一、 在当下，大部分企业是否已做好应用AI的准备

数字化时代的到来，‌企业对于数字化的需求越来越高。而CIO作为企业中数字化转型的重要推动者，‌须具备新型的数字化领导力，‌深度理解人工智能、云计算、‌大数据、区块链等核心技术，‌通过创新方式以技术驱动业务转型，从而提升组织的机动性和竞争力，切实‌帮助企业实现降本增效。

在当下数智化时代，CIO需具备的两项核心职责：

• 推动IT技术在企业运营中的深度整合：CIO负责推动信息技术的全面应用，以支持企业的业务运营与策略落地。通过制定和执行既定的IT战略规划，确保技术与企业整体的战略紧密对接，从而有效提升竞争力和运营效率，实现敏捷响应市场变化。
• 构建高效的跨界沟通机制：CIO作为企业高层管理者与IT部门之间的桥梁，应致力于建立高效的沟通机制。通过促进双方的协作，确保IT战略规划与企业战略目标的一致性，提升高层的支持与参与，为数字化转型的成功落地提供坚实保障。

如今CIO在决策过程中面临前所未有的压力和挑战，尤其是在经济低迷和行业竞争加剧的背景下，既要权衡各种因素还需平衡多方利益，很难做到面面俱到。CIO作为企业高层管理者，任何失误都可能遭到利益相关者的严厉审视。因此，众多CIO对人工智能寄予厚望，希望这项极具潜力的技术能够帮助他们快速解决问题并做出最佳决策。

尽管AI已展现出了巨大的能力，它仍需要更多的时间和耐心来壮大成熟，以真正发挥其应有的价值。此外，CIO还需关注数据质量和团队技能的提升，致力于塑造新型企业文化，鼓励创新与协作，以更好地适应数字化转型带来的变革，从而为AI的有效应用创造良好的环境。

二、 面对困境中的企业，应用AI仍面临诸多挑战

1. 企业高层认知挑战：

领导层对AI的认知是评估企业是否引入人工智能的至关重要部分。根据2023年的一项调研表明，有75%的受访领导者认为先进的生成式AI将成为推动企业成功的关键工具，但在实际应用于自身的决策流程时，这些领导者仍在进行激烈的思想斗争。这证明，尽管大家对AI的潜力有广泛共识，但仍对AI应用于决策中产生质疑。因此，如何有效地整合AI以提升决策质量仍是一个亟待解决的问题。

2. 预期与实际落差挑战：

另一机构调研也揭示了一个不容忽视的现实：超过一半的受访者认为，人工智能的能力被严重高估。这一发现对我们普遍认知的“AI无所不能”理念提出了挑战。过度宣传可能造成了期望的泡沫，企业在实际应用中发现，AI技术难以满足这些不切实际的期望。这种明显的落差不仅影响了AI的信誉，还为企业决策者带来了深刻的困惑与不确定性。

3. 数据质量挑战：

许多企业领导者对人工智能的主要担忧集中在数据问题上。如果企业缺乏可信、可靠的数据，即便是最先进的AI系统也可能产生错误、有偏见或潜在危险的结果。这种数据质量的不足不仅削弱了AI的决策能力，还可能引发严重的业务风险。因此，许多企业目前仍处于“+AI”的阶段，即在传统业务流程中简单地引入AI技术，而并未实现全面的数字化转型。这一现象反映出对数据治理和管理的不足，阻碍了AI的潜力发挥。随着AI技术的不断进步，这一问题将愈发突显，企业面临的挑战是如何有效整合和管理数据，以便在未来实现“AI+”的真正转型。

4. 人才与组织变革挑战：

最后，人工智能（AI）的深度应用要求组织具备全新的人才和技能。为了有效实施AI技术，企业可考虑设立专门的职位并招聘具备相应能力的专业人才。尽管AI有潜力创造更多岗位，但这一转型过程并非没有代价，因AI技术的引入，传统岗位可能会被削减，造成短期内的就业不稳定。

此外，AI的实施带来了全新的工作方式和分工模式，这与传统的运营模式存在显著差异，企业在转型时可能会遭遇文化和结构上的抵触。这种转变不仅需要时间来适应，还可能对团队的协作和效率产生负面影响。因此，企业在拥抱AI的过程中，面临着复杂的人才管理和组织变革的双重挑战。

