CIO
平衡AI创新与风险的两个框架
风险从未如此之高。 未能适应的企业将成为AI时代的宝丽来和百视达，然而，仓促实施也会带来自身的危险。 2021年2月，Zillow宣布将开始购买由机器学习算法估值的房产，这一举动被广泛赞誉为迈入AI新世界的勇敢一步，然而八个月后，这个新业务部门以约3亿美元的亏损告终。
小模型：传统行业智能化转型的“轻量级引擎”
一、生成式AI浪潮下，传统行业CIO的“务实革命”当全球企业竞逐千亿参数大模型时，制造业、医药、能源等传统行业的CIO们正悄然发起一场“务实革命”——与其追逐算力军备竞赛，他们更关注如何让AI真正落地车间、实验室与供应链。 面对高昂的GPU集群投入、复杂的数据合规要求，以及垂直场景的碎片化需求，企业技术决策者开始重新审视技术路径：能否以更轻量的方式，撬动智能化转型?小模型(Small Language Models, SLM)的崛起，恰恰击中了这一痛点。 相较于“大而泛”的通用大模型，参数规模通常小于10亿的小模型凭借轻量化架构、领域精调能力和边缘端部署优势，正成为传统行业的“轻量级引擎”。
AI优先事项：IT领导者强调生产力而非创新
随着AI技术的飞速发展，IT领导者对其的投资热情日益高涨，然而，在AI的应用焦点上，IT领导者们却存在不小的争议。 是专注于提高员工生产力，还是探索更高级的应用如推动创新?这一选择将直接影响企业的未来发展。 一项新调查显示，IT领导者在使用AI时仍然瞄准的是低垂的果实，专注于提高员工生产力，而非更高级的应用，如推动创新或增加收入。
CIO的生存之道：企业中AI早期采用者的经验教训
在AI浪潮席卷企业的今天，CIO如何从“被动求生”转向“主动破局”?全球顶尖CIO Tim Crawford与Isaac Sacolick指出了AI落地的核心矛盾：从战略对齐到数据治理，从企业变革到风险博弈。 这两位CIO不仅揭示了早期AI先行者的血泪教训，更给出了摆脱“试点困境”、重构商业价值的硬核路径。 要点概述：战略整合：CIO如何将AI举措与核心业务目标相结合，以推动业务增长和增强竞争优势。
企业AI采用规则变革：IT领导者面临的新机遇与挑战
一场AI领域的“地震”正悄然发生，而这场“地震”的震源，正是初创企业DeepSeek推出的R1 AI模型。 这一模型的横空出世，不仅让美国科技股市值蒸发万亿，更让OpenAI、Alphabet、Meta等AI巨头措手不及。 DeepSeek声称，其推理模型性能媲美OpenAI的顶尖产品，速度翻倍，成本却仅为十分之一。
AI重构采购新生态：CIO如何驱动企业降本增效?
在数字化转型的浪潮中，采购不再是简单的“买买买”，而是企业战略版图中的关键一环。 当“时间就是金钱”已不足以形容采购流程的紧迫性，AI正以破局者的姿态，重塑采购行业的未来，它不仅让繁琐的常规任务自动化，更让决策变得智能高效，为企业创造长期价值的战略采购插上了翅膀。 对于身兼技术管理者与战略业务领导者双重角色的CIO而言，AI无疑是他们平衡长期战略与立即实施、突破采购痛点、引领企业迈向创新未来的最强盟友。
AI代理平台选型与实施：五大关键步骤助你成功落地
随着代理型AI以惊人的速度发展，以下是选择AI代理构建平台的一些建议，以便你和你的团队以及供应商能够同时实现创新。 作为CIO，今年你的IT团队可能正在从评估和部署独立的第三方AI软件包，迅速转向在整个客户端和内部业务应用中集成自定义AI代理，以实现更进一步的自动化和生产效率。 他们可能正在使用至少一个AI代理构建平台，甚至可能同时使用多个。
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。
AI数据就绪：C级高管的愿景与IT部门的挑战
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。