CEO与CIO如何解锁智能体转型价值
作者：王玮
人工智能已成为各行各业CEO与CIO关注的首要议题之一。企业纷纷加大对AI技术的投入，积极探索各类应用场景，并投入大量管理层精力，推动这一变革性技术落地。然而，尽管投入与热情持续攀升，真正能从AI投资中获得显著回报的企业依然寥寥无几。
这种“热情高涨、价值难彰”的悖论，源于多重因素的交织。许多组织难以将AI项目与整体战略目标真正对齐，也难以把AI解决方案从试点阶段推进到规模化应用，更缺乏支撑AI大规模部署所需的基础设施。再加上组织惰性、人才短缺以及对AI的过高期待，这些因素共同放大了企业推进AI转型的难度。
要弥合这一落差，CEO与CIO必须各自发挥不可替代、又彼此互补的作用。CEO需要提出清晰的战略愿景并提供坚定的领导力，CIO则负责夯实技术与运营基础。唯有两者协同发力，企业才能真正释放智能体的潜力，并将其转化为看得见、摸得着的经济价值。
企业为何难以解锁AI价值？
生成式AI显著降低了许多知识型工作的边际成本，例如撰写初稿、开展分析、编写代码或生成内容。智能体则更进一步，使系统能够借助软件工具与工作流程，规划并执行多步骤任务，实现从“回答问题的AI”向“执行操作的AI”的跃迁。这一变化在组织层面意义深远，因为它重新划定了两类工作的边界：一类是员工借助工具完成的工作，另一类则是在人的责任与治理框架下，由“数字劳动力”代为执行的工作。
AI的应用范围已经相当广泛，但成熟度参差不齐。真正制约规模化推进的，并非模型是否可得，而是流程重构、风险管理与能力建设。在麦肯锡2025年的一项全球调查中，88%的受访者表示企业至少在一个业务职能中“经常使用AI”，但多数职能仍停留在试验或试点阶段。同时，在任何职能领域，实现了智能体规模化应用的均不足10%。
尽管AI拥有改变行业格局的潜力，许多企业在释放其价值时仍面临诸多障碍，主要体现在以下方面：
1. 战略协同不足
许多组织未能将AI项目与整体业务战略真正衔接，导致应用场景零散分布，难以对企业整体目标形成实质支撑。CEO往往更倾向于探索和试验，而缺乏推动规模化落地的决心，从而限制了AI能够发挥的经济影响。
2. 规模化推进困难
尽管八成企业已在至少一个业务职能中部署AI，但多数企业表示这些应用尚未对收益产生实质贡献。聊天机器人、员工助手等横向应用场景虽被广泛部署，但带来的收益往往分散而有限；而那些潜在影响更大的垂直场景，则常因组织与技术障碍长期停留在试点阶段。
3. 数据基础薄弱
AI高度依赖高质量且可访问的数据，但许多企业尚未建立起支撑规模化AI应用的数据基础设施，这直接限制了其生成可落地洞察与创造价值的能力。与此同时，企业内部大量宝贵知识并未沉淀为结构化数据，例如历史案例、项目经验，或由领域专家掌握、用于指导决策的隐性知识。因此，在数据基础设施之上构建完善的知识管理体系，同样至关重要。
4. 组织惰性
对变革的本能抵触、一线团队采纳缓慢、中层管理者消极应对，以及僵化的预算机制，都是企业推进AI转型时常见的阻力。这些问题使AI难以真正嵌入日常运营，也使其潜力难以得到充分释放。
5. 人才挑战
AI相关岗位存在明显的技能缺口，而缺乏战略性的人才规划，进一步制约了企业部署与规模化AI的能力。技术团队需要更深入理解业务场景，才能提出真正面向业务价值的解决方案；业务负责人和领域专家同样需要掌握AI基础知识，并借鉴跨行业经验，以重新构想由AI驱动的商业模式与业务流程。同时，业务与技术团队以跨职能小组形式开展敏捷协作，也变得愈发重要。
6. 评估模糊、预期过高
许多企业在投资AI时，对于价值将从何处产生、以及如何衡量投资回报缺乏清晰认知。AI带来的运营改善，最终必须转化为可量化的财务成果，两者都需要持续跟踪，才能真实反映进展。如果在指标与目标上缺乏共识，一旦初期成果未达预期，失望情绪便很容易在组织内部蔓延。
破局之钥： CEO如何解锁智能体价值
CEO需要确保AI举措与企业整体战略高度同频，推动AI规模化落地，并真正融入组织文化与日常运营。为此，CEO需要承担几项关键职责：
1. 清晰描绘愿景
CEO首先需要为企业勾勒出一个清晰而令人信服的AI愿景，并确保这一愿景与公司的整体目标紧密衔接。这意味着找准最具影响力的应用场景，把关注点从零散任务的优化，转向对端到端流程的整体重塑。
2. 推动组织变革
要真正释放AI转型的价值，CEO必须推动企业运行体系的再校准与再设计。这既包括在招聘、组织架构调整等关键议题上做出决断，也意味着将企业价值观延伸到一个由人类与智能体共同构成的混合型劳动力体系之中。
3. 倡导学习与创新
