如果研究结果无误，那么大多数AI计划都未能达成目标。

根据近期多份报告，这些计划未能实现规模化应用、解决问题、满足客户需求或创造价值。

其中一份值得关注的报告是麻省理工学院发布的《2025年企业AI现状报告》，该报告得出结论：尽管企业在生成式AI上投入了300亿至400亿美元，但仍有95%的企业未获得任何回报。

然而，也有一些AI成功案例，在这些案例中，企业部署了AI，并在效率、生产力、市场差异化等方面获得了足够的可量化回报，从而宣告成功。

例如，Gartner在2025年的一项调查中发现，“在AI成熟度较高的企业中，45%的领导者表示，他们的AI计划至少持续了三年，以确保产生持续的影响和价值。”

研究那些AI成功案例的专家以及取得这些成功的企业高管们表示，成功的AI战略涉及许多因素。

Gartner在其《2025年成功AI战略的支柱》报告中指出：“AI潜在的巨大商业价值不会自发地实现，AI领导者应引导其企业进入一个时代，在这个时代，AI不仅能创造实实在在的商业价值，还能超越这一层面，成为关键的竞争差异因素和行业颠覆者。”

研究人员、顾问和CIO们表示，不出所料，成功的AI战略没有单一的公式，每个企业都必须确定自己的道路。希望为AI战略确定正确方向的CIO们应该向自己和企业提出以下关键问题。

1. 我们是否专注于希望AI实现的成果?

AI为重塑工作方式以及与客户互动的方式提供了大量机会。

Principal Financial Group执行副总裁兼CIO Kathy Kay表示，为了避免采取散射式方法，CIO们需要问自己和同事，他们的AI计划是否与他们希望为企业实现的成果相契合。否则，她表示：“我们只是在制造AI泛滥，增加技术债务。”

Kay说，高管们应明确阐述他们希望实现的具体成果，无论是提高效率、改善客户体验还是加快业务增长，并确保这些成果与业务目标相契合。

她解释说，高管们不应像通常那样，专注于使用AI来重塑某个流程或任务，因为这样做可能无法实现期望的成果。

例如，投资AI来辅助或接管电子邮件撰写工作——这是生成式AI在完成任务方面的一种流行应用。这看似是一个轻而易举就能节省员工时间，从而带来投资回报率的机会，但是，如果在一个企业中，电子邮件并不占用员工太多时间，也无法提供任何差异化价值，那么将AI应用于这项任务可能不会产生任何具有可衡量价值的成果。

Kay承认，专注于成果而非重塑任务是一个微妙的区别，但她强调这一点很重要，因为它迫使高管们确定他们的AI计划是否会带来真正的商业价值。

另一种揭示这一点的方法是问：“我们是否知道我们试图用AI战略解决的问题是什么，以免我们爱上解决方案?”Kay说。

据其他专家和从业者称，CIO们还可以这样提问：“AI战略将解决客户的哪些需求和期望?”以及“我们的AI战略将创造什么价值?”和“我们所做的事情与我们的业务重点如何契合?”

Protiviti技术咨询业务董事总经理Peter Mottram表示：“CIO们必须有一个漏斗，将有价值的用例引入其中，并通过KPI和衡量标准来衡量其是否实现了预期成果。”

2. 我们对AI的风险承受能力如何——以及我们如何调整战略以与之匹配?

CIO们及其高管同事们认识到AI会带来风险，但TD Bank执行副总裁兼分析、情报和AI负责人Ted Paris表示，仅仅阐述这些风险是不够的。他说，高层领导团队需要问：“这个[AI计划]在我们的风险承受能力范围内处于什么位置?我们对这个特定解决方案以及我们为其用例部署它的能力有何看法?我们必须满足哪些条件才能部署它?”

研究表明，许多高管对这些问题没有好的答案。

根据专业服务公司安永2025年10月发布的《负责任的AI现状调查》，99%的受访公司报告称因AI相关风险而遭受财务损失，其中64%的公司损失超过100万美元。该调查还发现，只有12%的高层领导能够识别出针对五大关键AI风险的适当控制措施。此外，调查显示，39%的员工对自身负责任地使用AI缺乏信心。

安永在其报告中指出：“投资于人工监督和安全提示至关重要。”

Kay建议建立风险评估流程和缓解流程，而Paris则建议CIO们与风险、法律、隐私和安全领导者合作，创建一个风险框架，以指导识别风险并制定适当级别的控制措施。

专业服务公司德勤的负责人兼美国AI与工程战略及服务领导者Faruk Muratovic补充说：“需要集中实施一套必须遵守的防护措施，即引入针对某些类型流程的自主性和代理机制所必须满足的原则，并且这需要在整个企业中渗透，以确保整个企业负责任地使用AI。”

3. 我们是否在创新与信任之间取得了恰当的平衡?

