如今，随着自主式AI的炒作声更加夸张，我们每天都能听到关于传统咨询和编程即将终结的宣言。我们被告知，应该在几分钟或几小时内实施项目，而不是几天或几周。值得称赞的是，一些经验丰富的意见领袖也添加了警告，如“仅适用于原型，而非生产环境”。

可以肯定的是，AI和自主式AI的突破性时刻终将到来，随着企业从“数字化优先”转向“AI优先”战略，但鉴于该技术目前在炒作周期中的位置，我们仍需经历并走出“幻灭低谷”。

我们已经看到了压力的迹象，例如在Gartner的《2025年AI实施调查》中，87%的印度全球能力中心负责人已就其GenAI计划发表公开声明，但只有23%的人部署了能对业务成果产生实质性影响的解决方案。毕马威的《CIO之声》报告也指出，随着CIO们被催促接受技术提供商对GenAI功能的探索，他们面临的问题和焦虑正在加剧。

因此，为了了解CIO们如何推进其自主式AI实施计划，一些技术领导者在此描述了他们的进展，无论是快速推进还是稳步前行，以及他们对期望值重置的看法，因为我们看到了更多现实世界的实施案例和问题浮现。基于这些对话，以下是给CIO们的四个关于如何推进自主式AI实施的建议。

决定你应该多快推进，而非能多快推进

据软件开发商EDB的首席信息安全官Dan Garcia称，他和他的团队认识到，不同的自主式AI用例需要不同程度的推进速度。在业务投资回报率明确、数据基础设施成熟且治理允许的情况下，他们会迅速推进。而在自动化、幻觉、安全性或数据滥用可能影响其寻求的价值主张的领域，他们则必须更加谨慎。“我们在客户中看到了这些共同点，”他说，“实现自主式AI的承诺需要主权基础设施，以提供对数据、逻辑和业务成果的控制。因此，问题不在于你能多快推进，而在于你应该多快推进，以及在哪里仍需要人工介入以维持信任和问责制。”

据AI智能体平台Lyzr.ai的首席增长官Anirudh Narayan称，混合思维正成为常态。“CIO们故意选择‘试点快速推进，生产谨慎前行’的思维模式，”他说，“他们正在隔离的工作流程中迅速试验自主式AI，以快速取得胜利，但只有在明确成功指标(特别是在安全性、可观察性和人工验证方面)达到后，才会在企业范围内推广。决策因素主要集中在监管风险、内部数据质量和部署后能维护这些智能体的熟练操作员的可获得性上。”

因此，如果你正在将AI供应商的解决方案集成到自己的定制应用程序中，你将需要一个熟练的团队来部署后管理和维护这些智能体。

让用例和企业复杂性引导你

毕马威的技术咨询负责人Marcus Murph观察到，客户中存在一种混合方法，即大多数组织都在寻求平衡敏捷与谨慎。许多人从低风险领域开始，以便早日展示投资回报率并建立未来扩展自主式AI所需的基础，但更明显的模式是基于企业复杂性。“大型、成熟的公司推进速度更为谨慎，这往往是因为它们需要应对数十年的遗留系统、根深蒂固的工作流程和技术债务，”他补充道，“相反，规模较小或较新的参与者没有这些束缚，因此推进速度更快、更灵活。”

为了管理风险和复杂性，CIO们还可以探索其他基础模型，如小型语言模型而非大型语言模型。在这里，用例可以作为指导，并且在许多情况下，小型语言模型更适合提供特定于业务的AI应用程序。

为集成和扩展而设计

与我交谈的技术领导者们都同意，一次重置很可能即将到来。据Murph称，就像我们看到的GenAI一样，炒作总是超前于现实，而且你已经能感受到智能体在野心与执行之间的摩擦。“好消息是，一些客户已经在为此做准备，”他说，“他们不仅在构建智能体，还在构建围绕它们的脚手架。这意味着设置正确的护栏、管理利益相关者的期望，以及为集成和扩展而设计，而不仅仅是概念验证。”

他还看到，那些将AI主要视为业务问题而非技术问题的企业将取得成功。除了实施技术外，成功还需要对业务流程进行实质性重构和对劳动力进行重塑。

EDB的Garcia也认为，重置不仅即将到来，而且是可预测的，因为企业希望快速推进，同时需要平衡管理、可扩展性和投资回报。“我们正处于期望值膨胀的顶峰，CIO们正在为过度承诺的后果收拾残局，”他说，“我们正在合作的前瞻性领导者正在通过设置护栏和预算阈值的受控试点环境来保护其团队免受炒作的影响，并在迭代过程中不断学习。”

抓住机会挺身而出

由于CIO们既要保持业务正常运转又要进行创新，因此他们处于领导AI和自主式AI变革的有利位置，并可以采取有目的的节奏推进，无论其在炒作周期中处于哪个阶段。

毕马威最近的《AI脉搏调查》数据显示，AI的领导权正从CEO转向CIO，今年第一季度，86%的CIO领导AI相关计划，而CEO仅占8%。与去年同期相比，这是一个显著的变化，当时这两个数字分别为31%和34%。

CIO们还与首席AI官(CAIO)紧密合作，并帮助他们以适当的节奏推进。“出现了一种新的责任感，”Garcia说，“CIO们正在管理那些渴望快速推进但往往对数据准备情况、法律风险或长期运营复杂性关注不足的CAIO。这不是要放慢速度——而是要有目的地推进。”

Murph认为这是CIO和CAIO作为副驾驶共同工作的时刻。“CIO了解技术栈;CAIO了解业务转型，”他说，“两者都无法单独完成这项工作。我们建议快速且明智地推进。这意味着就现在可以试点的内容、需要设置护栏的内容以及技术仍有成熟空间的内容达成一致。如果你没有CIO和CAIO之间的共同路线图，那么速度就会变成波动。”

AI的突破性时刻终将到来，包括GenAI和自主式AI等。为了实现这一目标，CIO和CAIO可以采取“有目的地推进”的方法，让企业用例和复杂性引导他们，为集成和扩展而设计，并不断努力在风险与回报之间找到正确的平衡。

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