Menurut penelitian baru -baru ini, hampir setengah dari FTSE 100 sekarang memiliki kepala petugas AI (CAIO) – dengan 42% dari perekrutan yang terjadi hanya dalam setahun terakhir. Di atas kertas, ini terlihat seperti momentum nyata, karena ruang dewan mengenali potensi transformasial intelijen buatan (AI) yang besar.
Dengan investor yang meminta, karyawan bereksperimen, dan pesaing yang memungut biaya di depan, tekanan untuk ‘melakukan sesuatu dengan AI’ ada di mana -mana. Bagi banyak organisasi, judul C-suite baru terasa seperti sinyal niat.
Tetapi judul kepemimpinan saja tidak akan memperbaiki masalah data yang mendasarinya – dan di sebagian besar perusahaan, data mereka belum siap. Jadi, pertanyaannya adalah: Apakah Caios merupakan tanda evolusi strategis, atau gejala dari sesuatu yang lebih reaktif?
SVP dan Kepala EMEA di Cloudera.
Siapa yang memiliki AI? Menyeimbangkan tanggung jawab antara CAIOS dan CDO
Di banyak organisasi, CAIO melangkah ke lingkungan yang sudah termasuk Chief Data Officer (CDO). Di tempat lain, CDO hanya menyerap kewajiban AI tanpa dukungan atau kejelasan tambahan. Mungkin mencentang kotak di permukaan, tetapi tidak menyelesaikan masalah yang mendasarinya: siapa yang sebenarnya bertanggung jawab atas keberhasilan AI?
Hasilnya seringkali garis kabur, mandat yang tumpang tindih, yang berpotensi menyebabkan gesekan internal. CAIOS dapat ditugaskan untuk mengembangkan strategi AI untuk mendukung tujuan teknologi, sementara CDO mengelola tata kelola data, tetapi tanggung jawab yang tumpang tindih kadang -kadang dapat mengarah pada perbedaan atas sumber daya dan akuntabilitas, yang dapat memperlambat kemajuan inisiatif bersama mereka.
Yang dibutuhkan hanyalah lebih dari sekadar judul lain. Kejelasannya. Inisiatif AI jauh lebih mungkin untuk berhasil ketika ada kepemilikan yang jelas atas siklus hidup data – dari konsumsi dan tata kelola hingga analitik dan penyebaran. Tanpa tampilan ujung ke ujung, proyek AI menjadi terfragmentasi dan gagal skala.
AI Ambition memenuhi Data Reality
Sementara papan mengejar strategi AI mutakhir, tim TI mereka sering terjebak mengelola data yang terfragmentasi dan ketinggalan zaman-dan sistem warisan yang tidak dibangun untuk AI. Tim TI berurusan dengan lusinan sumber yang terputus, masing -masing dengan struktur, format, dan postur keamanannya sendiri. Pemutusan antara tujuan bisnis dan eksekusi ini membuatnya sulit untuk menerjemahkan strategi ke dalam implementasi pada skala.
Situasi ini diintensifkan oleh pertumbuhan data tanpa henti, tuntutan pengaturan yang semakin kompleks, dan lingkungan hibrida yang mencakup infrastruktur cloud dan di tempat.
Secara tradisional, organisasi telah beralih ke solusi titik untuk mengelola skala dan kepatuhan. Sementara alat -alat ini dapat mempercepat kasus penggunaan spesifik dan memberikan kesan waktu yang lebih cepat untuk menilai, mereka sering memperkenalkan serangkaian komplikasi mereka sendiri. Tantangan integrasi, alur kerja yang terfragmentasi, dan kebutuhan untuk pelatihan khusus semuanya dapat mengikis ROI jangka panjang-yang menghasilkan kompleksitas jangka panjang. Ini secara efektif memaksakan ‘pajak integrasi data’ pada organisasi, pada saat mereka ingin mempercepat investasi AI.
