导航AI规模化：Farida Gibbs为CEO和CIO提供的战略洞察

简要概述

企业人工智能（AI）在2026年将达到一个临界点，全球各组织正从试点阶段迈向将AI嵌入核心运营、工业化自主系统，并在关键行业大规模部署战略性、受监管的应用。

预计到2026年，全球在AI系统上的支出将超过2万亿美元，焦点集中在为何今年成为企业AI采用的决定性时刻。全球各组织正超越试点和概念验证，将AI融入核心运营，遵循监管要求，并在大规模工业化自主系统。在中东和印度等地区，采用速度迅速加快。金融、能源、政府和数字服务引领潮流，印度成为主要的AI人才和执行中心，而中东则推动国家模型、国家数据平台和行业专项计划的规模化、战略性部署。

在本次访谈中，Gibbs咨询公司CEO Farida Gibbs探讨了推动企业AI采用的力量、领先的行业，并为CEO和CIO提供了在自主和自主系统时代平衡创新、治理与长期业务转型的实用指导。

2026年作为转折点：中东如何推动AI从试点走向关键行业的生产应用

你认为2026年将成为企业AI采用的转折点——哪些关键发展推动了这一拐点？

“2026/2027标志着转折点，因为监管义务变得可强制执行，主权部署模式变得可实施，AI终于被嵌入到核心业务流程中，而不仅仅是试点项目。”

关于中东地区，Farida指出：“在中东，我们看到组织将AI工业化，作为平台现代化、产品导向的交付团队的一部分，从创新实验室转向运营所有权，即使最初是在可信数据层面。”

该地区正从AI的雄心迈向行动，政府和企业在主权计算、国家数据平台和行业专项计划上投资，将AI从试点推向生产应用。企业正将AI从创新实验室转向运营团队，专注于可信数据和平台现代化，以加快在关键行业的采用。

中东在国家AI战略方面投入巨大。你在该地区看到的最具影响力的举措有哪些？

“最具影响力的举措包括主权计算和模型、国家数据平台，以及由政府主导的行业专项采用计划。”

这些举措使得在国家政策框架下进行本地模型训练和部署成为可能，减少延迟和跨境数据摩擦，为公共和私营部门提供基础设施，将工作负载从试点环境转移到持续生产中。

在这些地区，哪些行业或行业在AI成熟度方面处于领先，为什么？

“IT基础设施、银行、政府和能源行业领先，原因在于它们注重坚实的数据基础、以ROI为导向的用例，以及中央的政策推动。”

这些行业受益于大量结构化数据、明确的效率或收入杠杆（如欺诈检测、电网优化、公共服务），并且通常得到监管机构或部长级的支持——这些条件使企业级AI的采用既实际又可衡量。

探索自主AI：安全企业采用的领导力、治理与运营策略

自主和自主系统AI正逐渐普及。这些技术为领导力和人力资源规划带来了哪些新挑战？

“自主系统带来了操作风险、人员重组以及对能自主行动系统的持续监督的新挑战。然而，‘人机结合’仍是关键组成部分，透明可审计也是必要的。”

关于CEO应建立哪些新角色、汇报线和问责机制以安全运营自主AI，Farida解释道：“企业应建立明确的AI产品所有权、独立的风险问责制，以及正式的变更控制，以确保自主系统的安全部署、规模化，以及决策的全程追溯。”

这自然引出一个更广泛的问题：如何在创新与治理之间取得平衡，尤其是在金融或政府等受监管行业？

“企业必须在低风险领域快速创新和自动化，同时从一开始就嵌入可审计性、决策追溯性和分层治理，以满足受监管用例的需求。”

在企业准备大规模部署AI的过程中，未来12–24个月内决策者的首要任务应是什么？

“决策者应优先考虑高价值工作流程、企业AI控制平面、可信数据基础和运营模型重塑，而不是追逐最新的炒作。”

以信心规模化AI：CEO和CIO的战略指导

Gibbs咨询公司为客户提供将AI战略与业务转型目标对齐的建议。Farida Gibbs分享道：“在Gibbs咨询，我们通过设计和结合可信数据平台、以法规为先的架构，以及安全治理和可追溯的自主自动化，将AI项目与业务成果对齐。”

随着AI发展速度加快，许多高管感受到快速而负责任行动的压力。你会给感到不知所措但又不想落后的CEO和CIO什么建议？

“我的建议是少关注炒作，多专注于业务自动化——这也是我们自工业革命以来一直在做的事情。建立基于可信数据、质量控制和运营模型的持久企业能力，是基础。AI推理应仅在带来明确业务利益时实施，绝不在没有主题专家参与的情况下自动做出决策。这样，组织才能有信心地规模化AI。”