> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 解决人工智能投资回报难题 如何首席人工智能官穿越复杂性，创造新的价值路径 # IBM如何提供帮助 IBM已为帮助组织在市场上获胜提供专业知识超过一个世纪。客户可以通过利用IBM在深入的行业、功能和技术专业知识、企业级技术解决方案以及基于科学的研究创新中的人工智能潜力。 关于IBM咨询公司的人工智能服务更多信息，请访问ibm.com/services/artificial-intelligence 有关IBM软件的人工智能解决方案更多信息，请访问 ibm.com/watson 了解更多关于IBM研究在人工智能创新方面的信息，请访问 research IBM.com/artificial-intelligence3。 # 内容 前言2 概述3 第1节：何时需要一个CAIO？8 第二节：CAIOs成功需要什么？10 第三节：如何使CAIOs实现更高的AI投资回报率？16 行动指南 18 # 首席人工智能官：将愿景转化为速度 人工智能不仅仅是用户的提示栏；它是国家的力量放大器。它正在重塑国家间的竞争方式、公司的运营方式和公民的生活。它承载着无限进步的承诺，但前提是必须精确引导。 全球范围内，众多机构投入了数百亿资金用于人工智能。然而，许多人仍然处于试点阶段。技术是有的，人才也是有的。所缺的，是将从概念验证到全面部署的转化。 这就是首席人工智能官（CAIO）发挥作用的地方。 首席信息官（CAIO）不仅仅是一位技术专家，更是一位将愿景转化为行动的桥梁，是战略与科学之间的纽带，也是整个企业价值的守护者。 在阿联酋，我们已经在政府中嵌入了CAIOs作为职能领导者，负责制定AI战略、协调团队，并确保投入AI的每一个迪拉姆都能产生实实在在的成果。 因为人工智能并非单一突破，而是十万次小的转变。这是文化的，是制度的，这是一种习惯。CAIO将是推动这种习惯向前发展的人——跨越公共管理、医疗保健、教育和物流领域。 这是阿联酋计划重塑公共部门对人工智能的应对方式。通过学习、适应并扩大规模以提升生活质量和推动经济增长的系统。 在一个动荡的世界中，这种方法让我们获得了一种罕见的东西：控制和灵活性。我们不会对问题作出反应，而是将我们的经济转变为面向未来的经济。但这项工作必须在今天完成。 H.E. Omar Sultan Al Olama 国家人工智能、数字经济和远程工作应用部长 阿联酋 我的工作不仅仅是讲述一个优秀的AI故事。我的工作是要确保我们客观上、可衡量地优于我们的竞争对手。 丹尼尔·休姆 CAIO, WPP. # 关键要点 首席人工智能官推动人工智能投资回报率。 拥有首席人工智能官的企业在人工智能投入上的投资回报率（ROI）高出 $10\%$ 。然而，如今只有 $26\%$ 的企业设有首席人工智能官。 责任、权限和影响力推动影响 。 57%的CAIO直接向首席执行官或董事会汇报，并且76%的CAIO表示其他CXO在重要的人工智能决策中会咨询他们。 集中决策有助于实现更高的AI价值。 CAIOs领导以中心辐射或集中式AI运营模式的企业，其AI投资回报率比管理去中心化运营模式的企业高出 $36\%$ 衡量真正的AI影响需要更广泛的成功定义。 72%的CAIO表示，如果没有人工智能影响评估，他们的组织有风险落后。但68%的人即使无法评估其影响，也会启动人工智能项目——因为最有前景的人工智能机会往往是最难衡量的。 # 一项新的AI方程式 企业对人工智能的期望非常高。高管们已经看到它让团队变得更高效、更聪明、更有创造力。他们知道竞争对手正在迅速推进。他们要求员工快速适应，并为大规模人工智能设定了宏伟的目标。价值成为了焦点——聚光灯照在投资回报率上。 C级高管们不再满足于实验。他们想要可衡量的成果——而且他们希望立即得到。80%的CEO正在推动在18个月内扩大由人工智能驱动的成本节约和由人工智能推动的增长。 但是，许多组织离这个目标还远。 $60\%$ 的组织仍然主要投资于试点项目。然而，规模小、缺乏联系的举措仍在努力产生真正的价值。