根据Gartner的研究，不断上涨的成本和员工的抵抗情绪正在阻碍CIO的AI成功。
在Gartner于2024年中期对451位高级技术高管进行的一项调查中，令人惊讶的是，57%的CIO表示被要求领导AI战略。然而，释放AI的全部价值仍然难以实现，有四个关键挑战阻碍了这一进程。
生产力增长不平衡造成障碍
CIO面临的第一个主要挑战是生产力增长不平衡的分布问题。生成式AI尽管美国、英国、澳大利亚、印度和中国的部分受访员工通过将生成式人工智能整合到他们的工作流程中，平均每周节省了3.6小时，但这些好处并未在全体员工中均匀体现。
gartner的研究显示，生产力的提升在很大程度上取决于诸如工作复杂性、员工经验以及个人与AI工具的互动等因素。
“这是AI生产力面临的真正挑战，”Gartner杰出副总裁分析师兼Gartner Fellow Hung LeHong在声明中说道。“由生成式人工智能带来的生产率提升并非均匀分布。这种增益不仅因员工的个人兴趣和采用程度而异，还取决于工作的复杂性和经验水平。”
为了应对这一问题，Gartner建议将AI驱动的生产力视为一个投资组合——在运营改进和能够重塑商业模式、带来高回报的变革性举措之间保持平衡。
人工智能成本螺旋式上升失控
第二个，或许也是最紧迫的问题是日益上涨的AI实施成本Gartner的数据表明，90%的CIO们表示失控的成本是实现AI成功的主要障碍。
“每一家企业都必须在启动任何新的项目（包括人工智能项目）之前评估投资回报率（ROI）”，印度领先的卫星广播公司DishTV的首席信息官Abhishek Gupta表示。“使用相同的标准来评估所有的人工智能计划至关重要。一旦确定了特定的业务应用场景，就应该进行详细的成本估算，并将其与预期的业务成果进行比较，以确保一致性和价值。”
如果没有对AI支出如何增长的精确理解，公司可能会低估成本高达1000%，从而在财务上出现错误，这可能会影响更广泛的技术计划，Gartner表示。
“作为一名CIO，你需要了解你的AI账单，”LeHong强调说。“你必须理解成本构成和定价模型选项，并且需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，测试成本将如何扩展，而不仅仅是技术是如何工作的。”
治理和人类挑战进一步复杂化了人工智能的部署
另一个严峻的挑战是由人工智能能力去中心化所带来的治理和数据管理复杂性。Gartner的研究表明，只有35%的人工智能解决方案是由IT部门内部构建的，大多数是传统技术团队之外开发的。这在数据隐私、安全性和一致性方面带来了新的风险，使得CIO们更难维持控制。
为了应对这一挑战，Gartner提倡采用分层方法，将其描述为“技术三明治”。
“这就引出了‘技术三明治’的概念，”LeHong在描述未来的AI技术栈时说，“三明治的底部是来自IT的所有数据和AI，通常是集中化的。顶部则是来自各个地方的所有数据和AI，通常是去中心化的。而中间包含的是信任、风险和安全管理（TRiSM）技术，使得整个系统安全可靠。”
这是你需要创建的东西，以适应来自各方的人工智能和数据。”他补充道。
“作为CIO，你的工作是设计一种技术夹层，能够应对AI的复杂性，但仍保持对新机会的开放性，”梅萨利奥说。
最后，CIO们面临着往往被忽视的人工智能采用对人的影响。随着人工智能重塑工作流程和角色，一些员工可能会接受它，而另一些人则可能抵制甚至反感它——导致破坏生产力的工作场所紧张关系。
gartner的研究显示，尽管这些风险可能对绩效产生重大影响，但仍只有20%的CIO主动应对人工智能给员工福祉带来的行为风险。
在当今互联互通的背景下，人们对AI的好处有了广泛的认识，像ChatGPT这样的工具引发了极大的兴趣，古普塔表示。“这使得CIO在为业务用户准备AI采用方面的工作变得更加容易。事实上，业务用户正在积极寻找将AI整合到其工作流程中的方法。然而，真正的挑战在于识别正确的用例，在这些用例中，AI可以提高性能并提供可量化的项目成果以证明投资的合理性。”
这些新兴的挑战凸显了大规模部署人工智能的复杂性。对于 cio 来说，成功不仅取决于技术领导力，还在于掌握成本控制、治理以及数字化转型中的人文方面。
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