但并非所有企業都在為此掙扎，通過與四位經驗豐富的IT領袖的交流，我們描繪出了一幅更為平衡的圖景。從大型跨國公司到中小企業創新者，許多企業已經從AI中產生了可衡量的價值，并為CIO們分享了一個實用的框架：關注正確的用例，深入文化準備，創造性地衡量影響，并設計以適應未來發展。
優先實施實用且高影響力的用例
在全球半導體公司AMD，AI被視為任何其他戰略性IT投資一樣——只有在合理時間內交付業務價值才有用。AMD負責商業應用的副總裁Chris Wire解釋說，AI的成功往往反映了傳統技術努力的結果。“我們評估成本、收益和適用性，”他說，“當它與我們的業務目標一致時，我們就會推進項目。”
這種理念轉化為能夠快速回報的項目，AMD已經使用GenAI來簡化復雜任務，如準備研發稅務文件，以前需要數周才能完成的任務，現在借助AI工具在幾小時內就能完成，這些工具能夠總結和整理密集的材料，這種效率在財務等高風險、合規性強的職能中尤為寶貴。
同樣，聯想的全球CIO Arthur Hu提到了Studio AI，這是一款內部生成的工具，將營銷內容制作時間縮短了80%，并將代理支出減少了多達70%，這些好處不僅僅是財務上的：銷售和營銷團隊獲得了新的敏捷性，能夠近乎實時地創建個性化材料。除了Studio AI，聯想還在客戶支持系統中使用嵌入式代理來早期檢測問題并提高呼叫中心效率，這些數字助理通過提供實時建議和自動化常見解決方案來增強代理性能和提升客戶滿意度。
然后是Upwave，一家數據驅動的廣告分析公司，它從一款面向客戶的工具中獲得了ROI，該工具使用GenAI來創建廣告活動表現報告，該工具篩選多渠道廣告數據，并將其提煉成清晰、可供高管參考的見解。CTO George London表示，這些報告更容易理解且被更廣泛地分享，從而提高了客戶滿意度和內部效率，該平臺還開始集成對話式界面，以簡化活動規劃，將復雜的儀表板解釋轉化為自然語言說明。
在這些公司中，共同的主題是實用實施。大多數AI收益來自于將Microsoft Copilot、GitHub Copilot和OpenAI API等工具嵌入到現有工作流程中。技術公司Trimble的技術創新副總裁Aviad Almagor也指出，超過90%的Trimble工程師使用GitHub Copilot。他說，投資回報率體現在開發周期縮短以及人力資源和客戶服務中的摩擦減少。此外，Trimble已將AI引入其運輸管理系統，其中智能體通過動態匹配發貨人和承運人來優化貨運采購。
這些例子表明，從AI中創造價值并不需要對定制平臺進行大規模投資，通常，最佳結果來自于在經過驗證的、可擴展的技術上構建，并將其周到地集成到現有系統中。
建立鼓勵AI熟練度的文化
技術可能是關鍵要素，但文化是催化劑，成功的AI項目得到了促進實驗、內部可見性和跨職能協作的組織習慣的支持，好奇心和迭代的文化與強大的技術棧同樣至關重要。
在AMD，這包括舉辦內部黑客馬拉松和“提示馬拉松”，商業和IT團隊在其中就實際用例進行協作。結果令人矚目：一次黑客馬拉松在一天內產生了100個新的AI想法，其中幾個已經投入生產，這種開放式的創造力鼓勵商業領袖超越自動化，設想新的工作方式。
聯想采取了分層的準備方法。“有些團隊需要基礎教育，”Hu說，“有些團隊已經準備好進行敏捷沖刺，我們為每個成熟度級別提供了入口。”聯想在各部門之間培養了友好的競爭，以展示他們的AI創新，這在整個企業中產生了歸屬感和動力。
Trimble強調領導層的支持和結構化的入職培訓。Almagor認為文化投資與技術賦能同樣重要。“這不僅僅是關于工具，”他說，“這是關于幫助人們想象什么是可能的。”他們的框架包括專門的培訓計劃、內部倡導者和對迭代實驗的支持。
