企业需要这位AI生产力总监而非首席AI官

关于谁应该负责确保企业充分利用生成式AI，存在很多争议。一些专家认为CIO应该监督这一关键角色，而其他人则认为这一责任应该由首席数据官承担。

除了这些现有角色之外，其他专家支持首席AI官（CAIO）这一C级高管新成员，负责监督包括治理、安全和潜在用例识别在内的关键考虑因素。

据报道，去年60%的公司已经有CAIO，另有26%计划今年进行任命。

专家们认为，CAIO的兴起说明了AI在现代商业中的重要作用。然而，并非所有人都认为专门的CAIO一定是解决AI实施相关挑战的最佳方案。

去年，汤森路透首席运营和技术官Kirsty Roth表示，她的组织没有CAIO。"不，我们不太热衷于这类职位，"她说，暗示AI在其公司流程中的内在作用意味着新兴技术必须由所有员工考虑，而不是孤立地看待。

然而，重要的是，Roth也认识到AI对业务运营日益增长的重要性意味着必须有高级人员确保对新兴技术的需求得到有效管理："我想如果你没有人担任这些角色，那么你可能需要考虑你有谁或如何增强现有管理者。"

这种观点与保险公司Howden集团首席数据官Barry Panayi产生了共鸣，他告诉记者，他的公司为AI生产力总监创建了专门角色，这是一个介于Panayi的数据组织和IT部门之间的专家，与企业其他部门建立强有力的协作界面。

那么，这位专家具体做什么？以下是企业需要AI生产力总监的三个原因。

明确技术与数据团队的职责界限

其他业务部门的许多人对技术团队和数据团队的不同角色感到困惑。当Panayi去年8月加入Howden时，他决定提前解决这个问题。

"CTO和我坐在一起，我们很早就说，让我们在这方面有一个明确的界限，因为如果我们不同意，这不会很容易。我们俩都有同样的想法，"他说，指的是他们对这一棘手挑战的解决方案。

"如果你购买一个工具，人们只是在使用它，那么技术团队应该拥有并运行它，因为它需要在他们的平台上并且正确连接，"他说。

"我们数据方面有一些工作，比如构建定制模型，用于机器学习。然后中间有一部分，你两者都做，所以你可能使用ChatGPT API来做某些事情的大语言模型处理，然后我们会在上面编写代码。"

Panayi将IT和数据之间的这种分工称为"构建与购买的决策，中间有一条缝隙。"这条缝隙就是AI生产力总监发挥关键作用的会合点。

确保员工有效使用生成式AI工具

"我认为如果公司没有专人确保员工使用Copilot等工具，就会错失良机。这些工具足够新颖，我们确实需要有人帮助推广，"他说。

"目前，我认为我们不能假设人们在家使用AI帮助预订假期与AI如何帮助他们在工作中提高生产力是相同的这种说法是正确的。"

Panayi表示，Howden的AI生产力总监的作用是确保整个企业的每个人都有效使用企业级生成式AI服务。

"我把它看作是充分利用技术和工具的一种方式。他们的直接关注点是确保我们的企业尽最大努力使用我们付费的工具，Copilot、ChatGPT和Anthropic是我们主要的三个企业许可证，"他说。

"我们意识到，目前，如果你在Office中需要AI来总结事情，Copilot很棒。然后你有Claude，如果你是工程师或在金融部门，可以给你详细信息。然后是ChatGPT，这是你雇佣的大脑。"

该公司还为特定项目使用其他工具和模型。Panayi描述监督这些企业级和现场解决方案的有效使用是一项艰巨的工作，考虑到Howden在55个国家雇佣了超过20,000名员工。

"他就像魔术师一样，向那些必须处理数千页资料的人展示如何快速获得他们需要的答案，"他说，概述了生产力总监如何向公司经纪人突出生成式AI的好处。

"这些人并不整天坐在电脑前。他们在市场上，谈话和做决策。"

释放数据团队专注于机器学习项目

Panayi表示，有效利用新兴技术需要细致入微的方法，AI生产力总监通过概述如何安全、可靠和有效地使用AI来提供这种方法。

"他有很多例子，人们说原本需要一周完成的任务现在可以在20分钟内完成，通过一个每周一运行操作的智能体，"他说。

AI生产力总监与Howden的IT团队协作，确保员工了解哪些工具已准备好并可用于工作任务。

"让每个人都使用这些工具不是数据的事情；这是技术的事情。这种方法大大减少了数据团队的需求，因为管理对生成式AI的需求幸好不在我的职责范围内，"他说。

"我不在那里推广Copilot和其他模型——那是IT工具决策，我认为当你说出来时听起来很明显。但我见过太多数据团队因为试图管理组织对Copilot的使用而陷入困境。"

Panayi表示，AI生产力总监让每个人都使用企业级生成式AI工具的能力意味着他的数据团队可以专注于为企业带来最大价值的项目。

"所有那些生成式AI努力都很棒很强大，创造了很多生产力，但我更专注于AI的机器学习端，因为我认为那里有令人难以置信的力量，"他说。

在许多组织和员工都能使用类似的现成模型和智能体的时代，Panayi表示竞争优势来自于利用专有数据和模型。

"我们正在评估风险、潜在影响，并决定我们产品的价格应该是多少，"他说。

"这是一个数字科学游戏，这样我们就能给经纪人提供应用他们知识的场景。这是关于用全新的见解和想法来增强经纪人或承保人的能力，然后他们会构建产品。"

Q&A

Q1：AI生产力总监是什么角色？它与首席AI官有什么区别？

A：AI生产力总监是介于数据组织和IT部门之间的专家，主要负责确保企业员工有效使用企业级生成式AI工具。与首席AI官负责治理、安全等高层决策不同，AI生产力总监更专注于实际的工具推广和使用效果。

Q2：为什么企业需要专门的AI生产力总监而不是让现有团队负责？

A：因为许多员工对技术团队和数据团队的职责界限感到困惑，而且新的AI工具需要专门的推广和培训。AI生产力总监可以明确职责分工，确保员工充分利用付费的AI工具，同时释放数据团队专注于更有竞争优势的机器学习项目。

Q3：AI生产力总监具体如何帮助员工提高工作效率？

A：AI生产力总监像"魔术师"一样，向员工展示如何使用AI工具快速获得所需答案。例如，原本需要一周完成的任务现在可以在20分钟内完成，通过智能体每周一自动运行操作，大大提高了工作效率。