如今，决策者能获取的信息比以往任何时候都多，但数字化领导者必须对利用不同数据源以取得成功的合理节奏和切入点设定预期。
AI为数据分析带来了福音，专业人员可以将数据处理和异常检测等常规任务自动化，同时，复杂的数学方程几乎可以实时运算，因此，他们能以前所未有的速度获取信息。借助AI的洞察力，传统的决策周期已从数周缩短至数秒，这促使Gartner预测，到2027年，50%的商业决策将由智能体增强或自动化完成。
这种获取信息的能力固然强大，但也引发了人们对决策速度的期待，并增加了在决策过程中忽略关键事项的风险，这一点也引起了萨特帕尔·查纳(Satpal Chana)的关注。
“所有这些技术让决策者能比以往更快地掌握洞察力，这引发了一场有趣的讨论，因为他们现在觉得需要更深入地思考问题。”英国旅游局(Visit Britain)数据分析副主任表示。该机构利用Databricks技术和AI分析舆情、旅游趋势和英国旅游业情况。“信息量很大，但会不会太多了呢?”
交通专家FlixBus公司的数据服务首席产品负责人雅各布·里斯曼(Jakob Rissmann)也是一位认识到问题严重性的数字化领导者。他提到最近与公司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，随后提出了一个关于AI利用的设问。
“他问我们是否应该减少利用AI，我思考了一下，回答道：‘我以前从未想过这个问题。’”他说，“通常方向是相反的，大家讨论的都是如何更多地利用AI。”
无论使用量如何，目前的证据都表明，对AI的投资正在不断增长。Gartner最近还预测，今年全球GenAI支出预计将增长超过76%，达到6440亿美元，这表明AI即将在商业运营和消费产品中发挥比现在更为核心的作用。
然而，进一步投资技术的决策并不能保证成功。Carruthers和Jackson的年度《数据成熟度指数》发现，68%的数字化领导者认为，他们企业中的技术要么极大地支持了数据利用，要么在很大程度上支持了数据利用，但近三分之一的首席数据官(CDO)则表示，技术阻碍了数据利用。
该咨询公司的CEO卡罗琳·卡鲁瑟斯(Caroline Carruthers)表示，投资AI仅仅是个起点。“与我交谈的大多数商业领袖都能看到AI与数据之间的联系。”她说，“他们对这些发展感到兴奋，但也认识到企业需要为这些技术提供合适的内容，他们逐渐认识到，数据治理和管理等其他问题也很重要。”
对AI利用设定预期
其中，最重要的一点就是教育。尽管公司不断投资AI，但许多最受欢迎的工具，如ChatGPT和Gemini，员工都可以在家中免费试用。
Truist银行批发银行业务首席数据官阿米特·帕特尔(Amit Patel)在最近于旧金山举行的Snowflake峰会上的一次媒体小组讨论中表示，数字化领导者很可能会遇到这样的用户：他们在工作之外见证了快速的变化，却对企业转型的缓慢步伐感到沮丧。
“在个人生活中轻松使用这些大型语言模型，影响了人们对在商业环境中部署模型速度的看法。”他在活动中表示，“我认为，有一个教育过程，让人们明白不能只是打开AI，将其指向数据库或应用程序，然后明天就能得到答案。”
帕特尔表示，他经常遇到期望AI工具触手可及的员工，然而，IT部门的存在是有原因的：确保新技术的安全采用。他补充说，CIO必须与业务合作伙伴共同设定预期，并确保员工明白，使用任何AI工具都要符合业务政策以及行业规则和法规。
FlixBus公司的里斯曼也认识到了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对每次创新都经过充分演练的过程。
“一开始，这让人应接不暇，然后我们学会如何正确使用它，同时也知道它可能存在危险。”他说，“这个过程是通过教育来实现的，通过使用这些技术和了解它们来实现，人们应该就自己想在哪里使用AI、不想在哪里使用AI，做出明智的决定。”
