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AI时代的数据安全革命：企业智能转型的洁净数据法则

在采访中，Pangea的CEO Oliver Friedrichs深入剖析了企业AI化进程中数据卫生管理的关键作用。随着AI应用处理敏感数据规模呈指数级增长，陈旧的访问控制体系与过时的安全策略正衍生出前所未有的风险。问：数据卫生实践如何与整体网络安全战略协同?企业在整合内部数据与大语言模型(LLM)时，正面临全新的数据隐私挑战。

2025年CIO应将AI投资押注于何处

回望2024年，我们或许会发现，这是大型语言模型(LLM)成为主流的一年，每个企业级SaaS都增加了协作助手或虚拟助手功能，许多企业也首次尝到了代理式AI的滋味。 CIO们获得了可观的预算，用于利用GenAI提高生产力、节约成本并增强竞争优势。据沃顿商学院的AI报告显示，2024年企业对GenAI的投资相比2023年增长了2.3倍，但预测未来两到五年的增幅将有所降低。

企业如何平衡GenAI采用的成本与机遇

GenAI正在重塑企业的运营方式，为提高效率、简化运营、革新客户服务和增强决策能力提供了前所未有的机遇，然而，伴随着其带来的巨大回报承诺的，还有巨大的成本，以及往往并不明确的投资回报率。对于负责管理IT预算同时推动技术创新的CIO而言，平衡GenAI的成本与收益至关重要。本文将探讨采用GenAI所面临的与成本相关的障碍，包括高昂的实施费用、低效的成本管理以及基础设施需求。

CIO面临抉择：AI投资的快速回报与创新目标

一些企业已经开始看到早期AI投资的回报，而另一些企业则在着眼长远。专家表示，最佳路径应兼顾二者。当今CIO的AI战略是一个相互竞争的议程故事：一方面是快速见效的生产力提升，另一方面是改变游戏规则的长期创新。

2025年企业扩展GenAI管道：自建与外部采购策略探索

在平衡雄心与实用性方面，扩大生成式工具的采用规模一直是一项挑战，而2025年，这一挑战比以往任何时候都要严峻。争相采用大型语言模型(LLM)的企业正面临新的现实：扩展规模不仅仅是部署更大的模型或投资前沿工具——而且要以能够转变业务运营、增强团队能力和优化成本的方式整合AI。成功不仅仅取决于技术，它还需要文化和运营上的转变，使AI能力与业务目标相契合。

每个CIO都必须回答的十个AI战略问题

要有效实施AI，需要在全企业范围内，以业务为中心，采用适当的指标、治理机制和防护措施。以下是如何确保您已涵盖成功的关键要素。世界一头扎进了AI革命。

AI助力制造：智能体与副驾驶如何提效制造

作为一家制造公司的CIO，我一直在寻找提高效率、降低成本和增强员工能力的方法。随着AI的迅速发展，两种AI工具——副驾驶(copilots)和智能体(agents)——因其在这三方面的潜力而脱颖而出。虽然这些AI驱动的应用程序有望彻底改变运营，但理解它们的作用和应用场景对于释放其全部价值至关重要。

CIO 们需要注意：AI 代理将如何定价？

Salesforce现在已经是按对话次数为自己的AI代理定价，但其他几种定价模式也正在出现。哪个是最佳选择，这要取决于组织使用代理的频率。代理AI是通用生成式AI一个更专注的替代方案，正在企业逐渐发展崛起，Forrester在今年6月将其评为2025年的顶级新兴技术。

企业如何应对AI模型中的偏见和隐私挑战

在采访中，Holistic AI的联合首席执行官Emre Kazim讨论了公司从一开始就需要将负责任的AI实践融入其业务战略的必要性。他探讨了如何解决偏见、隐私和透明度等问题，这需要一种积极主动且全面的方法，而不仅仅是遵守法规。公司如何解决AI模型中的偏见、隐私问题和缺乏透明度的情况?为了应对这些挑战及其他更多问题，公司需要制定一个清晰且积极主动的AI治理计划。

