英国CIO在AI与云战略中的常见误区及解决方案

过去十年间，英国机构在技术设施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：盲目追逐技术能力而缺乏明确目标，或是在未充分理解业务问题的情况下仓促实施技术。

作为每日参与各类机构转型战略的顾问，我观察到一种普遍模式。企业并非不愿投资，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并导致次优结果。以下是当前CIO最常犯的三大错误及规避建议：

当前正处于“AI淘金热”中。无论是董事会还是一线员工，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，但实际上它本质上只是种能力而非解决方案。我见过机构大量投资平台技术（例如精雕细琢的AI聊天助手），却未确保明确理解待解难题、缺乏清晰的采纳策略、内部资源或数据内容与结构支持。结果如何？用户挫折感、低采纳率和品牌损害。

当CIO从小处着手并定义具体产出时，成功才会降临。选择重复性且可衡量的挑战（如发票处理或数据聚合），就能通过简单自动化快速验证价值，继而拓展至更复杂的用例——无论是协同办公领域的Copilot、生成式AI应用，还是更直接的机器学习场景。

云讨论也已进化。重点不再是要不要迁移，而是如何有效迁移。但我仍看到企业在没有明确工作负载策略的情况下签订超大规模云合同。它们被优惠费率或企业承诺吸引，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。“直接迁移”策略依然盛行。

关键在于工作负载对齐和识别现代化机会。在性能、成本、安全与合规性方面，工作负载在何处及如何表现最佳？混合架构通常是最优选择，这需要细致规划和对系统及其依赖关系的全面理解。

AI和云都要求新技能组合——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。这显然不现实，但我们似乎每波技术浪潮都会遗忘这点。现实中，技能缺口会导致业务中断和延迟，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。

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），就能定义数据收集的内容方式及存储处理流程。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”的原则从未如此应验。

利益相关者研讨会在此背景下特别有益。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，能产生宝贵洞察并生成可行计划清单。这会推动高投资回报率用例的优先级讨论，确保业务部门从开始就参与其中。关键是将对话从技术转向那些至关重要的业务成果。

例如在医疗领域，我们见证AI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。当接入受良好治理的CRM系统时，AI能提升客户忠诚度和消费额，彰显数据质量对成功的直接影响。

或许这个领域的真正启示在于：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模式。如果概念验证未达预期也无妨……最大的风险是根本不敢尝试。

无论做什么，请牢记要清晰理解目标。如此方能释放真正价值，避免被技术迷惑的陷阱。

Andy Bevan，Wavenet云专家负责人