与数字化领导者讨论后得出的结论是，利用AI产生的洞察力需要细致入微，员工渴望使用能够快速解答棘手问题的工具，但CIO在这其中的平衡作用是，帮助确保AI洞察力在最合适的地方得到应用，以创造最大的商业价值。
英国汽车故障救援专家英国汽车协会(The AA)集团CIO安东尼·豪斯多弗(Antony Hausdoerfer)就采取了这种做法。他正在推动一项数字化转型计划，利用爱立信等关键合作伙伴以及公司的汽车健康助手Vixa，提供数据支持的服务。豪斯多弗的经验让他认为，CIO必须采取有针对性的方法。
“我认为你不应该害怕AI，因为这项技术可能会给你带来前所未有的洞察力。”他说，“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，从而保持一致性，这个过程关注的是数据如何促进这种决策，而不是不断地从一个事情转向另一个事情。”
以战略眼光看待洞察力
对于想要帮助企业将洞察力转化为突破性决策的CIO来说，这种有针对性的方法将是成功的关键。HPE的全球CIO罗姆·科斯拉(Rom Kosla)和其他数字化领导者一样，了解这一挑战的规模，他将AI视为一种平衡器，因为现在所有公司的员工都能轻松获得功能强大的工具。
“知识将无处不在，并将高度商品化。”他说，“但仍需维护决策权，我认为，即使我们现在有了自主式AI系统，仍需明确它们能做什么、不能做什么，我认为，目前尚不清楚如何定义这些界限。”
一些企业正在努力应对这一切，电信巨头诺基亚的产品组合与架构负责人米科·亚尔瓦(Mikko Jarva)通过帮助开发网络应用程序编程接口(Network APIs)，将移动网络能力引入自动驾驶汽车、机器人出租车和无人机飞行等前沿交通领域，取得了显著进展。
亚尔瓦和他的团队将SnowflakeAI数据云与诺基亚的网络即代码(Network as Code)平台相结合，创建了一种最优路径算法，可预测相关网络关键绩效指标(KPI)，确保自动驾驶车辆拥有高质量的连接，他渴望设定界限，以探究AI如何进一步帮助改进运营流程。
“我们正在探索将生成式工具与我们的数据相结合的使用方式。”他说，“我们可以利用这项技术来帮助提出业务层面的问题，然后获得正确的洞察力，以了解需要优化哪些变更，因此，我们认为AI工具是一个接口，可使数据访问变得简单，更易于理解和掌握。”
让数据为你所用
服装制造商Happy Socks的CIO维韦克·巴拉德瓦杰(Vivek Bharadwaj)建议，CIO在探索各种选择时，优先要做的一件事是从海量信息中找到有价值的内容，因为现代企业面临的信息轰炸不计其数，他的指导原则是，不要为了数据而做数据，他建议其他商业领袖明确自己的目标。
“你需要思考数据如何产生你所创造的洞察力，以及哪些类型的洞察力会促使你采取特定行动。”他说，“然后，成功在于从数据到洞察力，再从洞察力到行动，其中行动会推动你收集和分析的数据类型，以及你如何制定战略。”
维珍大西洋航空公司(Virgin Atlantic)数据与AI副总裁理查德·马斯特斯(Richard Masters)是另一位专注于构建数据战略的数字化领导者。维珍航空利用Databricks的Unity Catalog将不同来源的数据整合在一起，为支持公司AI决策的信息创建一个集中位置，他认识到设定员工预期的重要性。
“我们面临的最大挑战是，在某些领域，你可以快速获取信息，但仍需对该数据进行建模并添加语义以确定内容，有些数据在准备就绪前可能需要更多的工作。”
和其他数字化领导者一样，马斯特斯表示，必须教育员工在利用AI和遵守治理框架之间找到正确的平衡，在维珍航空，人们已经利用数据洞察力改进了运营流程，提升了客户服务，现在的重点是帮助员工利用信息做更多的事情。
“在适当的治理和流程下，数据分析师现在可以访问大量内容。”他说，“他们可以在管理者考虑下一步行动时保持好奇心。有效的AI决策能在团队中激发这种强烈的好奇心循环。”