自2023年以来，仅有 $25\%$ 的人工智能项目实现了预期的投资回报率。2 组织意识到，随着支出激增，他们需要做得更好。在2022年至2025年间，将人工智能支出占IT支出的比例提高了 $62\%$ 之后，首席执行官们预计未来两年每年的增长率为 $31\%$ 。为了获取更多的价值，许多机构正在重新考虑如何管理他们的AI投资组合。 人工智能转型不仅仅关乎系统和企业流程的变革，还涉及企业家心态和技能的转变。如果我们能够做到这一点，他们将变为人工智能的倡导者。 朱马·阿尔·加伊思，首席行政官，迪拜海关 # 热烈欢迎CAIO 越来越多的组织创立了CAIO职位以加速和指导AI的商业成果。许多CAIO已经推动价值增长和可测量的成功。 为了更深入地了解这一新兴角色，IBM商业价值研究院（IBM IBV）与迪拜未来基金会（DFF）和牛津经济研究所合作，在2025年第一季度对来自22个地理区域和21个行业的600多位首席信息官（CAIO）进行了调查。 总体而言，我们联系了超过2,300个机构，但只有 $26\%$ 表示他们目前拥有首席信息安全官。这一比例相较于2023年的 $11\%$ 有所上升。 $457\%$ 的这些CAIOs是从组织的内部人才库中任命的——并且 $66\%$ 预计在未来两年内，大多数组织都将拥有一个CAIO。 CAIOs负有推动实际进步的使命。他们负责制定组织的人工智能战略，指导人工智能实施，管理人工智能预算，并开发人工智能应用的变化管理策略。 这是一份高风险高回报的工作——有可能带来巨大的效益（见图1）。拥有首席人工智能官（CAIO）的组织在人工智能投资上的回报率（ROI）比其他组织高出 $10\%$ ，并且有 $24\%$ 的可能性表示他们在创新方面优于同行。 在此报告中，我们将回答三个重大问题： 何时一个组织需要CAIO？ CAIOs需要成功需要什么？ 如何让CAIOs实现更高的AI投资回报率？ 我们还将概述C级管理层中的具体领导人可以采取的下一步行动，以利用人工智能创造更多的商业价值。 图1 CAIOs帮助组织实现更高的AI投资回报率。 CAIOs帮助组织实现更高的AI投资回报率。 图1 当其行业受到人工智能的颠覆时，公司需要有人能把握脉搏，确保他们下了正确的赌注。 章节1 # 何时一个组织需要CAIO？ 公司高层管理人员需要正确的C级团队成员——更多的人不一定更好。那么，在什么情况下添加另一个职位是有意义的呢？ 我们调查的CAIO们表示，他们的角色主要基于两个原因：推动AI策略和加速AI采用。他们在最高层面促进并引领AI讨论，同时改变地面发生的工作。他们是推动AI变革的预言家和将AI组合粘合在一起的精神纽带。 # 61% # CAIOs掌控其组织的人工智能预算。 当组织在试点人工智能时，这种粘合剂的重要性降低。但到了将试点转变为企业项目的时候，就需要有人明确方向，并确保团队专注于共同目标。CIO们能够说商业和技术的话，并且应该具备塑造人工智能战略和大规模协调变革的人工智能专业知识。 他们带着以数据为先导的技能集来到桌前： $73\%$ 的CAIO表示他们在职业生涯中专注于数据。但大多数人也有强大的商业策略、创新、企业技术和运营背景（见图2）。随着人工智能变得更加具有变革性，它也变得更加具有针对性，其用例和应用集中在核心行业特定的流程上。因此，CAIO必须具备深厚的行业专业知识，或者确保他们通过团队和同事能够获得这种专业知识。这有助于他们发现高价值的AI机会，并与其他高管层领导者协作，从多个角度推动变革。 一项关键的CAIO职责是应对复杂性。今天，一个典型的组织使用11种生成式AI模型，并计划到2026年底至少使用16种。随着人工智能模型超越文本和语言，扩展到与视觉、地理空间和其他类型的数据协同工作。 # 图2 CAOs表示他们的职业生涯涵盖 图2 商业与技术职能。CAIOs说他们的职业生涯涵盖了商业 和 技术功能 调查问题：总体而言，你在以下哪个领域进行了专注？ 人工智能助手和代理的爆发进一步复杂化了问题。一位典型的执行官已经从他们各自的供应商那里得到了超过30种不同的生成式人工智能应用案例。