人工智能适合哪些地方又不适合那些地方？

过去一年对CIO来说是一个转折点。人工智能已从实验转向执行优先级。但在急于“采用人工智能”的过程中，我见过许多组织跌跌撞撞——不是因为技术本身，而是因为他们跳过了基础知识。

在企业IT领域工作了三十年——支持从硅谷到印度的全球客户——我学到了一个简单的事实：只有当你的基础坚实时，人工智能才能创造价值。无论你管理的是遗留数据中心、云基础设施还是现代DevOps环境，AI都无法取代IT学科。它放大了它。这就是为什么我经常告诉同行：AI 在混乱之上，只是自动化混乱更快。

要让人工智能发挥作用，CIO必须从了解现有系统、工作流程和业务成果开始。只有这样，我们才能识别人工智能真正适合的地方——以及它不适合的地方。

一、人工智能是遗留债务检测器，而非灵丹妙药

每个企业都有传承DNA。即使是最现代的数字优先公司，也依赖于数十年演变而成的基础设施、政策和人工流程层层。当组织试图在没有清理的情况下将人工智能引入该生态系统时，往往暴露出早已存在的问题：过时的工作流程、孤岛化的数据和未公开的依赖关系。

在我自己的实践中，我见过只有当团队先稳定身份访问管理（IAM）、清理数据存储并确立明确的服务归属时，AI项目才会取得成功。

二、承诺：服务运营中的人工智能（ITSM）

在一个领域，AI的价值是即时且可衡量的：服务运营。我们已经超越了简单的聊天机器人;先进的人工智能代理现在正在自动化整个L1流程，带来显著的生产力提升。例如，一些企业通过部署智能助手自动解决密码重置和访问请求等问题，成功报告了一级IT支持工作量减少了多达50%。

然而，这种即时的成功可能具有欺骗性。AI在服务管理中的顺利部署，仅因输入（工单、知识文章）已经被结构化和包含。

三、现实：AI在DevOps及更广泛业务职能中的应用

进入复杂的DevOps流水线或财务工作流程，挑战会倍增。在这里，人工智能必须与非结构化代码、复杂的业务逻辑以及不断变化的法规进行交互。

我观察到，DevOps中最成功的AI项目侧重于增强，而非全面替代。例如，在软件开发生命周期中，人工智能被战略性地用于审查代码，研究表明它可以通过自动化错误检测和标记潜在安全漏洞，帮助提升开发者的生产力和代码质量。人工智能擅长重复性任务，如测试用例生成和代码建议，但人工监督在架构决策和安全审计中依然至关重要。就像ITSM一样，AI的影响与底层流程的成熟度成正比。

教训是：并非所有AI价值都是立竿见影的。有些领域需要更缓慢、更有计划的推进来保护信任。

四、负责任人工智能领导的3个原则

CIO的角色正从基础设施托管者向业务战略家演变。人工智能让这一转变既令人兴奋又令人望而生畏。为了负责任地领导，我建议遵循三个指导原则：

从小处开始，快速证明：在扩展之前，先在结构化、数据丰富的环境中试点AI，比如ITSM或DevOps。

衡量结果，而非炒作：跟踪重要指标——成本节约、解决时间、员工满意度。

在成长前先治理：在全企业部署前，建立数据隐私、伦理使用和供应商问责的防护措施。这包括通过官方机制如标准合同条款（SCC）应对跨境数据传输的复杂要求。

在我看来，人工智能最大的贡献不会是取代人类——而是放大人类的意图。只要有纪律地应用，人工智能可以帮助我们实现IT一直以来的目标：可靠性、响应能力和韧性。

五、一个强大的杠杆

人工智能的采用不再是可选的。但我们如何采用它，决定了它是战略优势还是运营负担。对于拥有2000+名员工的组织来说，人工智能是提升劳动力生产力的强大杠杆——尤其是在IT支持和服务运营领域。

然而，CIO的使命始终如一：将技术与业务价值相结合，而非流行词汇。当我们迈入这个新时代时，请记住：人工智能将重新定义信息技术，但不是取代它——而是提醒我们，技术的目的是放大人类意图，而非覆盖它。