2024 年 CIO 预测
Posted: Tue Apr 22, 2025 6:15 am
对于 CIO 来说，2024 年在很多方面都与 2023 年相似。虽然人工智能仍然是重中之重，但人们仍然迫切担心安全和隐私问题。它需要在追求更智能的技术堆栈的同时平衡现有和不断发展的努力。
以下是我对 CIO 应如何应对未来一年的问题和机遇的看法。
2024 年 CIO 预测
目录
2024年人工智能的表现及其影响
风力增强
CIO 必须找到平衡点
创造与进步
2024 年人工智能的演变及其作用
生成式人工智能在2023年带来了巨大的变革，但尚未达到能够与商业目标紧密结合的阶段。许多企业正在密切关注事态发展以判断形势。然而，那些由于监管原因而犹豫是否 顶级电子邮件列表 采用人工智能的公司现在面临着不得不采用人工智能的现实。
同时，使用旧版本 ChatGPT 的企业可能会在每次新版本发布时面临风险。我们可能会看到该行业的并购活动增加。
目前，聪明的 CIO 对使用人工智能持谨慎态度。众所周知，人工智能特别擅长取代日常任务并提高个人生产力，但它还可以帮助：
加速代码开发和审查（例如 GitHub CoPilot）
改善客户服务（通过聊天和自助服务工具）
人工智能的真正长期价值仍有待商榷。端到端自动化仍然很困难，人工智能无法取代高质量的人类努力和审查。然而，可以显著提高开发人员等优秀员工的效率。
有一件事是肯定的：Box AI是企业领导者的明显选择。您的数据是安全的并且访问受到控制。内容云Box内置的所有功能都是为企业设计的，这也是Box AI的与众不同之处。
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企业内容的全部价值
Box AI 正在改变您的内容策略并释放非结构化数据的潜力。本文档介绍了 Box AI 的功能及其用例。
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数据量增加导致风险增加
与人工智能相关的问题的后续主题是数据安全和隐私。随着人工智能的快速部署，首席信息官需要问自己，公司的数据是否安全，以及是否被竞争对手用来训练人工智能模型。除了合法性之外，人们对于谁有权访问这些数据以及如何使用这些数据也有很多担忧。
随着该领域的发展和演变，公共人工智能模型将变得更加定制化，以适应特定的行业和领域，并更加专注于其专业领域。因此，安全和隐私必须与人工智能领域本身一样快速发展。
数据隐私和法律法规因国家和地区而异。对于全球公司来说，这是一个复杂的问题。随着世界各地的监管机构加大对社会对人工智能模型和数据使用普遍担忧的回应，涉及个人隐私的数据处理也至关重要。
威胁的数量和复杂程度每天都在不断变化，让首席信息官和首席信息安全官夜不能寐。我们收集的数据越多，我们面临的法律、监管和安全风险就越大。公司需要认真考虑审查其数据收集。对数据收集的抵制日益增长，而且无疑还会持续下去。
CIO 必须找到平衡点
随着时间的推移，最佳技术方法已经导致了应用程序的激增。每个应用程序都是通向您的环境的门户。应用程序越多，攻击面就越大，风险也就越大。大量应用不但没有“解决问题”，反而让数据更容易被获取，增加了信息泄露的风险。
这种情况使得简化和整合技术堆栈变得更加重要。这几乎就像是对 SaaS 扩散的强烈反对。然而，一定的应用多样性是必要的。由于大型软件公司难以对竞争激烈的市场中发生的事件做出快速而充分的反应，因此公司需要利用初创企业和颠覆者的服务来保持竞争优势。
技术领导者的趋势是分析他们需要什么敏捷性（最新和最好的）与稳定性（他们将长期使用的关键产品）。目标是在尽可能整合和规范的同时，实现和提高市场竞争力。这种动态可能会持续下去。
以下是我对 CIO 应如何应对未来一年的问题和机遇的看法。
2024 年 CIO 预测
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2024年人工智能的表现及其影响
风力增强
CIO 必须找到平衡点
创造与进步
2024 年人工智能的演变及其作用
生成式人工智能在2023年带来了巨大的变革，但尚未达到能够与商业目标紧密结合的阶段。许多企业正在密切关注事态发展以判断形势。然而，那些由于监管原因而犹豫是否 顶级电子邮件列表 采用人工智能的公司现在面临着不得不采用人工智能的现实。
同时，使用旧版本 ChatGPT 的企业可能会在每次新版本发布时面临风险。我们可能会看到该行业的并购活动增加。
目前，聪明的 CIO 对使用人工智能持谨慎态度。众所周知，人工智能特别擅长取代日常任务并提高个人生产力，但它还可以帮助：
加速代码开发和审查（例如 GitHub CoPilot）
改善客户服务（通过聊天和自助服务工具）
人工智能的真正长期价值仍有待商榷。端到端自动化仍然很困难，人工智能无法取代高质量的人类努力和审查。然而，可以显著提高开发人员等优秀员工的效率。
有一件事是肯定的：Box AI是企业领导者的明显选择。您的数据是安全的并且访问受到控制。内容云Box内置的所有功能都是为企业设计的，这也是Box AI的与众不同之处。
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数据量增加导致风险增加
与人工智能相关的问题的后续主题是数据安全和隐私。随着人工智能的快速部署，首席信息官需要问自己，公司的数据是否安全，以及是否被竞争对手用来训练人工智能模型。除了合法性之外，人们对于谁有权访问这些数据以及如何使用这些数据也有很多担忧。
随着该领域的发展和演变，公共人工智能模型将变得更加定制化，以适应特定的行业和领域，并更加专注于其专业领域。因此，安全和隐私必须与人工智能领域本身一样快速发展。
数据隐私和法律法规因国家和地区而异。对于全球公司来说，这是一个复杂的问题。随着世界各地的监管机构加大对社会对人工智能模型和数据使用普遍担忧的回应，涉及个人隐私的数据处理也至关重要。
威胁的数量和复杂程度每天都在不断变化，让首席信息官和首席信息安全官夜不能寐。我们收集的数据越多，我们面临的法律、监管和安全风险就越大。公司需要认真考虑审查其数据收集。对数据收集的抵制日益增长，而且无疑还会持续下去。
CIO 必须找到平衡点
随着时间的推移，最佳技术方法已经导致了应用程序的激增。每个应用程序都是通向您的环境的门户。应用程序越多，攻击面就越大，风险也就越大。大量应用不但没有“解决问题”，反而让数据更容易被获取，增加了信息泄露的风险。
这种情况使得简化和整合技术堆栈变得更加重要。这几乎就像是对 SaaS 扩散的强烈反对。然而，一定的应用多样性是必要的。由于大型软件公司难以对竞争激烈的市场中发生的事件做出快速而充分的反应，因此公司需要利用初创企业和颠覆者的服务来保持竞争优势。
技术领导者的趋势是分析他们需要什么敏捷性（最新和最好的）与稳定性（他们将长期使用的关键产品）。目标是在尽可能整合和规范的同时，实现和提高市场竞争力。这种动态可能会持续下去。