一些组织已经拥有数万项AI资产，这带来了巨大的集成和互操作性挑战。但尽管专有数据是解锁通用人工智能价值的钥匙，仍有半数组织表示他们已经断开了限制他们使用数据的技术。 如果一个组织发现他们的AI策略因这些问题而停滞不前，一个专门的CAIO可以帮助他们取得进展。从组织中的集中位置，他们可以识别机会，更有战略性地投资于AI模型、工具和能力 ，并衡量它们带来的广泛商业价值。CAIO可以帮助C级管理层中的其他人找到成本效益，防止模型锁定，并优化AI投资组合以满足组织的特定商业需求，所有这些都可以提高AI的投资回报率。 第二节 # CAIOs需要成功需要什么？ 没有哪位领导者是一座孤岛——这一点对于首席人工智能官（CAIO）来说尤其如此。他们的存在是为了架起商业与技术的桥梁，将时间和精力汇聚于一个共同目标：利用人工智能创造价值。 当我们审视CAIOs认为最重要的责任时，我们看到的是涵盖整个组织架构的任务：定义战略、指导技术实施、管理预算、提升人才技能。 但是CAIOs单凭自身无法完成其广泛的使命。事实上，与其他C级高管合作是他们完成工作的唯一途径。80%的CAIO表示他们从CEO和更广泛的C级高管那里获得了足够支持。同样，CAIO应为其他C级高管提供资源——76%的人表示其他CXO在AI决策上会咨询他们。 然而，组织必须应对的最具挑战性的与AI相关任务位于CAIO优先事项列表的底部，这突显了更强合作和明确角色划分的必要性（见图3）。 CAIO必须采取整体方法。他们需要了解监管和合规环境，然后定义组织目标和活动，接着确定其数据质量是否足以实现目标。只有回答了这些问题，才能确定战略。 马里奥·诺比莱，数字意大利局局长 图3 # 掉入裂缝了吗？ 有几个与人工智能相关的关键任务似乎并不是CAIOs的首要任务。 CAIOs 并不专注于组织最困难的与人工智能相关的任务。 图3 我无法理解您提供的字符t-的f-具有sk-的a-了o 以下是我们的研究揭示了CAIO们应该如何与他们的C级同事合作以提升他们的AI投资回报率： # CEO：支持性赞助商 57%的CAIO直接向CEO或董事会汇报，而不是更技术性的C级高管。CEO定义CAIO的职责，赋予CAIO突破障碍、推动AI应用和引领变革的权力。通过共同制定并公开支持AI战略，CEO为组织内的各个团队提供了明确的方向。为此，CAIO还应与首席财务官和首席战略官密切合作，相关领导可以帮助CAIO团队思考新的衡量AI价值的途径——并跟踪更广泛的一组影响投资回报率（ROI）的商业指标。 # 首席运营官/中国移动：转型规模 首席运营官（COO）应当成为整合人工智能到战略和运营模式中的倡导者和积极参与者。CAIO没有COO的支持，无法推动生产力和流程创新。通过COO，CAIO可以与CSCO合作，将人工智能能力超越企业边界，融入供应链。此外，CSCO和CAIO必须管理数字化供应链，确保企业能够获取所需的IT和人工智能解决方案和能力。 # CDO：数据引擎 因为数据是任何成功的人工智能项目的核心，首席数据官（CDO）和首席人工智能官（CAIO）在数据战略、数据质量、治理和数据分析方面进行合作。他们必须共同努力，确保数据能够在企业内部流向正确的地方，通过人工智能创造价值。他们的合作对于组织将企业数据转化为人工智能带来的更大价值至关重要。 # CIO/CTO：技术整合者 保持人工智能、企业IT和技术战略的一致性至关重要。首席技术官（CTO）和首席信息官（CAIO）共同制定人工智能实施路线图，基于CTO对人工智能项目技术可行性的评估。首席信息官确保企业IT——包括云计算、基础设施和安全——做好人工智能准备。 # CISO：安全与风险经理 首席信息安全官（CISO）和首席人工智能官（CAIO）是培养通过设计实现人工智能安全的紧密合作伙伴，将安全因素从最初就融入人工智能，而不是作为一种事后考虑。这一点至关重要，因为超过四分之一的AI项目因安全问题而取消、推迟或未能规模化。 # CINO/CDIO：创新催化剂 肩负着寻找新的增长和生产力的机遇，首席创新官（CINO）和首席数字官（CDIO）应该是核心人工智能盟友。