AI在企业领域已迎来关键转折点，过去，它仅局限于原型开发和孤立的效率提升应用，如今则被定位为能够处理复杂自动化工作、创造实际商业价值的技术。Gartner的分析师预测，到2028年，“至少15%的日常决策将通过智能体自主做出”。

然而，期望与实际成效之间仍存在巨大差距。麻省理工学院的研究表明，仅有约5%的AI试点项目能显著加速营收增长，大多数项目在影响企业利润之前便停滞不前，这一差距正是CIO必须直面的挑战。技术本身并非瓶颈所在，真正的挑战在于如何负责任地规模化应用AI，将其融入端到端的业务流程中，并确保其像其他企业系统一样受到严格的管理和评估。

愿景与部署之间的现实差距

自主式AI的愿景十分宏伟，诸如理赔异常处理、保单服务及催收纠纷等曾被认为无法自动化的工作，如今均可借助智能体完成，但在大多数企业内部，实际情况却大相径庭。当前的智能体仍仅充当助手角色，它们提供答案，但很少自主行动，它们各自为战，彼此之间以及与创造商业价值的流程之间均缺乏连接。

若缺乏协调管理，智能体的激增可能会重蹈RPA“机器人泛滥”的覆辙：部署碎片化、维护成本高昂、技术债务不断累积。对于CIO而言，真正的任务并非简单采用AI，而是设计智能体协调机制，即实现可预测、基于规则的业务流程与AI自适应决策能力的有机结合。

如何跨越AI就绪的各个阶段

对于大多数企业而言，AI成熟之路需分阶段推进。在最初阶段，企业往往孤立地进行试验，通常仅着眼于个人生产力提升。试点项目零散分布于企业各部门，与战略缺乏协同。对许多企业而言，结果仅具偶然性，且缺乏治理机制。

处于这一阶段的CIO必须克制被动采购工具的冲动，转而聚焦于提升可见性和关注业务成果。通过绘制AI应用现状图(即使是非正式应用)，有助于揭示诸如影子信息技术等风险，同时明确智能体最契合企业需求的领域。

随着企业逐渐成熟，它们会启动与特定业务对齐的试点项目。团队会尝试文档提取、客户情感分析或生成式问答机器人等应用。协作有所改善，但治理仍不完善。此时，CIO的角色是防止一次性展示项目主导议程。通过标准化业务流程模型、引入人工审核等防护措施以及建立基本评估框架，CIO可为试点项目奠定规模化应用的基础。

然而，大多数企业在迈向受治理且可规模化应用的下一阶段时遭遇挫折，这一阶段也是CIO发挥领导作用最为关键的时刻，此时，AI被视为战略差异化因素。卓越中心(CoE)或其他知识共享机制应运而生，以集中资源并推动一致性。

协调机制将孤立的智能体连接成端到端流程，团队直接将业务KPI与AI赋能的业务流程挂钩，此时，CIO必须以服务为导向进行思考：提示词、模型和智能体应像企业资产一样进行管理，同时管理政策、元数据和服务水平协议(SLA)。

在最高成熟度阶段，企业迈向许多人称之的“自主型企业”。在恰当的协调系统和技术支持下，流程能够实时自适应调整，反馈循环推动持续学习。智能体在协调防护机制内与人类无缝协作，确保合规性和信任度。处于这一阶段的CIO需确保团队为AI赋能的流程嵌入持续集成与持续交付(CI/CD)机制，确保再培训、重新部署和监控像其他现代软件一样自然进行。

驱动规模化的纪律性

鲜有企业能够直接从孤立试点跃升至自主型企业，这一过程是迭代的，且进展取决于领导层在每个阶段清楚应消除哪些障碍、投资哪些赋能因素。速度并非关键，协调与治理水平才是重中之重。

对CIO的启示十分明确：AI就绪程度并非取决于所部署模型的强大程度，而是取决于围绕模型构建的系统的成熟度。换言之，协调、治理和评估是最大化AI投资回报率潜力的关键。有了这些因素，CIO才能最终将AI从承诺转化为创造持久、企业级影响力的现实。

文章来自：51CTO