CIO kao AI katalizator: od eksperimentiranja do utjecaja na rezultate

Pomno sam pratio transformaciju koju je donijela umjetna inteligencija u poslovnom svijetu U srcu ove revolucije uloga CIO-a se brzo razvila Više nije dovoljno omogućiti tehnologiju Moramo voditi promjenu I tu leži razlika između operativnog CIO-a i istinski transformativnog CIO-a.

CIO koji djeluje samo kao tehnički pokretač AI-ja propušta najvažniji dio jednadžbe: utjecaj na poslovanje Naravno, informacijska sigurnost, arhitektura podataka i usklađenost temeljne su, ali ne i dovoljne teme.Prava transformacija događa se kada se smatra da AI mijenja način poslovanja tvrtke, a to zahtijeva duboko razumijevanje poslovnog modela.

Danas velik dio vrijednosti generativne umjetne inteligencije leži u orkestriranju rješenja s više agenata koja mogu automatizirati procese, donositi odluke u stvarnom vremenu i promijeniti način na koji cijela područja rade. Da bi to učinio, CIO mora ići dalje od IT-a. Potrebno je svladati strateški dizajn, korisničko iskustvo, putovanje uslugom.

Takvo poravnanje još uvijek predstavlja prepreku za mnoge, pokazalo je istraživanje 高德纳（Gartner）《2025年CIO议程》, 72% CIO-a diljem svijeta kaže da je umjetna inteligencija među strateškim prioritetima tehnološkog područja. Međutim, samo 24% može dokazati da inicijativama stvara opipljivu vrijednost. Ovo naglašava jaz između namjere i izvršenja, pojačavajući potrebu za aktivnijom i strateškom ulogom CIO-a na putu umjetne inteligencije.

Tri ključne vještine za izlazak iz laboratorija

Ako ste CIO i još uvijek ste zapeli u fazi eksperimentiranja, moj je prijedlog jasan: razvijte tri ključne kompetencije kako biste preokrenuli plimu i pružili stvarnu vrijednost.

1. Strateški i servisni dizajn: Razumijevanje načina na koji se tijek rada i iskustva povezuju ključno je za izgradnju AI rješenja koja imaju smisla unutar poslovanja.
2. Agilno eksperimentiranje: Ništa ne zamjenjuje mogućnost brzog testiranja, brzog grešaka i bržeg učenja. Modeli kao što su Scrum, Lean i Design Sprint veliki su saveznici.
3. Prilagodljivost: AI se mijenja svaki dan Pojavljuju se novi modeli, API-ji se transformiraju, pojavljuju se propisi CIO i njegov tim moraju biti spremni za obnovu kad god je to potrebno.

此外，一项近期由 麻省理工斯隆管理评论（MIT Sloan Management Review）与波士顿咨询公司（BCG） ističe da je samo 11% od analiziranih tvrtki uspjelo postići pozitivne financijske povrate s AI. Što im je zajedničko? Snažna integracija između tehnologije i poslovne strategije, kao i jasno upravljanje i fokus na vrijednost od početka.

Kako sam to primijenio u praksi

U tvrtki u kojoj služim kao CIO donijeli smo odluku o demokratizaciji pristupa AI od početka.Izgradili smo internu platformu, pravo AI čvorište, koje povezuje različite modele (uključujući glavne LLM-ove na tržištu) u jednom sučelju, dostupan za svih 900 zaposlenika.

Ovim potezom izbjegavaju se dvije uobičajene pogreške: nekontrolirana uporaba javnih alata (što može ugroziti osjetljive podatke) i ograničavanje upotrebe umjetne inteligencije na izolirane niše.

Osim toga, izrađujemo javni plan inovacija, ažuriran dva puta tjedno, koji jasno prikazuje projekte u tijeku, njihove faze, isporuke i sljedeće korake.

Drugi front su mjesečne radionice o AI, s temama kao što su autonomni agenti, brzi inženjering, usporedba između LLM-ova, između ostalog.Više od 400 ljudi aktivno sudjeluje.I što je najvažnije, imamo odbor C-Levels koji daje prioritet inicijativama AI-a na temelju povratka u posao.

Ova vrsta strukture i inicijative sve je prisutnija u Brazilu. A IDC拉丁美洲《2025年AI支出指南》 procjenjuje se da bi brazilske tvrtke ove godine trebale uložiti više od US$ 1,9 milijardi u rješenja umjetne inteligencije.Glavni fokusi su automatizacija procesa, korisnička služba, analiza podataka i podrška odlučivanju.To jest, lokalno tržište već razumije AI kao strateški stup, a ne više kao izolirani eksperiment.

AI više nije laboratorij, već platforma vrijednosti

Kad bih mogao dati druge savjete CIO-a, to bi bilo: prestanite tretirati AI kao laboratorijski eksperiment. Odaberite slučajeve male upotrebe s velikim potencijalnim učinkom i brzom implementacijom i stavite ih u proizvodnju. Čak i ako su nesavršeni, ovi terenski testovi donijet će vrijedne povratne informacije za poboljšanje rješenja.

Pravi skok dolazi kada razvojni tim i krajnji korisnici rade zajedno. Kontinuirana suradnja između tehnologije i poslovanja stvara relevantnija, učinkovitija i trajnija rješenja.

Na kraju, dobar AI je AI koji radi u stvarnom svijetu.A CIO koji to razumije, koji gradi zajedno s korisnicima, prestaje biti samo tehnološki menadžer kako bi postao protagonist poslovne transformacije.