CINO和CAIO可以合作设计以人工智能为中心的解决方案，简化运营，推进产品和服务的演变，并提升客户体验。CDIO和CAIO可以共同推进人工智能赋能的数字化转型工作。 # CHRO：变革推动者 我们的研究表明， $32\%$ 的CAIO表示首席人力资源官（CHRO）是人工智能最大的反对者之一。然而，人工智能驱动的变革依赖于员工的支持。为了帮助实现高回报率的人工智能，CHRO和CAIO需要在人才战略上达成一致，确定人工智能战略所需的技能，并开发推动采纳的培训和开发计划。 通过积极在高管层内部协作，CAIO可以使人工智能战略与商业、技术、创新、安全和人才战略保持一致，将企业努力集中在一组由人工智能驱动的共同结果上（见图4）。此外，他们还可以努力解决企业必须应对的艰难的人工智能伦理和治理问题，即使这些问题并不被视为CAIO的直接责任。 图4 图4 CAIOs将C级管理层优先事项与AI影响放大对齐 CAIOs将C级管理层战略与放大AI 影响相一致。 CAIOs无法仅凭其广泛的职责范围来实现目标。与其他C级高管合作是完成工作的唯一途径。 # 视角 # 不断发展的CAIO角色：从AI倡导者到增长加速器 随着组织扩大人工智能的规模，我们发现它们通常从分散的运营模式转向集中式或轮辐式模式（见图5）。 以轴心辐射模型，CAIO可以更高效地将资源分配给优先项目。这种专注和灵活性带来了更好的结果。采用轴心辐射或集中运营模型的CAIO将AI试点项目投入生产的数量增加了两倍，AI投资的回报率提高了36%。在适当的运营模式下，组织可以利用CAIO带来的基准10%回报率溢价。 图5 更集中的运营模式有助于组织扩大人工智能规模。 调查问题：您组织当前运作的AI模式的最好描述是什么？您组织对AI接受度的最好描述是什么？ # 侧边栏 串联点 人工智能倡导者向...的转变：从人工智能 蜀蜀到 转换传统隐喻组织规模扩张人工智能；CNICS首席人工智能官）对策略的关注度逐渐减少。 而对实施的关注度逐渐增加。 调查问题：您作为CAIO最重要的职责是什么？ 当谈到运营模式时，我非常相信集中化，因为没有它就没有明确的所有权。 穆罕默德·阿尔穆达雷卜，迪拜政府道路和运输管理局执行董事兼首席信息官，企业技术支持服务部门 第三节 # 如何让CAIOs实现更高的AI投资回报率？ CAIOs处于组织AI神经系统的核心。从这个角度来看，CAIO可以加速AI转型，确保努力与战略保持一致，并帮助优先考虑最有可能为组织带来竞争优势的AI项目。 然而，该系统只有在技术完全集成的情况下才能正常运作——仅有 $25\%$ 的高管强烈认同他们组织的IT基础设施能够支持AI在企业范围内的扩展。更重要的是，组织需要将围绕共同商业目标的点点滴滴联系起来。 CAIOs可以通过打破孤岛和壁垒，支持关键人工智能倡议来应对这些挑战。事实上，我们的研究指出，在人工智能领域取得更大可衡量商业影响的CAIOs会将关注重点放在三个关键领域：测量、团队协作和权威。10 度量：成功不能在抽象中定义。高管层需要明确如何衡量影响以及他们期望实现的企业业务成果，以便首席人工智能官（CAIO）提供最有意义的成果。这意味着明确的目标和清晰的AI关键绩效指标（KPI）。这些KPI应超越项目特定的投资回报率（ROI），包括捕捉AI项目更广泛商业影响的指标，例如收入、利润、客户满意度和员工生产率的提升。随着人工智能从一种新兴技术转变为一种基本工具，这些更广泛的好处将变得更加有价值——并且比个别AI项目的狭窄ROI更重要——需要衡量。 72% 的我们调查中的首席人工智能官表示，如果没有人工智能影响衡量，他们的组织可能会落后。然而，现有指标难以预测最有希望的AI机会带来的价值。今天，68% 的首席人工智能官同意，即使他们无法衡量其效果，他们也会启动AI项目。 仪表板上展示正确的关键绩效指标——对所有相关的人工智能决策者可见——是实现有意义的业务成果和价值实现的核心工具。组织还可能需要考虑更广泛的成功指标，如创造新的收入渠道和加速创新，以评估人工智能规模化后的全面业务影响。 团队合作：首席人工智能官不应为单打独斗。