由于AI的成本和复杂性威胁企业价值，CIO面临越来越大的压力

根据Gartner的报告，不断上升的成本和员工的抵制正在阻碍CIO实现AI成功。

Gartner指出，CIO面临着越来越大的压力，必须在GenAI项目上带来有意义的回报，但不断飙升的成本和复杂的治理挑战正在削弱他们的努力。

尽管AI有潜力变革业务，许多高级技术领导者仍在应对不可预测的开支、不均衡的生产力提升以及随着AI采用规模扩大而日益增加的风险。

Gartner公司资深副总裁分析师Mary Mesaglio在一份声明中表示：“由于技术供应商之间无情的创新竞赛，CIO们总感觉自己生活在炒作中，而AI成果的现实——获得价值的艰难——则让他们感觉像是在低谷中挣扎。”

在Gartner于2024年年中对451名高级技术高管进行的一项调查中，令人惊讶的是，57%的CIO被要求负责AI战略，然而，充分释放AI的价值仍然难以实现，四个关键挑战挡在他们面前。

生产力提升不均衡成为障碍

CIO面临的第一个主要挑战是GenAI带来的生产力提升分布不均。在接受调查的美国、英国、澳大利亚、印度和中国的部分员工中，一些人报告通过将GenAI融入工作流程，每周平均节省了3.6小时的时间，但这些好处在整个员工队伍中并不平等。

Gartner的研究显示，生产力的提升在很大程度上依赖于工作复杂性、员工经验以及员工与AI工具的个人互动等因素。

Gartner资深副总裁分析师兼Fellow Hung LeHong在声明中表示：“AI生产力的真正挑战在于，GenAI带来的生产力提升并不均衡。提升因员工而异，不仅仅是因为他们的个人兴趣和采用水平，还与工作的复杂性和经验水平有关。”

为应对这一问题，Gartner建议将AI驱动的生产力视为投资组合，平衡运营改进与那些可以重新塑造商业模式的高回报、颠覆性创新。

AI成本失控

第二个，也许是最紧迫的问题是AI实施成本的不断上升。Gartner的数据表明，90%的CIO认为失控的成本是实现AI成功的主要障碍。

印度领先卫星广播公司DishTV的CIO Abhishek Gupta表示：“每个企业在启动任何新项目(包括AI项目)之前，都必须评估ROI。重要的是用相同的标准来评估所有AI项目。一旦确定了具体的AI业务用例，就应进行全面的成本估算，并与预期的业务结果进行比较，以确保一致性和价值。”

根据Gartner的说法，如果企业对AI成本的扩展缺乏精确的理解，可能会低估多达1000%的成本，从而导致财务失误，进而削弱更广泛的技术项目。

LeHong强调：“作为CIO，你必须了解你的AI账单。你需要理解成本构成和定价模型选项，并且要知道如何降低这些成本以及如何与供应商谈判。CIO应该创建概念验证，不仅测试技术如何运作，还要测试成本如何扩展。”

治理和人力挑战使AI部署更加复杂

另一个严峻的挑战是由于AI能力的去中心化所带来的治理和数据管理的复杂性。Gartner的调查显示，只有35%的AI解决方案是由IT部门内部构建的，大多数是由传统技术团队以外的人员开发的，这带来了数据隐私、安全性和一致性方面的新风险，使CIO更难保持控制。

为应对这些问题，Gartner倡导了一种分层方法，称之为“技术三明治”。

LeHong在描述未来的AI技术堆栈时说道：“这就是‘技术三明治’概念的来源。三明治的底层是来自IT的所有数据和AI，通常是集中的，顶部是来自各处的数据和AI，通常是去中心化的，中间层则包含信任、风险和安全管理(TRiSM)技术，以确保一切安全。”

“这是你需要创建的，以适应来自各处的AI和数据。”他补充道。

Mesaglio也表示：“作为CIO，你的工作是设计一个能够处理AI复杂性的‘技术三明治’，同时还能让你保持开放，迎接新的机遇。”

最后，CIO还面临AI采用带来的人力影响，这往往被忽视。随着AI重塑工作流程和角色，一些员工可能会拥抱AI，而另一些则可能抗拒甚至怨恨，导致工作场所的紧张气氛，进而削弱生产力。

Gartner的研究显示，只有20%的CIO在积极应对AI对员工福祉的行为风险，尽管这些风险可能对绩效产生重大影响。

Gupta表示：“在当今相互关联的环境中，AI的好处已经广为人知，像ChatGPT这样的工具引发了广泛的兴趣，这让CIO在为业务用户准备AI采用时的工作变得更加容易。事实上，业务用户正积极寻找将AI融入工作流程的方法，然而，真正的挑战在于识别那些能够提升绩效并提供可衡量的项目成果的合适用例，从而证明投资的合理性。”

这些新兴挑战突显了大规模部署AI的复杂性。对于CIO来说，成功不仅依赖于技术领导力，还在于掌握成本控制、治理以及数字化转型中的人力因素。