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2025华东制造业CIO沙龙将于2025年7月19日(周六)下午在宁波召开。
随着项目的失败和一系列安全挑战的出现，企业在确保稳健的AI创新和安全战略方面有一长串且不断增长的任务清单，CISO经常强调五个优先事项。
CIO领导的未来并非由我们实施了多少AI来定义，而是由我们如何让员工能够与AI共同繁荣来定义，真正的变革发生在系统提升人类潜力、推动跨职能影响并将IT从成本中心转变为增长催化剂的时候。
CIO们摒弃“广撒网”策略，开始以更战略性的方式推进AI试点项目
高失败率正促使许多IT领导者将更多注意力放在战略性和有针对性的AI项目上，优先处理几个用例，在这些用例中，AI可以被深度嵌入到运营工作流程中，并推动可衡量的结果。
D1net阅闻：高盛正式为全员配备AI助手，上万名员工已在用
高盛正式为全员配备AI助手，上万名员工已在用；微软推出Win11设备端小型语言模型Mu；央行：将研究制定新阶段金融科技发展规划 出台深化运用金融科技推动金融数字化智能化转型的政策文件……
能源需求暴增 VS 环保压力：AI 如何同时破解两大世界级难题？
未来，随着技术的不断创新与融合、标准化与规范化的推进以及人才培养与引进的加强，AI技术在能源行业的应用将迎来更加广阔的发展前景。
智能体将与ERP、CRM和商业智能系统无缝集成，以自动化工作流程、管理数据分析并生成有价值的报告，与过去的一些自动化技术不同，智能体能够实时做出决策，使流程自动化成为其主要应用场景。
CIO需要在实施任何合规策略之前，全面了解其企业处理的所有数据，在应对数据隐私法规之前，第一步是了解你的数据：你收集什么，为什么收集，以及数据存储在哪里。
技术一直是为了通过客户体验和增加收入来提升企业的业务效率，过去，这可能涉及如何使用电子邮件来获得潜在客户，现在则是如何使用AI来识别下一个要购买的产品选项，在企业生产力方面，过去是如何管理核心平台，现在则是如何使用AI和数据来提升工作效率。
现在，企业正转向一种更为深思熟虑的方法，即专注于解决实际问题、提供可衡量的结果，并为长期成功奠定基础的AI用例。
所有IT系统都有其有限的使用寿命，依赖一个已过“最佳使用期”的平台可能会成为企业的致命伤。
糟糕的数据总是会产生糟糕的结果，对于AI来说，风险尤其高，因为不良数据可能导致严重的财务损失、监管罚款和声誉损害。如果数据质量高，能够推动计划成功，那么它可能会带来显著且可能改变游戏规则的战略优势。
数据治理是个宏大的话题，就像下水道工程，做了可能大家没太多直观感受。我的结论是“急用先行，以用促治”，只有业务因数据问题感到“痛”了，才会意识到数据的重要性，这样的治理才最具实际效果。
CIO复盘：AI 落地这 9 个 “坑”，踩过的企业都栽了！
许多企业投钱投人做了许多探索。但是到目前为止，除了常见的知识库，办公辅助，智能客服等通用场景，AIGC的落地场景和能够带来的真实效益还很有限。
真正的数字化转型并非关于花哨的技术，而是关于修复基础流程并让人员协同一致，以应对企业的复杂性。
渴望晋升至C级职位的IT领导者们，很少有机会向关键高管展示他们的专业知识，因此，当你在电梯间偶遇CEO或董事会成员时，抓住那30秒的时间至关重要，因为这可能是你留下深刻印象、为未来C级职位铺平道路的唯一机会。
关注AI提高生产力潜力的CIO们，常常发现他们的努力因数据质量、技能差距和蓄意破坏等因素而受阻。
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