CAIO团队的平均规模为五人，无论人工智能成熟度如何，我们的研究显示较小的CAIO团队成功度较低。团队构成也会影响成果。平均而言，优先考虑人工智能专家、机器学习工程师和商业策略师的CAIO团队在人工智能方面产生了更大的可衡量商业效益。11 建立一个补充而非重复现有技术工作团队的CAIO团队非常重要。如果你仅仅关注AI的影子IT部门，集成将会变得更加复杂。更好的办法是将AI专家融入整个组织。那些理解企业需求、该组织运营的行业、AI能做到什么以及如何实现IT的人，将会带来最大的改变。 权限：CAIOs要想成功，需要明确的授权，这基于其他C级高管可见的支持。但并非所有参与都是平等的。我们的研究显示，某些CXO的积极参与比其他人的参与更有助于CAIOs推动进步（见图6）。 当然，首席执行官的支持、参与和倡导是基石。但首席技术官也是另一名关键的支持者，因为他们领导着需要设计、建设和实施人工智能解决方案的团队。 然后是首席人才官（CHRO）。如果这些领导者支持人工智能战略，他们可以成为CAIO最有效的倡导者之一。他们可以通过向员工展示人工智能为何有利于他们的职业生涯来简化并加强人工智能的采用。然而， $32\%$ 的CAIO表示，首席人才官是人工智能的最大反对者之一，突显了更多有意义合作的需求。 图6 在参与的每个维度——支持、参与和倡导——某些C级高管对人工智能成果的影响比其他人更为积极。 参与度维度 基于分析参与度（按维度）与导致可衡量商业成果的人工智能举措百分比的结构方程模型进行排名。 # 操作指南 做什么 成功的规模化在不同位置上看起来各不相同。根据你在组织结构图中所扮演的战略角色，了解你应该采取哪些步骤。 # 首席执行官 授予CAIO领导权。赋予CAIO明确的职责、汇报线和高层可见性。使CAIO对道德和安全的AI负责，与安全和伦理负责人协作。 要求可衡量的商业成果。构建AI仪表盘以追踪业务影响、风险和伦理影响。赋予首席人工智能官探索和评估新兴、不易量化的AI机会及其影响的新方法。 为CAIO提供成功所需的资源。划拨专门的AI预算，并将与投资回报率挂钩的拥有权赋予CAIO。组建一个拥有适当技术及商业专长的CAIO团队。 构建智能、安全的AI合作伙伴关系。选择能够拓展更广泛能力的同时与您的核心AI目标一致的战略合作伙伴。在所有合作伙伴关系中嵌入治理、伦理和数据共享标准，将其作为不可协商的事项。 激励员工，让他们对AI的愿景充满热情。明确传达AI战略如何帮助组织实现其商业目标。鼓励人们提问，并对问题给予透明回答。让员工在分享问题和机遇时感到自在，即使他们不是AI专家，也要加速采用。 鼓励成长型思维。为员工提供通过企业挑战和实战培训项目实验AI的机会。庆祝进步，而不仅仅是成功，以强化学习被重视，扩展AI是一项旅程的观点。 # CAIO 明确您的角色和职责。积极与首席执行官共同寻求对您角色的明确授权、职责和任务。区分您的角色与其他高级管理人员，避免不必要的重叠。 创建并清晰定义关键绩效指标。构建人工智能仪表板以跟踪人工智能的商业影响、风险和伦理影响。利用数据分析来识别推动关键成果指标变化的关键杠杆。跟踪人工智能价值在企业内部的不同实现方式，同时量化明确的投资回报率。 与您的C级管理层同事沟通——即使他们与您意见不同。 加强您的C级管理层网络。了解何时、与谁联系，为何以及如何联系。吸引可能在商业中犹豫不决的合作伙伴，特别是在需要组织各方提供意见的重要议题上，例如AI伦理和治理。学习每个人的议程，并在对齐AI战略与他们的目标时用他们的语言交流。 扩大您团队的影响力。将商业、行业和技术技能融合，为您的组织找到正确的组合。扩大您的影响力，并使您的团队与IT、企业战略、运营、合规及更多关键合作伙伴建立联系。 引领人工智能运营模式。带头推进人工智能运营模式集中化。制定指导方针，建立框架和流程。作为贵组织的人工智能生态系统协调者，确保合作伙伴支持贵公司的商业目标。 制定AI赋能的数字化转型路线图。确定AI能够推动商业价值的领域，评估组织AI的准备工作，并制定AI采用和部署的计划。确保AI项目得到适当的优先级、资源分配和融入组织的整体数字化转型战略。