预计到2026年，全球人工智能系统支出将超过2万亿美元，因此，今年成为企业采用人工智能的关键一年，备受瞩目。全球各地的组织机构正超越试点和概念验证阶段，将人工智能融入核心运营，应对监管要求，并大规模实现智能体系统的产业化应用。在中东和印度等地区，人工智能的采用正在迅速加速。金融、能源、政府和数字服务行业引领着这一潮流，其中印度正在崛起成为重要的人工智能人才和执行中心，而中东则在推动主权模型、国家数据平台和行业特定举措的大规模战略部署。
在本次采访中， Gibbs Consulting的首席执行官Farida Gibbs探讨了推动企业采用 AI 的因素、引领潮流的行业，并为希望在自主和智能 AI 时代平衡创新、治理和长期业务转型的 CEO 和 CIO 提供了实用指导。
2026年：转折点——中东如何将人工智能从试点阶段推进到关键行业的生产阶段
您认为 2026 年将是企业采用人工智能的转折点——推动这一转折点的关键发展有哪些？
“2026/2027 年是一个转折点，因为监管义务将变得可执行，主权部署模式将变得可实施，人工智能最终将融入核心业务流程，而不仅仅是试点项目。”
法里达特别指出，在中东地区：“我们看到，中东地区的组织正在将人工智能产业化，作为平台现代化、产品交付团队以及从创新实验室向运营所有权转变的一部分，即使最初只是在可信数据层面。”
该地区正从人工智能愿景迈向行动，各国政府和企业纷纷投资于自主计算、国家数据平台以及推动人工智能从试点走向生产的行业特定项目。各公司正将人工智能从创新实验室转移到运营团队，专注于可信赖的数据和平台现代化，以加速关键行业的应用。
中东地区正在大力投资国家人工智能战略。您认为该地区最具影响力的举措有哪些？
“在中东地区，影响最大的举措包括主权计算和模型、国家数据平台以及由各国政府主导的特定行业推广计划。”
这些举措能够根据国家政策框架进行本地模型训练和部署，减少延迟和跨境数据摩擦，并为公共和私营部门参与者提供基础设施，以便将工作负载从试点环境转移到持续生产环境中。
在这些地区，哪些行业或领域目前在人工智能成熟度方面处于领先地位？原因是什么？
“IT基础设施、银行业、政府和能源行业之所以处于领先地位，是因为它们注重强大的数据基础、以投资回报率为导向的用例以及中央指令。”
上述行业受益于大型结构化数据集、明确的效率或收入杠杆（欺诈检测、电网优化、公民服务），以及通常直接的监管机构或部委赞助——这些条件使得企业级人工智能的采用既切实可行又可衡量。
驾驭智能体人工智能：安全企业采用的领导力、治理和运营策略
自主和智能人工智能系统正日益普及。这些技术给领导力和劳动力规划带来了哪些新的挑战？
“智能体系统在运营风险、劳动力重组以及对可独立运行的系统进行持续监督等方面带来了新的挑战。然而，人的参与是必不可少的组成部分，可审计的透明度也同样重要。”
法里达在评论首席执行官们应该创建哪些新的角色、汇报关系和问责机制来安全地实施智能人工智能时解释说：“企业应该建立明确的人工智能产品所有权、独立的风险问责制和正式的变更控制，以便能够安全地大规模部署自主系统，并实现决策的完全可追溯性。”
这自然而然地引出了一个更广泛的问题，即如何平衡创新与治理：企业如何平衡人工智能创新与治理，尤其是在金融或政府等受监管的行业？
“企业必须在低风险领域快速创新和自动化，同时从一开始就为受监管的使用案例嵌入可审计性、决策可追溯性和分层治理。”
随着企业准备大规模实施人工智能，未来 12-24 个月内，决策者的首要任务应该是什么？
“决策者应该优先考虑高价值的工作流程、企业人工智能控制平面、可信赖的数据基础和运营模式的重新设计，而不是追逐最新的潮流。”
自信地扩展人工智能：面向首席执行官和首席信息官的战略指导
Gibbs Consulting 为客户提供咨询服务，帮助他们将人工智能战略与业务转型目标相契合。Farida Gibbs 分享道：“在 Gibbs Consulting，我们通过设计和整合可信数据平台、以监管为先的架构以及安全可控且可追溯的智能体自动化，使人工智能项目与业务成果保持一致。”
随着人工智能发展步伐的加快，许多高管感到压力巨大，既要迅速采取行动，又要承担起相应的责任。对于那些感到压力重重但又不想落后的CEO和CIO，您有什么建议？
我的建议是，与其关注炒作，不如更多地关注业务自动化——这自工业革命以来我们就一直在做。构建基于可靠数据、质量控制和运营模式的持久企业能力是其基础。人工智能推理只有在能够带来明确业务效益的情况下才应该实施，而且绝不能在没有领域专家参与的情况下进行自动化决策。这样，企业才能充满信心地扩展人工智能的应用。
文章《驾驭大规模人工智能：Farida Gibbs 为 CEO 和 CIO 提供的战略见解》最初发表于元宇宙 Post 。
