CIO als AI-katalysator: van experimenteren tot impact op de resultaten

Ik heb de transformatie die kunstmatige intelligentie teweegbrengt in de zakenwereld op de voet gevolgd, In het hart van deze revolutie is de rol van de CIO snel geëvolueerd, Het is niet langer voldoende om technologie mogelijk te maken We moeten de verandering leiden En hier ligt het verschil tussen een operationele CIO en een echt transformerende CIO.

De CIO die alleen als technische enabler van AI optreedt, mist het belangrijkste deel van de vergelijking: business impact Natuurlijk zijn informatiebeveiliging, data-architectuur en compliance fundamentele maar niet voldoende onderwerpen Echte transformatie vindt plaats wanneer men denkt dat AI de manier waarop het bedrijf opereert verandert, en dit vereist een diepgaand begrip van het bedrijfsmodel.

Tegenwoordig ligt een groot deel van de waarde van generatieve AI in het orkestreren van multi-agent oplossingen die processen kunnen automatiseren, realtime beslissingen kunnen nemen en de manier waarop hele gebieden werken kunnen veranderen. Om dit te doen moet de CIO verder gaan dan IT. Het moet strategisch ontwerp, gebruikerservaring en servicereis onder de knie krijgen.

Een dergelijke uitlijning is voor velen nog steeds een barrière, zo bleek uit het onderzoek Gartner CIO Agenda 2025, 72% van CIO's wereldwijd zeggen dat kunstmatige intelligentie tot de strategische prioriteiten van het technologiegebied behoort Alleen 24% kan echter bewijzen dat ze tastbare waarde genereren met de initiatieven. Dit benadrukt een kloof tussen intentie en uitvoering, waardoor de behoefte aan een actievere en strategische rol van de CIO in het AI-traject wordt versterkt.

Drie belangrijke vaardigheden om uit het lab te komen

Als je een CIO bent en nog steeds vastzit in de experimenteerfase, is mijn suggestie duidelijk: ontwikkel drie kerncompetenties om het tij te keren en echte waarde te leveren.

1. Strategisch en serviceontwerp: Begrijpen hoe workflows en ervaringen met elkaar verbonden zijn, is essentieel voor het bouwen van AI-oplossingen die zinvol zijn binnen het bedrijf.
2. Agile Experimentation: Niets vervangt de mogelijkheid om snel te testen, snel fouten te maken en nog sneller te leren Modellen als Scrum, Lean en Design Sprint zijn geweldige bondgenoten.
3. Aanpassingsvermogen: AI verandert elke dag Nieuwe modellen ontstaan, API's transformeren, regelgeving verschijnt De CIO en zijn team moeten bereid zijn om opnieuw op te bouwen wanneer dat nodig is.

Sterker nog, een recente studie van MIT Sloan Management Review in samenwerking met BCG het wijst erop dat slechts 11% van de geanalyseerde bedrijven in staat was om met AI positief financieel rendement te behalen Wat hebben ze gemeen? een sterke integratie tussen technologie en bedrijfsstrategie, evenals een duidelijke governance en een focus op waarde vanaf het begin.

Hoe ik dit in de praktijk heb toegepast

Bij het bedrijf waar ik als CIO dienst doe, hebben we vanaf het begin de beslissing genomen om de toegang tot AI te democratiseren. We hebben een intern platform gebouwd, een echte AI-hub, die verschillende modellen (inclusief de belangrijkste LLM's op de markt) in één enkele interface met elkaar verbindt, toegankelijk voor alle 900 medewerkers.

Deze stap vermijdt twee veelgemaakte fouten: het ongecontroleerde gebruik van openbare hulpmiddelen (die gevoelige gegevens in gevaar kunnen brengen) en het beperken van het gebruik van AI tot geïsoleerde niches.

Daarnaast maken we een roadmap voor publieke innovatie, die twee keer per week wordt bijgewerkt, waarin de lopende projecten, hun fasen, leveringen en volgende stappen duidelijk worden weergegeven.

Een ander front zijn de maandelijkse workshops over AI, met onderwerpen als autonome agenten, prompt engineering, vergelijking tussen onder andere LLM's Meer dan 400 mensen nemen actief deel En het belangrijkste is dat we een C-Levels board hebben dat prioriteit geeft aan AI-initiatieven op basis van terugkeer naar het bedrijfsleven.

Dit soort structuur en initiatief is steeds meer aanwezig in Brazilië. A IDC Latijns-Amerikaanse AI-uitgavengids 2025 het schat dat Braziliaanse bedrijven dit jaar meer dan US$ 1,9 miljard moeten investeren in kunstmatige intelligentie oplossingen De belangrijkste aandachtspunten zijn procesautomatisering, klantenservice, data-analyse en beslissingsondersteuning Dat wil zeggen dat de lokale markt AI al begrijpt als een strategische pijler, niet langer als een geïsoleerd experiment.

AI is niet langer een laboratorium, maar een platform van waarde

Als ik andere CIO's advies zou kunnen geven, zou dat zijn: stop met het behandelen van AI als een laboratoriumexperiment Kies kleine use cases met een hoge potentiële impact en snelle implementatie, en breng ze in productie Zelfs als ze onvolmaakt zijn, zullen deze veldtesten waardevolle feedback opleveren om de oplossing te verbeteren.

De echte sprong komt wanneer het ontwikkelteam en de eindgebruikers samenwerken.Doorlopende samenwerking tussen technologie en bedrijfsleven genereert relevantere, effectievere en duurzamere oplossingen.

Uiteindelijk is goede AI AI AI die in de echte wereld werkt. En de CIO die dit begrijpt, die samen met gebruikers bouwt, is niet langer slechts een technologiemanager om een hoofdrolspeler in bedrijfstransformatie te worden.