CEO需要以身作则，倡导新的工作习惯，推动组织形成持续学习的文化氛围。CEO本人对AI的学习，以及对AI在本行业潜力的理解，是形成战略判断与远见的基础，这一责任无法外包。随着智能体不断发展，企业在运营模式、创新路径以及价值保护方面都将发生深刻变革，CEO的持续学习与引领尤为关键。
4. 与CFO协同推进预算配置与财务评估
- 战略性配置资源：CEO应与CFO密切协作，将资源优先投入与企业战略高度契合的AI项目，在短期成本优化与长期价值创造之间取得平衡。
- 建立投资回报指标体系：制定清晰的评估框架，系统衡量AI项目成效，包括成本下降、收入增长及生产率提升等关键指标。
- 动态调整投资方向：基于数据洞察优化AI预算配置，聚焦最具价值转化潜力的项目。
5. 与CHRO协同重塑岗位、治理与人力规划
从组织视角看，最深远的变化将体现在五个方面。首先，工作将被拆解为可自动化的任务和由智能体驱动的工作流，组织关注的重点也将从单纯“产出结果”转向判断、异常处理与治理。其次，决策循环将演变为持续运转的体系（明确指令→感知环境→分析判断→执行行动→验证结果→持续学习），监测与评估将成为日常运营的一部分，而不再只是偶尔发生的审计。第三，组织设计需要正式纳入智能体角色及其相应决策权，包括工具权限、问题升级机制与责任划分。第四，治理体系也将从简单的政策文件，升级为一整套可持续运转的管理机制。第五，劳动力转型将与AI转型深度绑定，培训深度、岗位重构以及新能力引进，将成为主要制约因素，而不仅仅是模型本身的能力。
那么，与CHRO的协作应重点推进哪些工作？
- 提升员工能力：与CHRO共同设计培训体系，帮助员工适应与AI系统协作的新环境，在强化技术能力的同时，也重视软技能的培养。
- 重塑岗位与流程：重新界定岗位职责与工作流程，合理整合AI资源，打造融合人类专业能力与AI能力的复合型岗位。如果AI转型达到预期，组织层级、岗位结构乃至人员规模都可能随之调整。
- 填补人才缺口：制定战略性的人力规划，通过具有竞争力的薪酬与清晰的职业发展路径，吸引并留住关键AI人才。
筑基之功： CIO从技术管理者到智能体架构师
在智能体时代，CIO既是技术能力的架构师，也是优化运营的重要推手。他们需要确保企业的基础设施、数据与系统为智能体应用做好准备。其关键职责包括：
1. 搭建技术底座
CIO需要确保企业的技术架构能够支撑智能体的运行。这不仅意味着整合通信数据、应用程序接口（API）以及支撑AI平台运转的各类核心组件，还意味着让新一代AI系统能够与既有IT基础设施及遗留系统（如ERP）顺畅协同，毕竟这些系统仍承载着企业的核心数据与关键业务流程。
2. 以数据赋能决策
智能体的运作离不开高质量、可获取的企业数据。CIO需要建立系统化的数据治理机制，确保数据被有效利用，以转化为洞察，服务于企业决策。
3. 监督AI系统运行
随着AI系统承担越来越多的执行性工作，CIO也需要具备监督并信任这些系统的能力，包括确保AI生成的结果符合企业的政策与标准。
4. 打通跨部门协作
CIO的角色早已不再局限于技术管理本身。他们需要与包括首席运营官在内的各业务高管紧密协作，共同推动数字化转型落地，持续提升企业运营效率。
CEO与CIO共同肩负的四大要务
1. 引领人才转型
CEO与CIO都需要把员工能力提升放在优先位置，帮助组织适应人与智能体协同工作的时代。这既包括引进稀缺的专业人才，也包括为现有员工提供系统化再培训，使其能够胜任新的工作方式与流程。
随着智能体系统的普及，组织形态也在悄然变化：企业正从“管理者协调人类员工”的模式，逐步转向“管理者同时监督系统与人”。这种结构性转变未必意味着所有企业都会减少层级，但管理幅度与决策权限的重新配置已不可避免。
2. 确保AI合规与负责任应用
负责任地使用AI是CEO与CIO的共同责任，双方需协同界定AI的自主权限层级，并与法务团队紧密配合，确保应用合法合规。
3. 制定投资回报与财务指标
CEO与CIO需将AI项目与可量化的经济成果挂钩，把试点项目与盈利指标联系起来，从而清晰呈现AI投资的真实回报。
4. AI融入业务全流程
迈向智能体时代，企业需要重新审视业务流程本身，而不仅仅是在既有流程中叠加新工具。CEO与CIO必须共同推动AI贯穿端到端流程，让技术能力真正转化为效率与价值。
结论
企业在AI投入与价值兑现之间之所以出现落差，往往源于战略对齐不足、规模化推进受阻以及组织惰性的掣肘。要跨越这道鸿沟，CEO与CIO必须并肩作战：以清晰的领导力凝聚方向，以深度协作打破组织壁垒，并将重点放在AI能力的规模化落地上。当企业以更主动、更有纪律的方式推进这一转型，智能体的潜力才能真正被释放，AI投入也才能转化为看得见的经济价值。
作者介绍：
王玮是麦肯锡全球资深董事合伙人、麦肯锡亚洲区技术及人工智能业务领导人