企业领导或许对其企业的数据已准备好迎接AI充满信心，但IT工作者的说法却大相径庭，他们中的大多数人每天都在花费数小时对数据进行梳理。根据Capital One最近的一项AI就绪度调查，近九成企业领导表示其企业的数据生态系统已准备好大规模构建和部署AI，然而，在受访的IT从业者中(包括数据科学家、数据架构师和数据分析师)，有84%的人每天至少要花费一小时来解决数据问题。该调查显示，70%的IT专业人员每天花费一到四小时来处理数据问题，而14%的人每天花费超过四小时。

是什么阻碍了CIO的人工智能战略？他们自己的人工智能学习曲线是障碍之一

许多首席信息官向同行学习更多的人工智能知识，但只有少数人认为其他首席信息官比他们懂得更多。这个问题也许只有自我教育才能解决。在企业内部部署人工智能的压力下，大多数首席信息官担心他们对这项瞬息万变的技术缺乏必要的了解。

CIO分享：什么时候数据太干净而无法用于企业AI？

数据质量对于AI项目的成功至关重要，但你需要保留原始数据的丰富性、多样性和完整性，以免破坏结果。数据管理曾经是数据仓库团队的职责，如今已经越来越多地成了高管层的优先事项，数据质量被视为客户体验和业务绩效的关键。但除了数据孤岛和合规性问题外，数据质量差也阻碍了企业AI项目的发展。

2025年企业对AI的期望

AI驱动的变革即将到来，但2025年将是缓慢而稳步进展的一年。今年，随着更现实的期望占据主导，围绕AI的初步炒作和兴奋已经平息。对于企业部署而言，这一点尤其明显，因为现有模型的能力与许多业务工作流的复杂性相结合，导致进展比许多人预期的要慢。

是什么阻碍了CIO制定AI战略？其中之一就是他们自己的AI学习曲线

许多CIO会向同行学习以了解更多关于AI的知识，但只有少数人认为其他CIO比自己懂得多，这个问题也许只有自我教育才能解决。在企业内部部署AI的压力下，大多数CIO担心自己对这项快速变化的技术缺乏必要的了解。在Salesforce调查的CIO中，超过五分之三的人表示，他们被期望对AI的了解超出自己的实际水平，这可能导致大规模的、代价高昂的部署错误。

CIO们需要直面GenAI的成长阵痛

在GenAI的成功没有固定框架，且几乎没有成功的生产案例可供借鉴的情况下，IT领导者们即便开始关注一些最佳实践，也仍然只有粗略的路线图。对于IT领导者而言，将GenAI的潜力转化为商业价值的道路仍然陡峭且令人畏惧，但GenAI路线图的关键组成部分——数据、平台和技能——正在不断发展并变得更加明确。这是上周在MIT举办的Big.AI@MIT活动中，“GenAI在商业中的下一步”小组讨论的关键要点，该讨论由埃森哲的首席AI官(CAIO)兰·关(Lan Guan)主持。

咨询业大规模变革背后的三大长期转变

颠覆已成为各行各业的常态，但咨询行业的性质使其特别容易受到市场动态变化和宏观经济顺风的影响。过去几年，经济不确定性、劳动力短缺和技术进步对所有行业都产生了重大影响，这些动态从根本上改变了专业服务公司的运营方式。随着企业在快速变化的商业环境中重新评估其劳动力需求和企业优先级，其咨询需求也发生了巨大变化。

六位专家探讨如何平衡IT项目、支出和风险

要构建一个具有韧性的技术体系，高管董事会必须在拥抱新技术的同时管理风险，并使支出与业务目标相一致。企业技术领导者已从其企业获得了明确的指示：利用最佳技术支持更广泛的业务目标。为了实现这一目标，CIO需关注两个关键因素：成本和风险。

AI技术：制造业的未来还是泡沫幻影？

在探讨制造业的未来时，一个不可忽视的趋势是高科技制造业对人工的依赖正在逐渐减少。传统观念中，人工操作往往被视为生产过程中的污染源，如呼吸、皮肤屑、头发等都会对精密制造构成威胁，同时人工操作也伴随着各种错误和失误的风险。因此，全自动化的生产车间，依托人工智能技术的强大支撑，正逐步崛起为制造业发展的新航标。