Saya telah mengikuti dengan teliti transformasi yang dibawa oleh kecerdasan buatan dalam dunia perniagaan. Di tengah-tengah revolusi ini, peranan CIO telah berkembang pesat. Ia tidak lagi mencukupi untuk membolehkan teknologi. Ia perlu untuk memimpin perubahan. Dan di sinilah perbezaannya terletak antara CIO yang beroperasi dan CIO yang benar-benar transformatif.
CIO yang hanya bertindak sebagai pemboleh teknikal AI merindui bahagian yang paling penting dalam persamaan: kesan ke atas perniagaan. Sudah tentu, keselamatan maklumat, seni bina data dan pematuhan adalah isu asas, tetapi tidak mencukupi. Transformasi sebenar berlaku apabila AI direka untuk mengubah cara syarikat beroperasi, dan ini memerlukan pemahaman yang mendalam tentang model perniagaan.
Hari ini, kebanyakan nilai AI generatif terletak pada mengatur penyelesaian berbilang ejen yang mampu mengautomasikan proses, membuat keputusan masa nyata dan mengubah cara keseluruhan jabatan berfungsi. Untuk mencapai matlamat ini, CIO perlu melangkaui IT. Mereka perlu menguasai reka bentuk strategik, pengalaman pengguna dan perjalanan perkhidmatan. Hanya selepas itu adalah mungkin untuk menyelaraskan teknologi dengan tujuan dan kesan.
Penjajaran ini kekal sebagai penghalang bagi ramai orang. Menurut Gartner CIO Agenda 2025 , 72% CIO di seluruh dunia mengatakan bahawa kecerdasan buatan adalah antara keutamaan teknologi strategik mereka. Walau bagaimanapun, hanya 24% boleh menunjukkan bahawa mereka menjana nilai ketara dengan inisiatif ini. Ini menyerlahkan jurang antara niat dan pelaksanaan, mengukuhkan keperluan untuk peranan yang lebih aktif dan strategik untuk CIO dalam perjalanan AI.
Tiga kemahiran utama untuk keluar dari makmal.
Jika anda seorang CIO dan masih terperangkap dalam fasa percubaan, cadangan saya adalah jelas: bangunkan tiga kecekapan asas untuk mengubah arus dan memberikan nilai sebenar.
- Reka bentuk strategik dan perkhidmatan: Memahami cara aliran kerja dan pengalaman bersambung adalah penting untuk membina penyelesaian AI yang masuk akal dalam perniagaan.
- Percubaan tangkas: Tiada apa-apa yang menggantikan keupayaan untuk menguji dengan pantas, gagal dengan pantas dan belajar dengan lebih pantas. Model seperti Scrum, Lean dan Design Sprint ialah sekutu yang hebat.
- Kebolehsuaian: AI berubah setiap hari. Model baharu muncul, API berubah, peraturan muncul. CIO dan pasukan mereka perlu bersedia untuk membina semula apabila perlu. Ia adalah sebahagian daripada permainan.
Malah, kajian terbaru oleh MIT Sloan Management Review dengan kerjasama BCG menunjukkan bahawa hanya 11% daripada syarikat yang dianalisis berjaya memperoleh pulangan kewangan yang positif dengan AI. Apakah persamaan mereka? Penyepaduan yang kukuh antara teknologi dan strategi perniagaan, serta tadbir urus yang jelas dan tumpuan pada nilai dari awal.
Bagaimanakah saya menggunakan ini dalam amalan?
Di syarikat tempat saya berkhidmat sebagai CIO, kami membuat keputusan untuk mendemokrasikan akses kepada AI dari awal lagi. Kami membina platform dalaman, hab AI sebenar, yang menghubungkan model yang berbeza (termasuk LLM terkemuka di pasaran) dalam antara muka tunggal, boleh diakses oleh semua 900 pekerja.
Langkah ini mengelakkan dua kesilapan biasa: penggunaan alat awam yang tidak terkawal (yang boleh menjejaskan data sensitif) dan mengehadkan penggunaan AI kepada niche terpencil. Di sini, semua orang mempunyai akses, daripada perkhidmatan pelanggan kepada kepimpinan.
Selain itu, kami mencipta peta hala tuju inovasi awam, dikemas kini dua kali seminggu, yang menunjukkan dengan jelas projek yang sedang berjalan, fasa, penghantaran dan langkah seterusnya. Ini memupuk ketelusan, penglibatan dan akauntabiliti.
Tumpuan lain ialah bengkel AI bulanan, meliputi topik seperti ejen autonomi, kejuruteraan segera, perbandingan antara LLM dan banyak lagi. Lebih 400 orang mengambil bahagian secara aktif. Dan yang paling penting, kami mempunyai lembaga peringkat C yang mengutamakan inisiatif AI berdasarkan pulangan pelaburan mereka.
Struktur dan inisiatif jenis ini semakin banyak terdapat di Brazil. Panduan Perbelanjaan AI Amerika Latin IDC 2025 menganggarkan bahawa syarikat Brazil harus melabur lebih daripada AS$1.9 bilion dalam penyelesaian kecerdasan buatan tahun ini. Fokus utama ialah automasi proses, perkhidmatan pelanggan, analisis data, dan sokongan keputusan. Dengan kata lain, pasaran tempatan sudah memahami AI sebagai tonggak strategik, bukan lagi sebagai percubaan terpencil.
AI bukan lagi makmal — ia adalah platform untuk nilai.
Jika saya boleh memberikan satu nasihat kepada CIO lain, ia adalah: berhenti melayan AI seperti percubaan makmal. Pilih kes penggunaan kecil dengan kesan berpotensi tinggi dan pelaksanaan pantas, dan masukkan ke dalam pengeluaran. Walaupun tidak sempurna, ujian lapangan ini akan memberikan maklum balas yang berharga untuk menambah baik penyelesaian.
Lonjakan sebenar berlaku apabila pasukan pembangunan dan pengguna akhir bekerjasama. Kerjasama berterusan antara teknologi dan perniagaan menjana penyelesaian yang lebih relevan, berkesan dan berkekalan.
Akhirnya, AI yang baik ialah AI yang berfungsi di dunia nyata. Dan CIO yang memahami perkara ini, yang membinanya bersama-sama dengan pengguna, tidak lagi menjadi pengurus teknologi dan menjadi protagonis dalam transformasi perniagaan.
