本文来自微信公众号“计算机世界”。
当下，企业都认识到，要想充分利用人工智能的潜力，还需要在数据、人员和流程方面做好准备。事实上，埃森哲最近的一项调查发现，几乎所有（99%）高管都表示，他们计划扩大对这项技术的投资。因此，领导者需要从根本上重新思考如何完成工作。CIO对业务流程具有跨职能视角，对如何利用技术重塑运营和实现价值有着深入的了解，因此他们尤其有能力帮助企业为人工智能做好准备。
然而，领导者们却很难采取必要的下一步措施，让技术落地。例如，埃森哲战略公司（Accenture Strategy）最近的一份报告指出，67%的高级技术领导者认为，同僚缺乏对技术的认识是将技术融入战略制定的主要障碍。要做到这一点，关键在于理解并将人工智能和创新与企业的成功联系起来。
要将人工智能有效地融入企业，首先要制定明确的目标，确定业务价值，并将人工智能战略与这些总体业务目标相结合。许多CIO已经开始负责推动公司的数字化议程，并将人工智能置于前沿和中心位置，利用人工智能解决方案来实现战略中最关键的要素。他们认识到，建立一个强大的基础架构是企业迈向企业就绪状态的第一步，也是使企业能够以最高效率和效益扩展人工智能并促进整个企业成功采用人工智能的第一步。事实上，98%的全球高管都认为，人工智能基础模型将在其组织未来三到五年的战略中发挥重要作用。
那么，CIO们现在可以做些什么呢？在设计我们新的企业AI导航工具（AI Navigator for Enterprise）的过程中，我们发现CIO应该问自己以下8个问题，以测试他们的企业是否为人工智能做好了准备：
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我们应该使用哪种基础模型？换句话说，什么样的架构最能确保模型输出的相关性、可靠性和可用性。人工智能模型和供应商的数量与日俱增。选择一个模型需要仔细斟酌，以确保它符合贵组织的需求和要求。
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我应该如何让这些模型为我们所用？企业可以采取两种主要方法来部署模型，每种方法都有自己的优点。你是需要一个“完全控制”选项，在自己的公共云上访问模型，还是计划从外部供应商那里以托管云服务的形式访问生成式人工智能，从而实现快速和简单？
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我们将如何根据自己的数据调整模型以供消费？人工智能与数据一起，已成为强大数字核心的关键组成部分，是当今企业竞争优势的主要来源。要从生成式人工智能中获得最大价值，就需要利用你的专有数据来提高企业内部的准确性、性能和实用性。请考虑通过各种方式将预先训练好的模型与你自己的数据相结合，以创建与你的组织和员工相关的定制工具。
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我们企业的整体准备情况如何？首先考虑你的集成和互操作性框架。你的基础模型是否安全可靠？采用人工智能技术给每家公司带来了新的紧迫性，即需要制定一个强大而负责任的人工智能合规计划。遵守法律、法规和道德标准是建立健全的人工智能基础的必要条件，在设计阶段实施控制以评估人工智能用例的潜在风险也是如此。
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我们的碳足迹如何？基础模型虽然经过预先训练，但在适应和微调过程中仍会消耗大量能源。耗能多少及其影响取决于购买、提升或构建基础模型的方法。如果不加以控制，就有可能对环境造成严重影响，因此更有必要事先权衡可持续发展因素，以便为企业和环境做出正确的选择。
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如何实现生成式人工智能应用开发的产业化？在选择和部署基础模型之后，下一步就是考虑可能需要哪些新框架来实现应用开发的产业化和加速。快速工程技术正迅速成为一种与众不同的能力。通过将这一过程产业化，你可以建立一个高效、精心设计的提示语语料库，并根据特定的业务功能或领域设计模板。
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大规模运行生成式人工智能需要什么？利用新技术颠覆现有流程和重塑工作方式本身就很复杂。但是，如何将人工智能产生的价值大规模货币化，应该是每个CIO都在思考的问题。人工智能凭借其能力，成为促进创新的沃土。而CIO的角色决定了他们与整个企业结构的紧密联系。寻找跨职能合作的机会将带来全新的见解和明智的决策，从而促进企业内部和整个行业的开放式创新，同时释放新的增长机遇。
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我应该从哪里开始，我们又该如何引导我们前进的方向？人工智能催生的生产力是下一个重要里程碑。软件开发是CIO们大显身手的成熟领域。深入了解并分享你的使用案例，以展示你团队的实际经验和试点项目的切实成果。例如，埃森哲去年研究了生成式人工智能如何帮助我们的软件开发团队更快地推出产品。我们使用了亚马逊CodeWhisperer等人工智能工具，发现开发人员的工作效率和代码质量有了显著提高。我们的整体发布周期更快了，这帮助我们在创纪录的时间内交付了新的AWS Velocity平台。通过自己的案例研究，你可以展示如何将其变为现实，并指导组织的其他成员在哪些方面进行实验和测试、快速行动并迅速扩大使用范围。你将更有能力指导你的利益相关者了解技术的发展方向、发展速度以及组织可以期待的结果。
新拐点
对于每个行业来说，技术都是实现更强劲增长、更敏捷和更高弹性的关键，而人工智能则是关键的差异化因素。因此，这项技术将从根本上改变我们的工作和生活。我们的研究发现，40%的工作时间都可能受到大型语言模型（LLM）的影响。仔细观察就会发现，具体到IT和技术岗位，73%的总工作时间都可以被人工智能所改变，因此，必须为安全、负责、经济高效地扩展人工智能奠定正确的基础，从而实现真正的商业价值。
CIO们面临着一个重大机遇，他们可以挺身而出，帮助企业在当今快速转型的数字环境中应对复杂局面。他们可以利用人工智能的突破性进展和着眼于整个企业的整体绩效方法，找到让技术为他们服务的途径，从而开辟新的绩效前沿，重新定义他们自己和他们所处的行业。
这一切都始于企业准备就绪，而CIO则是释放价值、创建未来组织的关键。
