隨著生成式AI的出現，一些人認為"數字化轉型"這個概念已經過時，他們更傾向於使用"AI轉型"這個術語。還有人提議應該統稱為"業務轉型"，或簡稱為"轉型"。
那麼，我們應該使用什麼術語呢？答案是：使用能夠最大程度激發董事會、高管和員工行動力的術語 - 因為維持現狀必然會導致顛覆。
無論是受增長機會驅動，還是疫情強制遠程辦公，或是經濟衰退推動自動化效率，以及現在智能AI正在改變未來工作方式，組織都將不斷進行轉型。
無論轉型的驅動因素是什麼，你公司的文化、領導力和運營實踐都必須不斷改進，以滿足全球競爭、節奏加快、技術賦能的世界需求，同時應對日益增加的安全和其他運營風險。
2025年數字化轉型優先事項的驅動因素
數字化轉型不僅僅是部署最新技術、解決技術債務或提高基礎設施敏捷性 - 而是這些戰略舉措如何推動增長、改善客戶體驗、擴展工作流程、提高質量並實現其他重要業務成果。具有變革性的CIO不斷投資於其運營模式，發展產品管理、設計思維、敏捷、DevOps、變更管理和數據驅動實踐。
但今年有三個變化可能會推動CIO的運營模式轉型和數字戰略：
1. 2024年，企業SaaS嵌入了AI代理以推動工作流程演變，領先企業開始開發自己的AI代理。
2. 美國當選總統承諾進行許多影響企業的變革，包括進口關稅、移民遣返、能源政策變化以及放鬆其他商業法規，這些將影響供應鏈、勞動力資源池和其他全球性後果。
3. 推動好奇、協作和實驗文化對於驅動變革管理計劃很重要，但有證據表明出現了反彈，因為DEI倡議受到攻擊，過去兩年多家大型企業終止了遠程工作。
基於這些和其他標準，以下是CIO在2025年可能需要增加關注的三種數字化轉型實踐，以及三種值得用其他策略或實踐替代的做法。
必要：培養變革型領導力和具備AI就緒能力的員工
2024年我為CIO提出的三個關鍵數字化轉型優先事項之一是培養變革型領導力，以幫助增加IT可以支持的戰略舉措、實驗和變革管理計劃的數量。
2025年，AI將繼續推動編碼、內容生成和工作流程編排方面的生產力提升，影響敏捷創新團隊所需的人員配置和技能水平。但CIO需要提高數字化轉型領導者的業務洞察力，以確保正確的舉措獲得優先權，願景陳述與業務目標一致，團隊驗證AI模型的準確性。CIO還必須推動知識管理、培訓和變更管理計劃，以幫助員工適應AI支持的工作流程。
Boomi公司首席產品和技術官Ed Macosky表示："隨著AI代理的興起和C級高管對保持技術發展領先地位的熱情，IT領導者將面臨更大的壓力和工作量 - 民主化AI訪問權限和提升員工技能將比以往任何時候都更加重要。到2025年，有意識地提升技能的企業將最大化AI帶來的優勢，獲得競爭優勢，而那些在團隊準備就緒之前急於採用AI下一個重大突破的企業將在創新努力中受到阻礙。"
不必要：贊助缺乏業務驅動力的AI創新"登月計劃"
董事會和高管對持續的AI實驗和長期投資會有多少耐心？Gartner最近提出AI正走向幻滅的低谷，兩份報告暗示AI蜜月期正在結束：
- 德勤的《企業生成式AI現狀》報告顯示，近70%的受訪者表示，他們的組織只將30%或更少的生成式AI實驗投入生產。
- 沃頓商學院的《導航生成式AI早期年報》稱，57%的人預計AI支出增長將放緩，"這表明企業仍在尋找初始投資的投資回報率"。
Teradata公司CTO Louis Landry表示："2025年將是生成式AI需要創造價值的一年。這意味著生成式AI的投資熱潮將放緩，公司將不再只是簡單地進入AI領域，而是更多地關注能夠創造真實價值的現實世界機會。"
由於許多早期AI勝利推動了生產力提升和效率，CIO應該尋找可以通過實際成本節約來推動進一步創新和基礎設施投資的機會。
TCS北美總裁Amit Bajaj表示："正在興起的是通過大幅削減技術、數據和流程債務並採用AIOps和AI支持的軟體開發來實現自籌資金的AI主導業務重塑。實現業務價值並跟蹤能力，以便由此產生的節約可以為創新提供資金，改變客戶體驗，重塑成本結構，並提供企業敏捷性。"
SAS公司CIO Jay Upchurch表示，2025年成功的CIO將建立一個集成的IT路線圖，將生成式AI與更成熟的AI策略相結合。"隨著生成式AI的光環逐漸褪去，我們過渡到尋找其最佳應用，CIO和IT領導者確保以一種推動業務成功的特定方式使用AI變得比以往任何時候都更加重要。"
必要：加倍關注數據和AI治理
讓業務領導者理解、投資和協作數據治理對CIO和首席數據官來說歷來是一個挑戰。在許多組織中，定義政策和其他AI治理是一個優先事項，這些組織試圖引導員工如何使用協作工具，同時防止敏感數據泄露到公共大語言模型。2025年，CIO應該整合他們的數據和AI治理工作，專注於數據安全以降低風險，並通過改善數據質量來推動業務收益。
