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困境：盲目追求技术能力而缺乏明确目标，或是在未充分理解待解决业务问题的情况下贸然实施技术。

作为每日与各类规模机构合作制定转型策略的从业者，我观察到一个普遍模式。问题并非企业不愿投资，恰恰相反——领导者往往过于急切。但缺乏专注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，以及如何避免这些错误的实用建议。

盲目追逐AI而缺乏明确用例 当前我们正经历一场“AI淘金热”。无论是董事会还是前线部门，人人都想分一杯羹。但许多项目在启动前就注定失败，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，我们究竟要解决什么问题？ AI常被宣传为技术万灵药，但实际上它本质上只是种能力而非解决方案。我见证过许多机构大量投资平台技术（例如精心打造的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？用户受挫、采纳率低下及品牌受损。 当CIO从小处着手并明确具体目标时，成功便会随之而来。如果选择重复性且可衡量的挑战（如发票处理或数据聚合），通过简单自动化就能快速证明价值。随后可拓展至更复杂的用例，无论是在Copilot领域的协作与生成式AI应用，还是更直接的机器学习场景。

将云视为终极目标 关于云的讨论也已演变。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订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，工作负载在何处及如何表现最佳？混合架构通常是最优选择，但这需要周密规划和对资产及其依赖关系的全面理解。

低估技能缺口 AI与云都要求新的技能组合——从数据治理与安全，到提示工程和威胁响应。然而某些CIO仍假设现有团队能一夜之间完成技能重塑。这显然不现实，但我们似乎每轮技术浪潮中都会忘记这点。实际上，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。这种方法使客户能在适当时机获得专业支持，随着认知深化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具体业务目标（如提升效率、改进决策或获得竞争优势），就能进而定义数据收集方式与内容，以及存储处理流程。若缺乏清晰的数据战略及有效的数据流程与控制，任何AI计划都可能受阻。“垃圾进，垃圾出”的定律在此尤为凸显。 在这方面，利益相关者研讨会往往收益显著。将不同部门的领导者聚集在非技术场景中，探讨哪些单一因素能促进业务发展，可提供宝贵见解并生成可执行计划清单。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。关键的是，它将对话焦点从技术转向了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，但能加速诊断过程，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实现实时个性化推荐。当接入管理完善的CRM系统时，AI能提升用户忠诚度与消费额，充分展现数据质量对成功的影响。

前线经验启示 或许这个领域真正的教训是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。如今的工具链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，避免被技术迷惑而陷入困境。 Andy Bevan，Wavenet云服务负责人