生成式人工智能的迅猛發展，正推動企業從技術試點走向規模化部署，促使組織在技術架構、運營模式和人才能力方面進行全面革新。對企業而言，實現AI價值的關鍵在于突破零散探索，通過重塑技術部門推動AI解決方案的規模化落地。
CIO與技術高管的角色正在發生深刻變化。他們不僅需要構建穩定、可擴展的AI系統，更需在本部門率先實現效率提升，進而帶動全組織對生成式AI的應用。貝恩公司的實踐表明，企業若想在AI時代構建持續競爭力，需重點推進五項核心舉措，涵蓋技術重構、流程升級和風險治理等多個維度。
技術部門的重塑需從架構、運營模式、人才和預算等層面全面展開。其中，重構技術堆棧與升級工作方式被視為優先級最高的兩項行動。前者強調以“AI無處不在”為理念，將機器學習與生成式AI深度整合；后者則要求將AI開發納入產品管理、軟件開發等核心流程，并借鑒軟件工程的嚴謹性管理模型全生命周期。
在技術堆棧重構方面，企業需重點關注非結構化數據的挖掘。生成式AI在內容創作、知識管理、報告生成等領域的應用已顯現顯著價值。CIO需根據成本、能力及競爭優勢，決定通過自建或外購獲取解決方案。隨著SaaS與生成式AI的融合加深，直接采購的可行性將持續提升。
集成系統與工作流的優化是另一關鍵。AI模型需與API集成、云基礎設施等無縫協作，以實現更復雜的自動化流程。未來，代理型AI有望逐步接管部分統籌系統，推動企業架構的現代化轉型。同時，數據平臺需納入更多非結構化數據集，并建立共享數據目錄與版本控制機制，為AIaaS平臺提供支撐。
工作方式的升級要求企業建立AI聯合開發模型，區分開發團隊與使用團隊，并明確數據集與模型的共享規則。面對AI用例復雜度的提升，企業需采用MLOps流程管理模型全生命周期，同時創建AI優先的軟件開發流程，確保應用程序、AI模型與數據團隊的高效協同。
在工程團隊能力提升方面，企業需完成AI系統的集成、測試與生產級推廣，并利用AI工具提高開發效率。技術支出計劃需覆蓋AI項目投資與基礎設施成本，通過AI工具優化軟件開發與服務管理。風險管理與治理機制的評估需貫穿AI模型部署與升級的全過程。
貝恩公司指出，生成式AI的發展速度要求企業快速迭代解決方案。敏捷團隊需綜合考慮跨部門依賴關系，并在編程助手、錯誤檢測等場景中廣泛應用生成式AI工具。明確的指導原則將助力企業平衡工具部署、影響監控與風險管理，為AI規模化落地奠定基礎。