与人力资源部门合作，通过推广数据素养、鼓励实验和创新文化来促进文化转型。 # 首席运营官 加速企业工作流程。与CAIO团队合作，确定将人工智能集成到工作流程中的具体位置以及需要重新设计的工作流程。这可能包括优化运营流程、提升客户体验或开发新产品和服务。考虑AI可以带来短期收益和长期战略优势的领域。 构建支持规模化的AI桥梁。促进技术团队、CAIO办公室、业务部门和核心职能之间的合作，以确保AI能力与业务需求一致，并在整个组织内有效实施。 将AI付诸实践。帮助设计和实施支持运营需求、增强核心功能和改进业务流程的AI能力。识别流程中的瓶颈，并确定AI可以用于简化这些环节的地方，例如利用预测分析预测需求、自动化测试程序或增强供应链管理。 测试，再测试，然后再次测试。制定确保AI产品及内部工具符合质量标准和运营要求的质保协议。这包括对准确性、可靠性、可扩展性和用户体验的测试。 识别潜藏在表面之下的风险。识别并缓解将人工智能融入日常工作中相关的运营风险。概述数据安全和隐私问题、法规遵从性以及由于自动化可能导致的职位流失的影响——并与首席人工智能官合作，确保这些风险得到积极应对。 # 科技领袖 CTO/CIO/CDO/CISO 首席技术官/首席信息官/首席数据官/首席信 息安全官 建立一个坚实的AI基础。将CAIO和CIO团队对齐，创建一个灵活、模块化和设计为混合的AI架构。利用开源工具加速开发并适应成熟的资源。 消除技术瓶颈。与CAIO紧密合作，确保完整的技术栈为大规模AI做好准备。预测基础设施和云需求。将AI视为技术投资组合的核心部分——而不仅仅是另一个附加功能。 通过设计使人工智能安全。CISO和CAIO应协调一致，以现代化人工智能的全球安全态势。建立共同的治理和支持流程，以加速安全人工智能的采用。 让您的数据AI ready。用企业数据喂饱AI。构建一个企业级现代化数据架构，让必要的信息在恰当的地点可用，以实现最大的商业影响力。打破功能性数据孤岛，以实现AI规模化影响。 共同打造人工智能治理框架。与首席人工智能官（CAIO）合作，明确人工智能项目中的角色、职责和决策流程。这包括制定数据管理、模型开发、部署和维护的指导方针，并确保符合监管要求。 培养技术创新文化，促进人工智能、数据科学和IT团队之间的融合。通过提供跨职能培训机会，鼓励实验，并对开发并成功实施人工智能项目的员工予以认可和奖励。 # 人力资源总监（Chief Human Resources 将人文视角带入科技对话中。 与CAIO紧密合作，确保人工智能计划与商业目标和人力资源战略一致。与CAIO合作，将人工智能融入人力资源流程和决策制定，利用数据分析优化人力资源管理。 在组织中建立人工智能素养。与首席人工智能官（CAIO）合作，设计学习和开发项目。在企业整合人工智能工具的过程中，培训员工使用合适的AI模型、助手或代理来完成工作。 共同创建AI赋能的工作流程。将AI战略和举措转化为旨在提高敏捷性、员工福祉和工作场所满意度的重新设计的工作流程。促进CAIO团队与其他部门之间的协作，以确保AI举措在整个组织中得到良好整合。 提升现有职位——创造新职位。与首席人工智能官（CAIO）合作，积极重新设计职位角色和工作流程，以整合人工智能能力，同时为员工适应日常工作中的变化做好准备。重新定义不同职位角色相关的任务——哪些任务将自动化或增强——以增加人工智能的影响，为员工提供更高价值工作的机会。 打造一个拥抱人工智能创新的氛围。解决员工对人工智能应用的伦理担忧和顾虑。 确保员工方向与组织战略目标一致——这对双方都有利。 与CAIO合作，领导变革管理工作。确保在人工智能融入业务流程时过渡顺利。CHRO处于理想位置，阐明人工智能如何支持劳动力并赢得他们的支持。他们必须利用自己的洞察力来优化机会并减轻潜在的失望。 # 关于作者 # 赛义德·阿尔法拉希 执行董事，迪拜未来基金会；迪拜人工智能中心主任，Saeed.AIFalasi@dubaifuture.gov.e；领英：linkedin.com/in/saedalfalasi/ DCAI（迪拜政府首席信息官办公室）是DFF（迪拜未来基金会）的倡议，负责监督迪拜政府各机构CAIO（首席信息官）的实施和选拔。