AI是移动快速，但许多公司尚未决定谁应Own那个势头

(SeaPRwire) –   早上好。人工智能（AI）的发展日新月异，但许多公司仍未决定由谁来负责将这种势头转化为可衡量的商业价值。

在上周四于旧金山举行的 Modern CFO 晚宴上（由 Deloitte 和 ServiceNow 赞助），Stanford Institute for Human-Centered Artificial Intelligence 的高级研究员 Melissa Valentine 向首席财务官（CFO）们传达了一个明确的信息：他们掌控 AI 价值创造的窗口期正在缩小。

Valentine 指出了 Return on AI Institute 创始人近期在《哈佛商业评论》上发表的一篇文章，其中引用的调查结果强调了这一机遇。在接受调查的 C 级高管中，只有 2% 的人表示 CFO 负责从 AI 中获取价值。然而，当由 CFO 负责时，76% 的受访者报告称产生了实质性价值，远超其他职能部门。该报告的合著者 Laks Srinivasan 告诉我，财务主管在定义、评估、资助和衡量 AI 计划，并将其框架应用于整个公司方面具有独特的优势。

身为 Stanford School of Engineering 管理科学与工程系终身副教授的 Valentine 对在场的财务主管们表示，如果 CFO 愿意量化价值并为此负责，他们就拥有引领 AI 发展的战略机遇。她认为，生成式 AI 正在走出实验阶段，进入 CFO 们所熟悉的领域：系统性衡量。她说，两年前，严格的问责制还为时过早。而今天，这已至关重要。

关于护栏问题，Valentine 提到了最近发生的一起事件，当时 Anthropic 无意中泄露了其 Claude 编码工具的内部源代码，这让外界罕见地一窥前沿 AI 实验室如何保护其模型。她提请人们关注“护栏工程”（harness engineering）的概念，即围绕模型构建基础设施以使其可用且安全，包括旨在监控主要系统的辅助 AI 系统。她给 CFO 的建议是：研究这种架构，因为领导者必须了解模型周围的系统是否足够稳健，以便在企业规模下进行治理、监控和信任。

这一例子强化了 Valentine 发言中更广泛的观点：安全、生产级 AI 的要求与日常员工实验的要求有着本质区别。她明确区分了两种截然不同的 AI 转型形式。一种始于一线，员工使用 Gemini 或 NotebookLM 等工具，并通过实验发现实际应用；另一种则由高层驱动，生产级用例需要稳健的数据基础设施、工程严谨性和治理能力。两者都很重要，且各自需要独特的运营模式。

给财务领导者的主要启示是：AI 问责制正在成为 CFO 级别的核心能力。随着 AI 从新奇事物转变为运营必要条件，那些能够实施纪律的管理者将处于捕捉其价值的最佳位置。

Sheryl Estrada
sheryl.estrada@.co