Banyak organisasi meremehkan seberapa dasar lapisan data. AI membutuhkan visibilitas penuh ke tempat data tinggal, bagaimana alirannya, siapa yang memiliki akses, dan bagaimana itu diatur-di mana pun ia tinggal-baik di-prem, di cloud, atau di tepi. Anda tidak dapat mempercayai output AI Anda jika Anda tidak mempercayai input data Anda.
Inilah sebabnya mengapa platform manajemen data terpadu sangat penting. Tanpa pendekatan yang konsisten untuk mengontrol, akses, dan manajemen siklus hidup, model AI tidak dibangun di atas fondasi yang cukup kuat. Kesenjangan antara visi dan kenyataan ini adalah persis di mana CAIO harus diperlengkapi untuk menerjemahkan potensi teknis yang kompleks ke dalam solusi praktis.
Caios tidak harus menjadi teknolog yang dalam – tetapi mereka pasti penerjemah
Kesalahpahaman lain dalam peran CAIO adalah bahwa Anda memerlukan latar belakang teknis yang canggih, seperti PhD dalam pembelajaran mesin, untuk melakukan pekerjaan itu. Pada kenyataannya, banyak pemimpin AI yang efektif saat ini berasal dari latar belakang bisnis atau operasional. Mereka memahami cara menyelaraskan strategi AI dengan hasil bisnis – dan sama pentingnya, bagaimana mengomunikasikan strategi itu kepada dewan.
Nilai sebenarnya dari CAIO bukan hanya teknis – ini juga translasi. Tindakan terbaik sebagai jembatan antara tim sains data dan organisasi yang lebih luas, memastikan bahwa inisiatif AI sedang menyelesaikan masalah bisnis nyata. Mereka tahu bagaimana mengajukan pertanyaan yang tepat, menafsirkan apa yang mungkin, dan memimpin tim lintas fungsi untuk memberikan dampak.
Tentu saja, literasi teknis adalah bagian integral. Tetapi kemampuan untuk mengintegrasikan ini dengan hasil bisnis dan mengkomunikasikan salib secara fungsional di seluruh bisnis yang membedakan CAIO yang hebat.
Sebelum bisnis mempekerjakan, mereka perlu bertanya apakah mereka siap
Tidak ada pertanyaan bahwa CAIOS dapat menambah nilai yang sangat besar. Tetapi hanya jika fondasinya ada. Jika data terfragmentasi, kontrol tata kelola buruk, dan kepemilikan internal tidak jelas, bahkan pemimpin AI yang paling visioner akan berjuang untuk memberikan hasil.
Itulah mengapa organisasi yang berpikiran maju perlu mengajukan pertanyaan sebelum bergegas untuk disewa. Apakah kita memiliki visibilitas penuh di seluruh siklus hidup data kita? Apakah kita menerapkan tata kelola dan keamanan secara konsisten, di mana pun data kita tinggal? Apakah arsitektur kita cukup fleksibel untuk mendukung AI pada skala? Dan secara kritis, apakah kita memiliki kesiapan budaya dan operasional untuk menanamkan AI dengan cara yang benar -benar memberikan nilai?
Dalam konteks ini, ini bukan tentang bergegas untuk menunjuk seseorang hanya untuk menunjukkan momentum. Ini tentang memastikan mereka memiliki struktur, dukungan, dan sistem di tempat untuk benar -benar membuat perbedaan. Pada akhirnya, itu bukan judul yang akan mendefinisikan keberhasilan AI perusahaan – itu adalah kepercayaan yang mereka miliki dalam data mereka.
Kami telah menampilkan AI Chatbot terbaik untuk bisnis.
Artikel ini diproduksi sebagai bagian dari saluran Wawasan Ahli TechRadarPro di mana kami menampilkan pikiran terbaik dan paling cerdas dalam industri teknologi saat ini. Pandangan yang diungkapkan di sini adalah pandangan penulis dan tidak harus dari TechRadarPro atau Future Plc. Jika Anda tertarik untuk berkontribusi, cari tahu lebih lanjut di sini:
