过去十年间，英国机构在技术资产现代化方面取得了显著进展。然而在云计算和人工智能领域，许多机构仍陷入相同陷阱：盲目追求技术能力而缺乏明确目标，或在未充分理解待解决业务问题的情况下实施技术。

作为日常协助各类机构制定转型策略的从业者，我观察到一种普遍模式。问题不在于企业不愿投资，恰恰相反——领导者往往过于急切。但缺乏重点的快速行动会带来风险，导致结果不尽如人意。以下是我观察到CIO最常犯的三大错误及规避建议。

盲目追逐AI却缺乏明确用例 当前我们正经历“AI淘金热”。无论是董事会还是基层，人人都想分一杯羹。但许多项目在开始前就注定失败，因为它们跳过了最关键的问题：我们是否清晰理解业务挑战？能否定义具体用例？简而言之，我们要解决什么问题？ AI常被宣传为技术万能药，实则它本质上只是种能力而非解决方案。我目睹过机构大量投资平台技术（例如高度优化的AI聊天助手），却未确保他们清晰理解待解决的挑战、缺乏明确的采纳策略、内部资源或必要的数据内容与结构。结果如何？用户沮丧、采纳率低下、品牌受损。 当CIO从小处着手并明确定义具体成果时，成功便会随之而来。选择重复性可衡量的挑战（如发票处理或数据聚合），通过简单自动化快速验证价值，随后可扩展至更复杂的用例——无论是协作领域的Copilot、生成式AI应用，还是更直接的机器学习场景。

将云视为终点而非工具 云计算的讨论也已演进。重点不再是要不要迁移，而是如何有效实施。但我仍看到企业在没有明确工作负载策略的情况下签署超大规模云服务合同。他们被优惠费率或企业承诺所吸引，却忽略了供应商锁定、退出成本或工作负载是否适合上云等考量。是的，“直接迁移”模式依然存在。 关键在于工作负载对齐与识别现代化机遇。从性能、成本、安全性和合规性角度考量，工作负载在何处以及如何表现最佳？混合架构通常是最优选择，这需要细致规划和对资产及其依赖关系的全面理解。

低估技能缺口 AI与云计算都需要新技能——从数据治理与安全，到提示工程和威胁响应。但仍有CIO假设现有团队能一夜之间完成技能转型。这当然从未实现，但我们似乎随着每轮技术浪潮而遗忘这点。现实中，技能缺口会导致业务中断和项目延迟，许多AI项目因初期缺乏人才而停滞或失败。 我建议领导者投资合作伙伴生态系统。在Wavenet，我们与专业伙伴（包括HPE、微软等全球供应商，以及精品AI、Power或安全专家）合作填补这些缺口。这种方式使客户能在适当时机获得专业支持，在认知深化过程中实现分阶段资源调配……而无需前期大规模招聘。

数据是起点 最成功的数字化转型始于明确的数据战略。若能理解如何利用数据实现特定业务目标（如提升效率、改进决策或获得竞争优势），就能定义数据收集方式与内容，以及存储处理流程。缺乏清晰数据战略及有效数据流程与控制，任何AI计划都可能受阻。“垃圾进，垃圾出”的定律从未如此应验。 利益相关方研讨会在这种情况下特别有益。让不同部门的领导者在非技术环境中共同探讨提升业务的关键要素，能产生宝贵见解并建立可行计划清单。这会推动关于高投资回报率用例优先级的讨论，确保业务部门从开始就参与其中。关键在于，它将对话从技术层面转向至关重要的业务成果。 例如在医疗领域，我们见证AI被用于快速分诊CT扫描。虽不取代临床医生，但能加速诊断、减少延误并改善患者预后——这对资源紧张的NHS尤为重要。在零售领域，我们支持机构运用AI实现实时个性化。当结合受良好管理的CRM系统时，AI能提升用户忠诚度和消费额，证明数据质量如何直接影响成功。

前线经验启示 或许最重要的教训是CIO应摆脱传统瀑布式项目周期的束缚，拥抱敏捷实验文化。快速开发、快速失败、学习总结、循环迭代。当今的工具和开发环境支持且期待这种方式。如果概念验证未达预期也无妨……最大的风险是根本不去尝试。 无论采取何种行动，请牢记要清晰理解目标。如此方能释放真正价值，避免被技术迷惑而落入陷阱。 Andy Bevan，Wavenet云服务负责人