他拥有超过20年的领导数字化转型、技术和业务发展的经验，还负责DFF的关键项目，如2071区域，在那里创新公司政府和政府合作共同创造未来。 # Lula Mohanty IBM咨询中东和非洲区管理合伙人 lula.mohanty@in.ibm.com linkedin.com/in/lula-mohanty/ 超过20年的行业经验涉及战略咨询、技术实施和领导层，Lula在人工智能、混合云和企业管理方面拥有深入的知识。她曾在前IBM印度和亚太地区担任关键领导角色，在那里她领导了咨询团队，为客户提供大规模的数字化创新项目。 # 艾尔凡·维尔吉 转型策略领导，MEA，IBM技术 irfan. verjee@ibm.com linke din.com/in/irfanverjee/ 艾尔凡是一位拥有20多年经验的科技战略领导者，擅长组建全球团队和推广新兴技术。作为IBM在阿联酋、卡塔尔和科威特的转型领导者，他关注国家优先事项——通过整合技术、研究和生态系统，通过人工智能、数据、可持续性和量子技术推动经济增长。 # 安东尼·马歇尔 全球领导者，IBM商业价值研究院 anthony2@us.ibm.com linkedin.com/in/安东尼J马歇尔 Anthony率领着一个由100名技术和行业专家、统计学家、经济学家和分析人员、绩效基准专家、编辑领导和设计师组成的全球团队，每年在所有主要技术和行业以及C级高管职能领域，产出超过一百份思想领导力研究报告。 # 雅各·登齐克 研究总监，IBM商业价值研究所 jacob.dencik@be.ibm.com linkedin.com/in/jacob-dencik-126861/ Jacob负责领导有关人工智能、创新、安全、经济和可持续性的研究。他曾经为全球各地的公司在战略、技术和运营方面提供咨询。他还作为专家和经济学家，在竞争力、行业/产业集群分析和创新等方面向政府提供咨询。 # 贡献者 Sara Aboulhosn 副创意总监 Steven Ballou 研究中心总监 Angela Finley 设计主管 Lisa Fisher IBV 中东及非洲地区领导 Tegan Jones 执行编辑 Stewart Lacey 高级动画设计师 Heba Nashaat 数据和内容管理经理 Nate Saenz 副创意总监 Thiago Sartori 数据科学家 Andrew Womack 创意总监 # 研究方法 IBM商业价值研究院与牛津经济研究院以及迪拜未来基金会合作，在2025年第一季度进行了一项全球调查，以研究CAIOs的崭新角色。该研究采用了横断面调查设计，收集了来自不同行业和地理区域的624名专业人士的反馈。样本有意识地选取，以确保来自企业、业务单元和地理区域的代表性，从而为AI领导角色分布提供洞见。 调查捕捉了关键的人口统计变量，包括受访者的地理位置和其组织的主要行业。参与者来自22个国家，其中美国、阿联酋、日本以及几个欧洲和亚洲市场有显著代表。此外，研究将受访者分为涵盖广泛领域的21个行业部门，包括银行、零售、科技、医疗保健和政府。 为了评估人工智能领导角色的范围，受访者表示他们在企业层面、业务单元或特定地理区域担任CAIO（或同等职位）。调查考察了CAIO在组织中的角色、责任和面临的挑战，包括职位的起源、职业背景、对影响和挑战的认识、团队结构和关键责任。同时，还评估了人工智能项目绩效、影响测量、组织在人工智能治理方面的优势以及改进领域。 我们的分析方法从基础数据准备和描述性统计开始，以确保数据质量和揭示初步见解。在此基础上，我们部署了高级分析技术，以考察人工智能倡议成功不同维度。使用神经网络来识别驱动成功结果的根本结构和协作元素。为了评估管理参与的临界方面，包括高管支持、积极参与和公开倡导，我们应用了结构方程模型（SEM），验证了这些因素与人工智能倡议成功之间的关系。最后，我们利用普通最小二乘法（OLS）回归来确定与可衡量商业影响相关的最佳团队结构。这种方法提供了对成功人工智能实施关键驱动因素的微观和整体见解。 # IBM商业价值研究所 过去二十年，IBM商业价值研究所一直担任IBM的思想领导智库。激励我们的，是产生有研究支持的、受技术信息启发的高瞻远瞩，帮助领导者做出更明智的商业决策。凭借在商业、技术和社会的交汇处的独特位置，我们每年调查、采访和与数千名高管、消费者和专家互动，将他们的观点综合成可靠、鼓舞人心且可行的见解。为了保持联系并获取信息，请前往ibm.com/ibv注册接收IBV的电子邮件通讯。您还可以在LinkedIn上找到我们，网址为ibm.co/ibv-linkedin。 # 最适合变化世界的合作伙伴 在IBM，我们与客户携手合作，整合业务洞察力、前沿研究和技术，以赋予他们在快速变化的今天显著优势。 # 关于研究洞察 研究洞察是基于事实的战略洞察，面向企业高管关于关键公共和私营部门问题的分析。它们基于对我们自身初级研究研究的分析结果。如需更多信息，请联系IBM商业价值研究所，邮箱：ibv@us.ibm.com。 # 注意事项和来源 同上。 同上。 1 《2025年CEO研究》。5个思维转变以加速业务增长：从生产力到绩效，利用代理人工智能。IBM商业价值研究院。2025年5月6日。https://ibm.co/ceo-2025 4 魏尔登，大卫。《首席人工智能官：获得C级高管最热门新职位所需的条件》。首席信息官（Chief Information Officer）2023年11月9日。https://www.cio.com/article/657977/chief-ai-officer-what-it-takes-to-land-the-c-suites-hottest-new-job.html 5 CEO的生成式AI指南：AI模型优化。IBM企业价值研究所。2024年7月29日。https://ibm.co/ceo-generative-ai-model-optimization 6 《大科技重置：如何通过设计混合创造商业价值》 IBM商业价值研究所。2024年11月10日。https://ibm.c o/great-tech-reset-book 7 《2025年CEO研究》。5个思维转变以加速业务增长：从生产力到绩效，利用代理人工智能。IBM商业价值研究院。2025年5月6日。https://ibm.co/ceo-2025 8 统一您的碎片化安全：以平台化加速转型 IBM商业价值研究所 9 2025年五大趋势：以人力驱动的人工智能点燃创新之火。IBM商业价值研究所。2024年12月10日。https://ibm.co/business-trend-s-2025 10 成功由AI项目产生可衡量业务影响的百分比定义。基于多变量神经网络分析影响AI成功业务影响的因素的发现。模型包含所有变量的总预测能力约为 $40\%$ 11基于团队构成的多变量回归分析和实现可衡量商业影响的AI倡议百分比分析。 # 重 © 版权 IBM公司 2025 国际商业机器公司 新果园路 阿蒙克，纽约10504 生产于美国|2025年7月 IBM、IBM标志、ibm.com、IBM Z、IBM z16和watsonx是国际商业机器公司（International Business Machines Corp.）的商标，在全球多个司法管辖区注册。其他产品和服务的名称可能是IBM或其他公司的商标。IBM当前商标列表可在网上查阅，请访问：ibm.com/legal/copytrade.shtml中的“版权和商标信息”。 本文件自首次发布之日起有效，IBM可随时对其进行更改。并非IBM运营的所有国家都提供所有产品。 本文件中提供的信息“按原样”提供，不提供任何明示或暗示的保证，包括但不限于商销性、特定用途适用性和任何不侵犯担保或条件。IBM产品的保证根据提供这些产品的协议的条款和条件执行。 本报告仅作一般性指导。它并不旨在替代详细研究或专业判断的行使。IBM不对任何依靠本出版物而导致的组织或个人的任何损失承担责任。 本报告中所用数据可能来源于第三方，IBM不对其独立进行核实、验证或审计。使用此类数据的结果以“现状”提供，IBM不做任何明示或暗示的保证或承诺。