三、 脱离思维惯性，理性看待人工智能

人工智能在提升生产力和创新业务模式方面具有巨大潜力，但技术并不是最大的障碍。实际应用中，AI落地的最大挑战在于文化认知和思维模式方面的障碍。因此，企业必须着重于如何让员工认识到人工智能的实际价值，以及它在提升工作效率和创造新机会方面的潜力。

此外，人工智能的适应和掌握是一个渐进的过程，企业需要在技术开发和人员培训方面进行持续的投资。在推动其落地的过程中，企业也容易陷入一些常见的误区，这需要特别关注和避免。

误区一：技术至上，别人有什么，我们也要有什么。

首先，许多企业在数字化转型过程中容易陷入技术至上的思维误区，认为他人采用的系统也必须跟随。企业数字化转型的本质，即业务的变革与重组，而不仅仅是技术的引入。数字化转型的核心目标应聚焦于业务创新、提升内部运营效率，并为客户提供更优质的产品和服务。

在这一背景下，企业必须清楚，业务是目的，技术仅是实现这一目的的手段。考虑到人工智能技术发展迅速，但其成熟度和稳定性差异显著。在应用时，企业应根据自身的业务需求和技术能力合理设定期望值。同时，企业需加大对AI技术的研究与理解，以更好地评估其适用性和潜在价值。

因此，数字化领导者必须重视人才的培养和工作方式的重新定义，避免盲目跟风，以确保企业在竞争中保持优势。

误区二：大模型是无所不能的。

如将人工智能视为“无所不能”的观念是对大模型能力的极端夸大。在实际应用中，企业面临的首要挑战是，员工对大模型的理解存在巨大差异，导致对其应用的想象千差万别。因此，缺乏明确的应用场景是AI大模型落地的主要障碍。

误区三：有大量数据就能训练出好的专家模型

在进行场景化的人工智能应用开发时，简单地增加训练数据量、扩展模型参数规模或延长训练时间并不足以保证预训练模型的效果。尽管大规模数据集是训练AI大模型的基础，但多样化的数据集才能帮助模型更好地理解和捕捉不同的概念、语义和语法结构，从而提升其泛化能力。因此，高质量数据在提升模型性能中的重要性不容忽视，不仅显著提高模型的精度和可解释性，还能缩短训练时间。

四、 人工智能成熟度模型：企业智能化进程的关键框架

在数字化转型的浪潮中，人工智能被寄予厚望，被视为推动企业创新和增长的关键力量。有关权威研究机构将企业在人工智能应用中的发展分为五个阶段，旨在帮助组织评估和提升其AI应用能力。各阶段具体如下：

1. 探索阶段：企业对人工智能技术有初步了解，并进行小规模试点，但缺乏系统性应用和策略。在这一阶段，企业文化的建设至关重要，鼓励创新和包容失败的环境能够激励员工主动尝试人工智能应用，打破对新技术的抵触情绪。
2. 应用阶段：企业开始将人工智能应用于特定业务流程，形成初步的应用案例，但其整合性和深度仍然有限。在此阶段，企业应开始建立数据管理体系，确保数据的质量和完整性，以支持AI模型持续的训练和优化。
3. 提升阶段：企业在多个方面广泛应用人工智能，建立了较为完善的技术架构和数据管理体系，能够支撑更多的人工智能项目应用。此时，跨部门协作变得尤为重要，以促进知识共享和经验交流，加速人工智能应用的落地。
4. 优化阶段：企业对人工智能应用进行持续优化，关注效果评估和价值实现，能够灵活应对市场变化，推动业务创新。并且企业需持续提升人才技能，建立培训机制，确保员工具备数据分析和人工智能的应用能力，以确保持续演进中保持竞争力。
5. 引领阶段：企业在行业中处于领先地位，能够利用人工智能技术进行全面的战略转型，推动组织的智能化发展和新业务模式的形成。在这一阶段，企业应继续整合多源数据，形成统一的数据平台，以支持人工智能项目的成功和业务价值的最大化。

以上五阶段的人工智能成熟度模型为企业提供了一个全面的评估框架，助力企业通过有机整合企业文化、数据管理和人才技能的力量，在推动智能化进程中取得成功。

综上所述，企业应在不同阶段去制定相应的战略和实施规划，以实现从基础探索到全面引领的转变。此外，在人工智能落地的整个过程中，CIO还应带领IT部门积极探索人工智能技术在新产品、服务以及研发领域的价值；在运营上不断进化，从组织驱动逐渐进化到人工智能驱动；持续建立企业的变革机制，保证具备持续变革的能力，以应对未来充满不确定性的挑战。