2025年数字化转型：何去何从

随着生成式AI的出现，一些人认为"数字化转型"这个概念已经过时，他们更倾向于使用"AI转型"这个术语。还有人提议应该统称为"业务转型"，或简称为"转型"。

那么，我们应该使用什么术语呢？答案是：使用能够最大程度激发董事会、高管和员工行动力的术语 - 因为维持现状必然会导致颠覆。

无论是受增长机会驱动，还是疫情强制远程办公，或是经济衰退推动自动化效率，以及现在智能AI正在改变未来工作方式，组织都将不断进行转型。

无论转型的驱动因素是什么，你公司的文化、领导力和运营实践都必须不断改进，以满足全球竞争、节奏加快、技术赋能的世界需求，同时应对日益增加的安全和其他运营风险。

2025年数字化转型优先事项的驱动因素

数字化转型不仅仅是部署最新技术、解决技术债务或提高基础设施敏捷性 - 而是这些战略举措如何推动增长、改善客户体验、扩展工作流程、提高质量并实现其他重要业务成果。具有变革性的CIO不断投资于其运营模式，发展产品管理、设计思维、敏捷、DevOps、变更管理和数据驱动实践。

但今年有三个变化可能会推动CIO的运营模式转型和数字战略：

1. 2024年，企业SaaS嵌入了AI代理以推动工作流程演变，领先企业开始开发自己的AI代理。

2. 美国当选总统承诺进行许多影响企业的变革，包括进口关税、移民遣返、能源政策变化以及放松其他商业法规，这些将影响供应链、劳动力资源池和其他全球性后果。

3. 推动好奇、协作和实验文化对于驱动变革管理计划很重要，但有证据表明出现了反弹，因为DEI倡议受到攻击，过去两年多家大型企业终止了远程工作。

基于这些和其他标准，以下是CIO在2025年可能需要增加关注的三种数字化转型实践，以及三种值得用其他策略或实践替代的做法。

必要：培养变革型领导力和具备AI就绪能力的员工

2024年我为CIO提出的三个关键数字化转型优先事项之一是培养变革型领导力，以帮助增加IT可以支持的战略举措、实验和变革管理计划的数量。

2025年，AI将继续推动编码、内容生成和工作流程编排方面的生产力提升，影响敏捷创新团队所需的人员配置和技能水平。但CIO需要提高数字化转型领导者的业务洞察力，以确保正确的举措获得优先权，愿景陈述与业务目标一致，团队验证AI模型的准确性。CIO还必须推动知识管理、培训和变更管理计划，以帮助员工适应AI支持的工作流程。

Boomi公司首席产品和技术官Ed Macosky表示："随着AI代理的兴起和C级高管对保持技术发展领先地位的热情，IT领导者将面临更大的压力和工作量 - 民主化AI访问权限和提升员工技能将比以往任何时候都更加重要。到2025年，有意识地提升技能的企业将最大化AI带来的优势，获得竞争优势，而那些在团队准备就绪之前急于采用AI下一个重大突破的企业将在创新努力中受到阻碍。"

不必要：赞助缺乏业务驱动力的AI创新"登月计划"

董事会和高管对持续的AI实验和长期投资会有多少耐心？Gartner最近提出AI正走向幻灭的低谷，两份报告暗示AI蜜月期正在结束：

- 德勤的《企业生成式AI现状》报告显示，近70%的受访者表示，他们的组织只将30%或更少的生成式AI实验投入生产。

- 沃顿商学院的《导航生成式AI早期年报》称，57%的人预计AI支出增长将放缓，"这表明企业仍在寻找初始投资的投资回报率"。

Teradata公司CTO Louis Landry表示："2025年将是生成式AI需要创造价值的一年。这意味着生成式AI的投资热潮将放缓，公司将不再只是简单地进入AI领域，而是更多地关注能够创造真实价值的现实世界机会。"

由于许多早期AI胜利推动了生产力提升和效率，CIO应该寻找可以通过实际成本节约来推动进一步创新和基础设施投资的机会。

TCS北美总裁Amit Bajaj表示："正在兴起的是通过大幅削减技术、数据和流程债务并采用AIOps和AI支持的软件开发来实现自筹资金的AI主导业务重塑。实现业务价值并跟踪能力，以便由此产生的节约可以为创新提供资金，改变客户体验，重塑成本结构，并提供企业敏捷性。"

SAS公司CIO Jay Upchurch表示，2025年成功的CIO将建立一个集成的IT路线图，将生成式AI与更成熟的AI策略相结合。"随着生成式AI的光环逐渐褪去，我们过渡到寻找其最佳应用，CIO和IT领导者确保以一种推动业务成功的特定方式使用AI变得比以往任何时候都更加重要。"

必要：加倍关注数据和AI治理

让业务领导者理解、投资和协作数据治理对CIO和首席数据官来说历来是一个挑战。在许多组织中，定义政策和其他AI治理是一个优先事项，这些组织试图引导员工如何使用协作工具，同时防止敏感数据泄露到公共大语言模型。2025年，CIO应该整合他们的数据和AI治理工作，专注于数据安全以降低风险，并通过改善数据质量来推动业务收益。