金融公司Vanguard的负责人兼咨询与财富管理技术主管Charles Thompson表示，围绕信任的问题也很重要，并补充说，没有信任的AI创新是不可持续的。

他解释说：“随着企业将AI嵌入产品、服务和运营中，他们必须在内部和外部都增强信心。对于外部客户，AI必须提供透明度、安全性和公平性。对于内部客户/员工，AI必须具有可解释性、可靠性，并且旨在支持而非取代人类判断。”

他说，CIO们“必须在速度与管理之间取得平衡，在推动进步的同时保障数据完整性、客户隐私和品牌声誉，这是一个微妙但至关重要的平衡。”

Thompson补充说：“如果创新因规避风险而受到限制，则应重新调整以允许在明确治理框架下进行可控实验。如果实验超出了监督范围，则应暂停以强化问责制和透明度框架。”

他还认为，CIO们需要向客户和员工清楚地传达AI的使用方式以及为何对他们有益，以便他们了解AI在流程中的位置，并学会信任它。

4. 我们的数据战略是否真正为AI做好了准备?

SS&C Technologies的CIO兼首席技术官Anthony Caiafa表示，随着企业制定AI战略并追求特定的AI应用，他们需要确定哪些数据将进出，以及他们是否对这些数据进行了适当的管理。

“你知道你需要哪些数据集吗?你知道你想与之交互的数据集吗?你是否需要担心数据本地化问题?”Caiafa问道。

Caiafa说，这些只是开始，他指出，随着CIO们推进AI计划，还有数十个与数据相关的问题需要他们回答。

例如，CIO们应该问，他们的企业是否甚至有权使用特定AI计划所需的数据。正如Caiafa所解释的，一个企业可能手头有特定AI用例所需的客户数据，但如果使用这些数据，可能会违反监管或合同条款。

尽管数据准备至关重要，但大多数企业领导者——包括CIO们——在踏上AI之旅之前并没有应该有的答案。根据数据安全供应商Immuta发布的《2025年数据安全现状报告》，55%的数据领导者表示，他们的数据安全战略未能跟上AI的发展步伐。该报告还指出，64%的数据领导者在为授权用户提供及时且安全的数据访问方面面临重大挑战。

当然，CIO们必须与企业的数据领导者合作以克服这一挑战，但Caiafa说，他们还需要业务领导者思考并回答数据准备问题，因为业务领导者应该拥有对其部门有益的AI用例——并且应该了解并拥有实现成功成果所需的数据。

Muratovic表示，对于大多数企业来说，围绕数据准备的问题是一个重大障碍。

他说：“采用AI的最大障碍之一是数据未准备好，或者未正确合成或整理，因此无法被AI工具利用。因此，CIO们需要问：‘我们如何制定战略，以使数据要求和可访问性与我们的AI计划相契合?’并且他们不仅需要考虑数据，还需要考虑数据基础设施，无论数据是存储在本地还是需要迁移到云端，或者AI用例是否需要将数据迁回本地以降低延迟或成本。”

5. 我们如何确保企业内AI的使用安全?

企业AI的应用正在扩大企业必须保护和防御的攻击面，CIO们有责任询问防御战略——而不仅仅是将其留给CISO在事后加强安全措施，Booz Allen Hamilton商业AI解决方案副总裁Matt Costello表示。

“这些工具带来了真正的安全挑战。”他补充说。

这也是一项紧迫任务，因为企业正在看到其AI工具受到攻击。

Gartner在2025年春季的一项调查中，29%的网络安全领导者表示，他们的企业在过去12个月内遭受了对企业生成式AI应用基础设施的攻击，32%的领导者表示，他们经历了对利用应用提示的AI应用的攻击。

Gartner在发布调查结果时写道：“聊天机器人助手容易受到各种对抗性提示技术的影响，例如攻击者生成提示以操纵大型语言模型或多模态模型，使其生成有偏见或恶意的输出。”

Costello说，虽然金融等受监管行业的企业更有可能制定了成熟的AI安全战略，但大多数其他行业的企业仍在努力了解威胁以及应对这些威胁所需的安全措施。

他补充说，CIO们还必须询问其AI工具的供应链，包括嵌入在SaaS产品中的AI功能，以及这些工具带来的安全风险。

他说：“CIO们还必须问他们是否在使用安全的流程构建AI工具，”他解释说，AI平台与其他任何软件一样，都容易受到类似Apache Log4j漏洞的问题的影响。

“CIO们需要关注从企业外部进入的AI，因为这可能会引入安全风险，”他补充说，安全、法律和风险团队都应参与提出和回答围绕AI安全需求的问题。

6. 我们希望将多少工作和决策权交给AI?

随着AI的进步以及企业在使用AI方面变得更加熟练，Protiviti的Mottram表示，CIO们应该让同事们考虑将多少工作和决策权从人类手中转移给AI。

他说：“你必须考虑控制点在哪里，你希望给机器多少权力，你希望有多少制衡机制，”他补充说，随着企业开始更大量地投资于能够自主做出并执行决策的智能体AI系统，提出并回答这些问题将变得越来越重要。

文章来自：51CTO