對于像Upwave這樣的小型公司來說，文化清晰度轉化為設計紀律。London警告說，不要進行表面的部署，稱這種“撒點AI仙塵”的做法很少能交付價值。相反，他主張從用戶需求出發進行有意的設計。Upwave發現，產品團隊和數據團隊之間的緊密合作會導致更有用的應用，如AI生成的摘要與客戶內部報告格式保持一致。
創造性和上下文相關地衡量ROI
雖然分析師們經常對難以展示AI項目的短期ROI表示遺憾，但這四個企業至少在部分程度上并不認同，他們的秘訣在于靈活的思維和多樣化的指標，他們將ROI不僅視為節省或賺取的資金，還視為節省的時間、增加的滿意度和獲得的戰略靈活性。
London表示，Upwave會傾聽客戶的積極反饋、合同續簽和與AI生成內容的互動增加等客戶信號。鑒于實施預構建AI模型的成本較低，即使是適度的勝利也能帶來高回報。例如，如果客戶將AI生成的功能作為續簽或擴展合同的原因，那么這將被視為強烈的ROI指標。
Trimble在工程和運營中使用生命周期指標。例如，一位客戶使用Trimble AI工具將進行隧道安全分析的時間從30分鐘縮短到了僅三分鐘。對于Almagor來說，這種改進意義重大。他們還衡量了軟件開發中的性能提升，AI工具顯示了15%到20%的改進。
AMD跟蹤了一系列流程中的時間節省，包括會議摘要和基于聊天機器人的HR工作流程。在財務領域，AI驅動的自動化帶來了15%的生產力提升。最令人印象深刻的是，通過機器學習在半導體制造中實現的小幅產量提升，轉化為數百萬美元的收益。AMD還維護了一個包含100多個已記錄AI用例的內部資源目錄，這有助于標準化成功測量并推廣采用。
聯想融合了軟性和硬性指標。Hu表示，他們的策略很大一部分是減少摩擦：通過標準化工具、合規框架和入職流程，他們降低了AI實驗的門檻，并在不產生失控成本的情況下擴展了采用。團隊可以更自信、更低開銷地啟動項目，從而創建了一個可重復的價值捕獲模型。
從長遠考慮，但從今天可行的開始
這些企業中沒有一家對AI的局限性視而不見，但他們將當前的采用浪潮視為更大變革的必要基礎。短期的勝利不僅僅是為了證明價值——它們是為了讓企業準備好以不同的方式思考和行動。
Trimble正在投資智能代理和多代理生態系統，設想一個未來，其中代表不同業務領域的軟件代理協同工作以優化結果。Almagor想象著采購、建模、物流和合規領域的代理能夠無縫交互，他預見了一個從以應用為中心的IT向基于智能體的交互的轉變。
聯想也在關注類似的趨勢。各部門已經在請求決策輔助工具，Hu看到了一個未來，其中增強而非僅僅是自動化將成為常態。長期目標是將智能嵌入到業務功能中，以便決策能夠得到數據驅動見解的實時支持。
在Upwave，對話式AI和視覺洞察解釋的實驗指向了數據與行動之間更直觀的界面。London相信，下一個飛躍將來自于能夠將洞察轉化為推薦下一步行動的輔助工具。他們的目標是消除用戶的認知過載，通過將數據轉化為與活動目標直接相關的建議。
AMD也在投資擴大內部AI社區，提供劇本和培訓資源，以確保AI能力在團隊中得到一致采用。此外，他們還專注于治理，確保數據隱私、倫理考慮和運營彈性被嵌入到每個AI部署中。
在所有四家公司中，給CIO的建議都是一致的：
• “充滿信心地開始，”Almagor說，“追求那些保證能贏的用例。”
• “與業務共同創造解決方案，”Wire建議，“這是推動采用的方式。”
• “了解你的成本結構，”London警告，“使用現有平臺可以讓你在不超支的情況下擴展。”
• “降低進入門檻，”Hu說，“嘗試AI越容易，你的組織學習得就越快。”
AI不必是一場冒險，如果做得好，它現在就能交付價值，并隨著時間的推移而增加價值。正如這些領導者所展示的，最佳的AI策略結合了紀律性和想象力，在交付近期勝利的同時，為長期革新奠定了基礎。隨著企業的成熟，AI的戰略角色可能會從增強轉變為革新——不僅僅是為了把事情做得更好，而且是為了做全新的事情。
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