生成AI热潮的重置：CIO和CTO转向实际现实

2023-2024年的生成AI热潮正在逐渐冷却。现在，平衡AI的潜力与其陷阱的重要性比以往任何时候都更为重要。虽然许多AI项目仍然停留在所谓的“GenAI试验陷阱”中，无法超越原型阶段交付规模化的业务价值，但其他项目继续产生真正的数字价值。当CIO和CTO采取平衡的AI实施和扩展方法时，就会出现这种成功。

现在，AI进入了重新评估其真实能力和局限性的时期。技术领导者将不得不在不确定性中行动，同时保持敏捷和适应不可预测场景的能力。Forrester的The State Of Agentic AI, 2026报告捕捉到了实际挑战，指出虽然投资持续增长，但规模仍然有限，因为许多公司缺乏编排成熟度、可执行的治理和纪律的非人类身份。

专业人士可以使用六种实际和现实的方法来保持相关性。这些方法基于以人为中心的AI实施，并为任何组织提供了坚实的基础。

1. 锚定AI采用在人类技能中以实现可衡量的生产力

CIO和CTO的目标是避免盲目地押注AI，并创建一个更聪明的工作队伍，接受AI的最佳内容。

在最近几年，工程师们认为AI会取代他们，并且抵制使用AI工具。今天，更多的工程师正在积极使用Cursor和Claude Code，因为实际的方法已经出现，这些方法使期望与实际结果保持一致。

发生了什么变化的是，人们意识到AI工具增强了工程师的智慧并支持他们的工作。这些工具节省了大量的时间，特别是在项目的早期阶段。在项目启动和PoC阶段，AI可以帮助开发人员加快五倍的速度。在具有成熟流程的实际生产项目中，AI可能节省多达25%的时间。这些结果可能会随着AI工具的成熟和团队适应其工作流程而改善。

这些生产力收益也取决于组织变革。成功的采用者重新审视流程、审查和批准流程，以确保现有的结构不会成为减慢AI提供的速度的瓶颈，同时保持最终交付成果的质量。

2. 控制AI输出在它塑造决策之前

与人类智慧不同，AI没有被教导去承认不确定性。当它不确定时，它不会转向更深入的研究或人类审查，而是将猜测呈现为事实。

由于AI幻觉是不可避免的，从AI生成的响应中获得的信息应该谨慎地用于决策，特别是用于学习目的。传统意义上的学习仍应通过文章、书籍、论坛和文档进行。

AI的优势在于提供总结的答案，需要几秒钟的时间，并附上来源和链接列表，人们可以用它们来学习。这大大减少了找到特定信息所需的时间。然而，AI生成的答案仍需要验证。

3. 放大人类的专业知识

负责技术实施和扩展的组织领导者应该明确地传达，AI是一种工具，用于扩展人类的能力，而不是一种让精通变得可选的拐杖。通过设计奖励人类洞察力（由AI增强）的工作流程和KPI，而不是盲目自动化，领导者确保专业知识不会丢失。在可预见的未来，具有竞争优势的公司将是那些用AI放大其团队技能的公司，同时仍然要求人类卓越。

4. 将AI视为具有人类控制的织物

AI的影响力在于它被嵌入到团队的工作方式、系统的交互方式和决策方式中。实际上，AI支持了企业交付和运营工作流中的广泛活动。它在基于规则的任务、模式识别和许多其他方面做得很好。例如，它处理起草、总结、比较、预测、初步分析和质量检查。这与金融运营、支持分诊、营销运营、内部研究和QA有关。

然而，在需要最终责任和签署或需要道德、法律或声誉决策的情况下，人类的专业知识必须仍然是决策的守门人。最成功的组织将是那些在每个流程中将人类的辨别力和创造力添加到AI效率中的组织。

5. 使跨技术的专业知识成为新的常态

在AI时代，企业不应将招聘、培训和再培训变成仅仅是培养“按钮按压者”，其角色仅限于操作AI工具。

具有广泛的跨技术经验的员工现在可以使用AI支持来处理几乎任何任务。编写需求、规划架构、使用不同编程语言编码、处理后端或前端工作、QA自动化或DevOps任务都可以通过使用AI工具并作为最终审查者来完成。这种方法可以节省大量时间，特别是对于那些在多个领域或技术中工作的人。

许多人理论上可以做到这一点，但他们的有效性取决于之前的经验。他们的技术背景越广泛，他们就可以从AI工具中提取出越多的价值。

6. 使用详细的规格来深入AI辅助开发

一些组织追逐“氛围编码”的热潮是可以理解的，但这种方法不可靠。相反，基于规格的开发给AI提供了它需要的上下文来产生可靠的输出。明确定义的规格将意图转化为AI工具可以执行的内容。

基于规格的开发有两个主要的好处：一致性和控制。当AI从规格中工作时，输出更容易验证、集成和管理整个组织。同时，风险管理不会消失在生成的代码中。

技术领导者应该将AI视为强大的开发过程中的倍增器。基于规格的开发是一种确保AI同时提高速度、质量和问责制的实际方法。

实际重置

今年和以后，AI可能会开始以不同的方式学习和行为，这与今天的模型不同。在这种不确定性中，信心和谨慎的态度将适合大多数场景。同样重要的是，团队要不断学习，提高他们的技能，质疑AI的输出，并适应新的工作方式。

CIO和CTO将在应用无炒作的AI实践方面发挥核心作用，以吸收不确定性并将变化转化为可持续的数字价值。他们将使组织的流程、激励和决策结构保持一致，以重新设计运营，使人类和AI都发挥出自己的优势。