Proofpoint DSPM的GVP兼CTO Ravi Ithal強調了協同數據和AI治理策略的重要性，他將數據比作燃料，AI比作引擎："如果你向高性能引擎中投入隨機類型的燃料，不要驚訝它會出現故障。為了讓AI提供安全可靠的結果，數據團隊必須在將數據輸入到那些饑渴的大語言模型之前對其進行正確分類。"
關注數據分類和改善數據質量是進攻策略，因為它可以提高AI模型的準確性並帶來業務成果。僅憑這一驅動因素難以制定商業案例的CIO還應該提出防禦策略，並分享2024年打擊企業的AI災難作為投資動機。
Celebrus公司CEO Bill Bruno表示："我們將看到更多關於AI使用不當的故事，這將導致品牌暫緩並重新審視其數據策略。由於大多數數據是非結構化的、不完整的，並且由於長期以來在其網站和應用程序上捕獲數字數據的方式而充滿偏見，品牌在以有意義的方式激活AI方面遇到困難。"
為了將這些問題提到員工和管理者的關注前沿，CIO必須解釋暗數據和其他數據債務問題將如何影響企業在AI時代的競爭。
Cyberhaven公司首席產品和開發官Nishant Doshi表示："暗數據通常隱藏在電子郵件、電子表格、過時系統中，往往是主要數據源的衍生物，可能包含敏感的智慧財產權或個人數據，使其容易受到破壞。AI工具加劇了這個問題，通過暴露這些數據口袋創造了新的安全風險。"
不必要：原樣遷移、應用程序遷移和無智能自動化
AI的一個積極成果是，更多的業務領導者將認識到轉變運營的重要性，而不是僅僅用更新更好的技術來轉換現有的工作方式。希望這將引導更多的CIO遠離將工作負載簡單地搬遷到雲端、在不改善體驗的情況下現代化應用程序，以及實施純粹的機器人流程自動化，而是採用更具業務變革性的方法。
例如，將工作負載遷移到雲端並不總是能降低成本，而且通常需要進行一些重構以提高可擴展性。Nobl9公司CPO和聯合創始人Brian Singer表示："到2025年，組織將拋棄將一切遷移到雲端的思維模式，隨著公司加倍努力控制成本，他們將開始理解靜態工作負載在本地運行可能更便宜。在不考慮成本和複雜性細節的情況下遷移到雲端已經過時，因為AI工作負載增加了運營複雜性，是導致雲成本失控的一個重要因素。"
僅解決技術問題的應用程序現代化也應該被淘汰，因為使用AI協作工具、升級到生成式AI測試功能以及轉向平台工程都簡化了構建更好應用程序的過程。重點將轉移到增強用戶體驗、嵌入AI功能和疊代改進業務成果上。
Copado公司傳播高級副總裁David Brooks表示："AI增強的開發意味著用戶體驗設計師的願景最終將按要求實現，而不是因為更高的開發工作量而妥協。AI將收集和總結用戶反饋，為下一輪改進提供資訊，完成良性循環。"
其他編碼效率和開發者體驗的改進應該給CIO新的動力來推動更強大的軟體開發實踐並減少技術債務。隨著組織尋求在大語言模型中利用專有數據、開發AI代理以及安全地將能力與其合作夥伴生態系統集成，這種技能提升將至關重要。
IBM應用程序開發和集成產品管理總經理Jason Gartner表示："應用程序的未來是可組合的，API是AI集成的通道，AI通過提供智能來增強API接口的功能和效率。這種新一代的可組合應用程序，由現代開發工具和技術的卓越性能驅動，將幫助組織加速新產品和解決方案的交付，推動增長並改善體驗。"
必要：加強安全、安全性和信任方面的培訓
如果CIO和CISO發現很難教育員工識別惡意電子郵件並培訓他們不要點擊來自未知來源的鏈接，那麼新一波AI威脅將需要加倍這些努力。
Intuit公司CISO和CIO Atticus Tysen表示："到2025年，日益複雜的深度偽造技術的擴散將開始對數字內容和在線交互的信任構成重大威脅。隨著深度偽造變得更容易獲得且更難檢測，個人和組織將需要開發新策略來驗證資訊並確保數字時代的真實性，包括教育和提高員工的意識。"
NinjaOne公司首席信任官Mike Arrowsmith表示，隨著AI的發展，它在數據歸因方面會變得更好，這使得組織更難區分真實和惡意的角色。"到2025年，將會有更多和更新的關注點集中在IT和AI員工培訓上，教育員工識別AI風險，以確保組織做好準備應對AI帶來的安全漏洞。"
Telos公司安全運營主管Law Floyd在考慮安全、安全性和培訓計劃時添加了第三個維度。"內部威脅將繼續成為組織面臨的問題，而應對它們的最佳方法之一是通過有效的培訓計劃。"
不必要：期望員工能跟上AI的步伐
數字化轉型的根本錯誤是在變革管理上投資不足，或者等到最後一刻才開始規劃。在最近的Spark Executive Forum上，我主持了一個小組討論，討論了接受一切如常的心態是CIO需要解決的障礙，因為AI有機會影響生產力。AI能力正在加速變革的步伐，讓許多員工在採用新技術和適應AI支持的工作流程方面落後。
變革的步伐要求組織支持終身學習，並超越基於技能的培訓，轉向支持實驗、教學和持續改進的文化。2025年，CIO將需要顯著改變他們的文化，因為生成式AI、政治變化、法規和文化挑戰的影響可能會擾亂或加速企業的競爭能力。