Proofpoint DSPM的GVP兼CTO Ravi Ithal强调了协同数据和AI治理策略的重要性，他将数据比作燃料，AI比作引擎："如果你向高性能引擎中投入随机类型的燃料，不要惊讶它会出现故障。为了让AI提供安全可靠的结果，数据团队必须在将数据输入到那些饥渴的大语言模型之前对其进行正确分类。"

关注数据分类和改善数据质量是进攻策略，因为它可以提高AI模型的准确性并带来业务成果。仅凭这一驱动因素难以制定商业案例的CIO还应该提出防御策略，并分享2024年打击企业的AI灾难作为投资动机。

Celebrus公司CEO Bill Bruno表示："我们将看到更多关于AI使用不当的故事，这将导致品牌暂缓并重新审视其数据策略。由于大多数数据是非结构化的、不完整的，并且由于长期以来在其网站和应用程序上捕获数字数据的方式而充满偏见，品牌在以有意义的方式激活AI方面遇到困难。"

为了将这些问题提到员工和管理者的关注前沿，CIO必须解释暗数据和其他数据债务问题将如何影响企业在AI时代的竞争。

Cyberhaven公司首席产品和开发官Nishant Doshi表示："暗数据通常隐藏在电子邮件、电子表格、过时系统中，往往是主要数据源的衍生物，可能包含敏感的知识产权或个人数据，使其容易受到破坏。AI工具加剧了这个问题，通过暴露这些数据口袋创造了新的安全风险。"

不必要：原样迁移、应用程序迁移和无智能自动化

AI的一个积极成果是，更多的业务领导者将认识到转变运营的重要性，而不是仅仅用更新更好的技术来转换现有的工作方式。希望这将引导更多的CIO远离将工作负载简单地搬迁到云端、在不改善体验的情况下现代化应用程序，以及实施纯粹的机器人流程自动化，而是采用更具业务变革性的方法。

例如，将工作负载迁移到云端并不总是能降低成本，而且通常需要进行一些重构以提高可扩展性。Nobl9公司CPO和联合创始人Brian Singer表示："到2025年，组织将抛弃将一切迁移到云端的思维模式，随着公司加倍努力控制成本，他们将开始理解静态工作负载在本地运行可能更便宜。在不考虑成本和复杂性细节的情况下迁移到云端已经过时，因为AI工作负载增加了运营复杂性，是导致云成本失控的一个重要因素。"

仅解决技术问题的应用程序现代化也应该被淘汰，因为使用AI协作工具、升级到生成式AI测试功能以及转向平台工程都简化了构建更好应用程序的过程。重点将转移到增强用户体验、嵌入AI功能和迭代改进业务成果上。

Copado公司传播高级副总裁David Brooks表示："AI增强的开发意味着用户体验设计师的愿景最终将按要求实现，而不是因为更高的开发工作量而妥协。AI将收集和总结用户反馈，为下一轮改进提供信息，完成良性循环。"

其他编码效率和开发者体验的改进应该给CIO新的动力来推动更强大的软件开发实践并减少技术债务。随着组织寻求在大语言模型中利用专有数据、开发AI代理以及安全地将能力与其合作伙伴生态系统集成，这种技能提升将至关重要。

IBM应用程序开发和集成产品管理总经理Jason Gartner表示："应用程序的未来是可组合的，API是AI集成的通道，AI通过提供智能来增强API接口的功能和效率。这种新一代的可组合应用程序，由现代开发工具和技术的卓越性能驱动，将帮助组织加速新产品和解决方案的交付，推动增长并改善体验。"

必要：加强安全、安全性和信任方面的培训

如果CIO和CISO发现很难教育员工识别恶意电子邮件并培训他们不要点击来自未知来源的链接，那么新一波AI威胁将需要加倍这些努力。

Intuit公司CISO和CIO Atticus Tysen表示："到2025年，日益复杂的深度伪造技术的扩散将开始对数字内容和在线交互的信任构成重大威胁。随着深度伪造变得更容易获得且更难检测，个人和组织将需要开发新策略来验证信息并确保数字时代的真实性，包括教育和提高员工的意识。"

NinjaOne公司首席信任官Mike Arrowsmith表示，随着AI的发展，它在数据归因方面会变得更好，这使得组织更难区分真实和恶意的角色。"到2025年，将会有更多和更新的关注点集中在IT和AI员工培训上，教育员工识别AI风险，以确保组织做好准备应对AI带来的安全漏洞。"

Telos公司安全运营主管Law Floyd在考虑安全、安全性和培训计划时添加了第三个维度。"内部威胁将继续成为组织面临的问题，而应对它们的最佳方法之一是通过有效的培训计划。"

不必要：期望员工能跟上AI的步伐

数字化转型的根本错误是在变革管理上投资不足，或者等到最后一刻才开始规划。在最近的Spark Executive Forum上，我主持了一个小组讨论，讨论了接受一切如常的心态是CIO需要解决的障碍，因为AI有机会影响生产力。AI能力正在加速变革的步伐，让许多员工在采用新技术和适应AI支持的工作流程方面落后。

变革的步伐要求组织支持终身学习，并超越基于技能的培训，转向支持实验、教学和持续改进的文化。2025年，CIO将需要显著改变他们的文化，因为生成式AI、政治变化、法规和文化挑战的影响可能会扰乱或加速企业的竞争能力。