對於CIO和CTO來說，開啟技術棧中每一項可用的AI功能雖然很誘人，但這種做法可能導致供應商泛濫和治理挑戰。
在本期IT領導者快速訪談欄目中，Shutterstock公司CTO兼CISO Courtney Totten解釋了為什麼她的團隊花費數月時間評估AI工具、建立治理模型並在部署這些技術前創建防護機制。她的團隊還著重實施"培訓培訓師"策略，在整個組織內推廣AI知識。
Totten負責監督Shutterstock的網路、雲運營、安全、工程和AI基礎設施，在IT和網路安全行業擁有超過20年經驗。她曾在通用電氣、湯森路透、博思艾倫和通用動力等公司擔任領導職務。
關鍵決策的影響
在過去一年中，我們有意識地決定對AI採取主動而非被動的態度。雖然我們花了六個月時間評估兩個AI工具，但一旦完成評估並創建了治理模型和防護框架，我們就能夠在10個月內成功部署8個工具。
現在的重點是將這些工具交到團隊成員手中，聽取使用案例反饋——不是來自技術人員，而是來自業務用戶。我們看到他們能夠通過這些工具提高效率，並且對這些工具在適當防護措施下的輔助作用建立了信心。
其中一些工具我們已經在使用，但沒有開啟AI功能。例如，我們使用Slack，但沒有啟用AI功能。在完成安全審查和評估後，我們才開啟了這些功能。
聽起來雖然簡單，但筆記和摘要功能對我們來說非常重要——我們每天都使用Slack。這是一個很好的例子，展示了我們如何通過開啟功能來簡化用戶的工作。
我們還利用ChatGPT來幫助用戶。一個簡單的應用是創建問答文檔。我們有一個團隊感覺他們整天都在回答關於流程的問題。我們需要創建一個系統，能夠處理數百頁的流程文檔，簡化對用戶請求的響應，讓員工能夠更好地服務客戶。這是另一個很好的例子，展示了我們如何消除大量手動管理工作，減輕團隊負擔。
經驗教訓
成本控制是一個重大挑戰——隨著雲計算和AI的指數級增長，成本可能失控。我們早期就意識到這個問題，並在合適的時機進行了調整。我們創建了一個專門團隊，包括雲架構團隊成員，負責監控我們與雲服務商和AI供應商的所有成本。
現在我有一個雲FinOps和治理團隊，不僅監控成本，還推動優化。此外，我們創建了一個面向所有團隊的競賽，要求大家"幫助我們識別降低成本的機會，我們有獎勵"。這是一個季度挑戰，幫助每個人意識到這些技術會產生成本。我們如何削減成本，為其他想做的酷炫項目騰出空間？這為我的工程團隊和所有團隊培養了財務紀律意識。
人才投資策略
如果有機會幫助團隊做更多工作來放大我們的成果，那就是我投資的地方。我經常說，資源整合能力是一項非常重要的技能。
我們需要確保員工有深度，能夠善於整合資源並完成任務。我如何投資培訓員工？如何讓他們更好地了解可用的不同工具以及可以利用的資源？我們非常重視每年的培訓目標，因此我們利用合作夥伴提供的免費培訓。
我們與AWS、Google和OpenAI等建立了強大的雲合作夥伴關係，通過協議獲得大量培訓機會。他們在從雲計算到AI的整個過程中都給予了幫助。
同時，確保我們在每個職位上都深化AI人才儲備。AI在幾年內，也許一年內，將出現在我們每個團隊中，這非常令人興奮。我真正覺得這是我們都需要具備和練習的技能。確保我們有合適的人才來推動成果對我來說至關重要。
外部發展趨勢
變化每天都在發生——AI模型每天都在變化，每次我們看到新模型，它都比上一個更好。讓團隊準備好評估和部署新模型對我們來說很重要。
例如，OpenAI最近推出的Codex就是一個很好的用例。我的團隊能夠使用它，他們能夠產出的成果讓自己都感到驚訝，這非常有趣。
我們創建了"培訓培訓師"的指導項目。我的團隊中有幾個這方面的專家，他們負責培訓8個人的團隊，制定標準和防護措施。現在這8個人每人再培訓2-3個人。這樣將推廣到每個人，讓大家都有相同類型的培訓經驗。每天都會聽到新工具的消息。
我們的許多供應商也在思考如何保持相關性並融入AI。我們真的需要所有這些其他工具嗎？始終監控供應商格局以查看我們是否開始開發太多功能相同的工具非常重要。你不希望出現供應商泛濫。
觀念轉變
我最近讀到Martin Fowler網站上的一篇文章《軟體工程循環中的人類和智能體》。這篇文章探討了工程師如何參與並成為我們正在經歷的這種變化的一部分。他強調了工程師可以在整個工程循環中定位自己的三種不同方式。
第一種方式是跳出循環——讓智能體做它們需要做的事情——編碼並期望祈禱能順利工作。第二種是參與循環——查看每一段手動代碼並幾乎進行微觀管理，這會很累人。
第三種是專注於整個工程循環本身並關注輸出。確保你知道智能體如何工作，確保它在做需要做的事情，然後監控以確保輸出正在產生。因為歸根結底，輸出才是我們關心的。
這關乎回到標準、流程和防護措施——只要你有這三樣東西，你就可以專注於輸出，而不是過度參與或過於放手。那篇文章真的引起了我的共鳴，因為作為領導者，我有責任幫助每個人了解他們如何參與其中。我想給每個人機會，利用我們擁有的工具產出最佳成果。
Q&A
Q1：Shutterstock團隊如何避免AI工具部署中的供應商泛濫問題？
A：Shutterstock團隊花費6個月時間評估AI工具，建立治理模型和防護框架後，在10個月內成功部署8個工具。他們通過監控供應商格局，避免開發功能相同的重複工具，並建立專門的雲FinOps團隊來控制成本和治理。
Q2：Shutterstock如何控制AI和雲計算的成本增長？
A：他們創建了專門的雲FinOps和治理團隊來監控和優化成本，還建立了季度成本削減競賽，鼓勵所有團隊識別降低成本的機會並提供獎勵，培養了整個團隊的財務紀律意識。
Q3：Shutterstock採用什麼策略來培養員工的AI技能？
A：他們實施"培訓培訓師"策略，讓AI專家培訓8個人的團隊，然後這些人再各自培訓2-3個人，逐步推廣AI知識。同時利用AWS、Google、OpenAI等合作夥伴提供的免費培訓資源來提升團隊技能。
