“总是以最好的意图完成最糟糕的工作，”奥斯卡·王尔德观察到。几乎任何目睹精心策划的人工智能战略突然崩溃的首席信息官都会证明，良好的意图并不能保证成功。
没有一个 CIO 愿意破坏或延迟一项重要的 AI 计划，但它发生的频率远比许多领导者愿意承认的要多。因此，对人工智能计划的强大控制现在是首席信息官的首要任务。
避免危险
云技术和软件开发公司 Zoi North America 的董事总经理 Danilo Kirschner 表示，仅仅为了 AI 而做 AI 可能会烧很多钱，而没有取得任何切实的结果。“这就是为什么在制定人工智能战略之前应该评估预期的业务成果和实施人工智能的贡献价值，”他在一次在线采访中观察到。
系统和流程现代化公司 iTech AG 的解决方案架构执行副总裁 Laura Stash 在电子邮件采访中表示，CIO 可能会允许规避风险的利益相关者（通常是 CISO 或安全团队）实施过于严格的控制，从而阻碍实验和业务主导的用例，从而无意中破坏 AI 创新。“此外，仅依赖现成的人工智能附加组件（如 Microsoft Copilot），而不将它们深思熟虑地集成到核心业务工作流程中可能会限制影响。”
谷歌美洲人工智能基础设施实践负责人艾伦·布罗肯 （Allen Brokken） 观察到，首席信息官破坏人工智能战略的最简单方法之一是在问题实际上出在人员或流程而不是技术方面时强制过渡。“现在，随着模型和功能的爆炸式增长，很容易陷入下一个重大公告或能力中，而失去对人员和流程基本原理的关注，”他说。“当组织中的现有技术已经带来了有希望的进步时，尤其如此。”
可接受的替代方案
数据和数字工程服务公司 Altimetrik 的人工智能和数字业务高级副总裁 Tom Gersic 表示，人工智能并不是一个独立的计划。“让人工智能成为更广泛的业务转型工作的一部分并衡量产出与结果至关重要，”他在一次在线采访中说。
“保持人工智能战略步入正轨的关键是让团队成员分析最新发展，但要有纪律，只有在真正推动战略向前发展时才采取行动，”布罗肯说。
确保部署的 AI 解决方案确实节省时间或增加明确的业务价值;Stash 表示，拖慢工作流程的可选工具注定会失败。“首席信息官应该鼓励协作，为业务用户提供持续的人工智能培训......并投资于提高 IT 团队在及时工程、偏见检测和测试最佳实践方面的技能。
走上正轨
Gersic 建议，要求所有关键利益相关者重新审视项目的战略目标。“审计数据质量和访问 [并] 定义快速获胜以恢复信心。”他认为，展示早期成功也很重要。
Stash 说，虽然人工智能战略影响着许多利益相关者，但有效的方向修正只需要一两个负责任的领导者，他们有权推动决策并迅速采取行动。“在没有明确所有权的情况下，过多的协作通常会导致'分析瘫痪'和进展停滞。”
“战略的负责任领导者——通常是首席信息官、首席人工智能官或指定的人工智能战略负责人——必须拥有协调业务、IT 和安全团队的权力和授权，”Stash 说。这些人必须愿意做出艰难的决定，并执行明确的计划来修复或替换现有战略。“还要让关键利益相关者作为顾问，但保留最终责任以确保势头和结果。”
不要害怕失败，Stash 说。灾难性的失败可能是职业杀手，但小型人工智能用例的失败不应该是。她指出，关键是快速失败并向前迈进。“确定真正的问题——无论是数据、人员还是安全——并正面解决它们。”公开应对挑战并转向有效的用例的 CIO 将建立可信度和弹性。“害怕失败的领导者可能会停滞不前。”
放下魔杖
Stash 观察到，人工智能不是魔法——它是混乱的、迭代的，需要勇敢的领导层愿意快速失败并更快地修复。“如果你的人工智能战略不能让工作变得更容易或快速提供可衡量的价值，那只是昂贵的门面装饰。”
Stash 说，获胜的 CIO 痴迷于采用、可用性和任务影响，而不仅仅是技术规格或流行语。他们大胆地投资于人员、数据和真正的变革。“其他人，”她指出，“被抛在了尘埃中。