高德纳咨询公司长期以来一直认为，高达80%的IT预算被锁定在维持系统、人员和流程上。大多数首席信息官都会承认，历史性的关键绩效指标、运营承诺和遗留系统义务限制了他们适应、创新和逐年交付成倍更大价值的能力。
在一个稳定的世界中，这可能是可以接受的。
但我们面前的世界并不稳定。
"驾驶一艘稳定的船"这一理念现在与企业面临的现实截然相反。智能体AI和生成式AI预计将在不到三年内为全球GDP增加17万亿美元。对于每一家企业、每一位首席执行官和每一位首席信息官来说，这都是一个生存关键时刻。
事实上，全球95%的企业表示他们希望在未来三年内（即大约800个工作日内）构建自己的AI和数据平台。
摩根大通首席执行官杰米·戴蒙对这种转变在实践中的表现毫不含糊：
"我们把AI/数据从技术部门中分离出来。它太重要了。我们把它放在管理层会议桌上。现在负责AI和数据的女性直接向我和我们的总裁汇报……因为没有任何工作、任何职能、任何事情不会受到[AI]的影响。"
这种从技术主导到领导层主导的转变说明了正在进行的革命的速度和stakes。摩根大通今天所做的，许多银行、保险提供商和金融服务公司明天都会效仿。
这带来了一个关键风险。首席信息官和首席技术官很容易陷入"维护和维持"模式，而组织的其他部分则在推进基于AI的工作负载、新的智能体应用程序和加速的用例部署。
今天在智能体AI和生成式AI方面获胜的企业正在看到显著更强的回报。他们的投资回报率是同行的五倍，在主流生产中运行的智能体和生成式AI工作负载是同行的两倍。
领先的数据和AI平台公司EnterpriseDB（EDB）的首席技术官Quais Taraki表示："在生成式AI和智能体AI方面取得成功的企业选择了一个非常明确的成功架构：主权设计、基于开源（Postgres(R)）构建、安全、敏捷、合规，并有明确的测量和管理蓝图。这些组织中的首席信息官和首席技术官正在从稳态编排者转变为其AI和数据平台的智能体架构师，以及整个企业成功的推动者。"
基于涉及500名以上员工企业的初级研究，这些发现在全球经济体中保持一致。获得这些早期收益的13%企业正在以不同方式做四件事。在每种情况下，首席信息官和首席技术官都发挥着关键作用。
超过93%最成功的企业对其AI和数据的主权保持着关键任务承诺。这意味着随时随地访问、设计安全、默认合规和大规模敏捷。
主权AI和数据不是技术偏好，而是领导地位。这是首席信息官/首席技术官停止成为下游服务提供商并重新成为企业共同架构师的方式。获胜的组织正在采取深思熟虑的基础性举措，现在就构建主权AI和数据基础设施。如果主权是真实的，它就不能在部门层面构建。
如果你的数据依赖于单一云生态系统，你就不能拥有主权。
你的AI模型、智能体工作流程和基于大语言模型的应用程序必须在接近你数据的地方运行。在实验阶段，将AI和数据分割可能有效，但生产级智能体AI需要在安全、合规和敏捷的架构中接近运营数据。
这种现实推动企业走向混合和多环境架构，其中企业而不是提供商制定规则。未能超越单云依赖的领导者面临被困在昨天运营模式中的风险。
我们在18个部门职能中检查了15个智能体和生成式AI工作负载。出现了这些模式：
获胜的13%对投资回报率期望采取务实方法。他们很少期望在任何一个职能中获得高于约15%的性能或生产力提升。但他们在10个或更多主流智能体和生成式AI部署中始终超越这一目标。
他们的首席信息官和首席技术官设定现实期望，避免在未能将试点转化为可衡量结果的企业中看到的过度乐观。
一旦达到投资回报率目标，这些领导者就会深思熟虑地扩展到其他用例，精心设计系统以创造"智能体飞轮效应"，其中动量建立，采用加速。
获胜的13%在广泛的投资回报率结果中衡量成功，包括：
运营费用减少
利润率改善
收入增长
创新速度
市场份额扩张
结果信心
组织信心和采用
他们的表现比仅专注于一两个用例和一两个指标的同行高出近50%。
获胜的首席信息官和首席技术官了解任何单一用例中的价值都有上限。他们知道如何定义成功的形态，平衡结果，并指导组织通过深思熟虑和可扩展的前进道路。
首席信息官和首席技术官的角色正在实时重写——从运营守护者转变为企业AI和数据平台的智能体架构师。你数十年的经验——安全、可靠性、治理、架构、纪律——突然成为加速器，而不是锚。
但只有当你重新参与游戏时。
陷阱很明显：你可以花接下来的800个工作日维护昨天的承诺，而你的竞争对手利用同样的时间重建工作方式。
如果AI和数据现在是生存关键的，那么首席信息官/首席技术官的使命也是生存关键的：
构建主权AI+数据基础
为混合现实设计（不是单一供应商依赖）
扩展宽度以创造复合回报
广泛衡量价值，一旦出现上限就快速行动
现在声明你的AI和数据主权。选择你的投资回报率。重新回到董事会，那里正在决定未来。
Q&A
Q1：什么是主权AI和数据？为什么它如此重要？
A：主权AI和数据是指企业对其AI和数据保持完全控制权，包括随时随地访问、设计安全、默认合规和大规模敏捷。它不是技术偏好，而是领导地位的体现，让首席信息官和首席技术官从下游服务提供商转变为企业共同架构师。
Q2：为什么单云依赖是有风险的？
A：如果数据依赖于单一云生态系统，企业就无法拥有真正的主权。生产级智能体AI需要在安全、合规和敏捷的架构中接近运营数据，这推动企业走向混合和多环境架构，让企业而不是提供商制定规则。
Q3：成功企业在AI投资回报率方面有什么特点？
A：成功企业对投资回报率期望采取务实方法，很少期望在单一职能中获得超过15%的提升，但在多个主流智能体和生成式AI部署中始终超越目标。他们广泛衡量成功，包括运营费用减少、利润率改善、收入增长等多个维度。
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