技術(shù)給每家公司帶來了新的緊迫性，即需要制定一個強大而負責任的人工智能合規(guī)計劃。遵守法律、法規(guī)和道德標準是建立健全的人工智能基礎的必要條件，在設計階段實施控制以評估人工智能用例的潛在風險也是如此。

05 | 我們的碳足跡如何？

基礎模型雖然經(jīng)過預先訓練，但在適應和微調(diào)過程中仍會消耗大量能源。耗能多少及其影響取決于購買、提升或構(gòu)建基礎模型的方法。如果不加以控制，就有可能對環(huán)境造成嚴重影響，因此更有必要事先權(quán)衡可持續(xù)發(fā)展因素，以便為企業(yè)和環(huán)境做出正確的選擇。

06 | 如何實現(xiàn)生成式人工智能應用開發(fā)的產(chǎn)業(yè)化？

在選擇和部署基礎模型之后，下一步就是考慮可能需要哪些新框架來實現(xiàn)應用開發(fā)的產(chǎn)業(yè)化和加速。快速工程技術(shù)正迅速成為一種與眾不同的能力。通過將這一過程產(chǎn)業(yè)化，你可以建立一個高效、精心設計的提示語語料庫，并根據(jù)特定的業(yè)務功能或領域設計模板。

07 | 大規(guī)模運行生成式人工智能需要什么？

利用新技術(shù)顛覆現(xiàn)有流程和重塑工作方式本身就很復雜。但是，如何將人工智能產(chǎn)生的價值大規(guī)模貨幣化，應該是每個 CIO 都在思考的問題。人工智能憑借其能力，成為促進創(chuàng)新的沃土。而 CIO 的角色決定了他們與整個企業(yè)結(jié)構(gòu)的緊密聯(lián)系。尋找跨職能合作的機會將帶來全新的見解和明智的決策，從而促進企業(yè)內(nèi)部和整個行業(yè)的開放式創(chuàng)新，同時釋放新的增長機遇。   

08 | 我應該從哪里開始，我們又該如何引導我們前進的方向？

人工智能催生的生產(chǎn)力是下一個重要里程碑。軟件開發(fā)是 CIO 們大顯身手的成熟領域。深入了解并分享你的使用案例，以展示你團隊的實際經(jīng)驗和試點項目的切實成果。例如，埃森哲去年研究了生成式人工智能如何幫助我們的軟件開發(fā)團隊更快地推出產(chǎn)品。我們使用了亞馬遜 CodeWhisperer 等人工智能工具，發(fā)現(xiàn)開發(fā)人員的工作效率和代碼質(zhì)量有了顯著提高。我們的整體發(fā)布周期更快了，這幫助我們在創(chuàng)紀錄的時間內(nèi)交付了新的 AWS Velocity 平臺。通過自己的案例研究，你可以展示如何將其變?yōu)楝F(xiàn)實，并指導組織的其他成員在哪些方面進行實驗和測試、快速行動并迅速擴大使用范圍。你將更有能力指導你的利益相關(guān)者了解技術(shù)的發(fā)展方向、發(fā)展速度以及組織可以期待的結(jié)果。

新拐點

對于每個行業(yè)來說，技術(shù)都是實現(xiàn)更強勁增長、更敏捷和更高彈性的關(guān)鍵，而人工智能則是關(guān)鍵的差異化因素。因此，這項技術(shù)將從根本上改變我們的工作和生活。我們的研究發(fā)現(xiàn)，40% 的工作時間都可能受到大型語言模型（LLM）的影響。仔細觀察就會發(fā)現(xiàn)，具體到 IT 和技術(shù)崗位，73% 的總工作時間都可以被人工智能所改變，因此，必須為安全、負責、經(jīng)濟高效地擴展人工智能奠定正確的基礎，從而實現(xiàn)真正的商業(yè)價值。

CIO 們面臨著一個重大機遇，他們可以挺身而出，幫助企業(yè)在當今快速轉(zhuǎn)型的數(shù)字環(huán)境中應對復雜局面。他們可以利用人工智能的突破性進展和著眼于整個企業(yè)的整體績效方法，找到讓技術(shù)為他們服務的途徑，從而開辟新的績效前沿，重新定義他們自己和他們所處的行業(yè)。

這一切都始于企業(yè)準備就緒，而 CIO 則是釋放價值、創(chuàng)建未來組織的關(guān)鍵。

來源：www.cio.com