O papel do CIO na criação de valor da AI

entre indústrias, AI generativa (Genai) gerou excitação - e há pouca admiração por quê. Ao criar conteúdo, sob demanda e ponto, a Genai acelera muitas tarefas, funções e experiências que levam as empresas adiante. Mas a Genai ainda está em seus estágios iniciais e, relativamente poucas organizações até agora conseguiram desbloquear seu potencial. Pesquisa realizada para o nosso relatório "Onde está o valor na IA?" revela que apenas 26% das empresas estão criando valor real de Ai. Muitos mais estão lutando para ir além do estágio de prova de conceito (POC). E mais de 50% dizem que as arquiteturas legadas de TI estão dificultando limitando a escala, a reutilização e a disponibilidade de dados. (Veja a barra lateral, “Sobre o estudo global.”)

Para diretores de informação (CIOs) ou outros líderes C-Suite responsáveis ​​pela tecnologia, a Genai está exercendo pressão para oferecer benefícios concretos da tecnologia. Mas também está criando duas oportunidades. Uma descoberta fundamental do estudo do BCG é que cerca de um terço do potencial de valor da escala da IA ​​está em facilitar funções como o atendimento ao cliente,

First, GenAI has significant implications for the tech function, helping CIOs optimize their company’s IT productivity. A key finding from BCG’s study is that about a third of the value potential of scaling AI lies in enabling functions such as customer service, Compras, e isso. As empresas que implementaram casos de uso de genai de alto valor-e existem alguns atraentes para a tecnologia-já estão alcançando economias de até 10% nele. Mas até agora, relativamente poucos CIOs estão tocando nessa veia. Para ter sucesso com a Genai - e a IA de maneira mais ampla - as compras precisam enfrentar e comunicar riscos, construir uma base para escalar e criar políticas claras que regem as ferramentas, usos e a conformidade regulatória. Nada disso é fácil, mas os CIOs estão posicionados de maneira única para liderar esses tópicos críticos. Ao fazer isso, eles não apenas adotarão a Genai adequadamente, mas também ajudarão a estabelecer -o como um parceiro de inovação do negócio, em vez de apenas um provedor de serviços. Isso é crucial, pois é o traço definidor de um

Second, GenAI offers CIOs an opportunity to expand their circle of influence within the organization. To succeed with GenAI—and AI more broadly—companies need to tackle and communicate risks, build a foundation for scaling, and create clear policies governing AI tools, uses, and regulatory compliance. None of this is easy, but CIOs are uniquely positioned to lead on these critical topics. By doing so, they will not only adopt GenAI appropriately, but also help establish IT as an innovation partner of the business, instead of just a service provider. That’s crucial, as it’s the defining trait of a Função de tecnologia de classe mundial e de uma empresa que lidera.

otimizando a produtividade de TI

One difficulty that many companies have encountered with GenAI involves identifying where the technology’s value lies: the use cases that provide essential capabilities and drive critical efficiencies. Within the tech function, that question is becoming easier to answer. (See the sidebar “GenAI in Tech.”)

Caminhos para o valor

Três tipos de casos de uso de genai são particularmente atraentes. Primeiro, os assistentes de programação, como o GitHub Copilot, podem aumentar a produtividade do desenvolvimento de software ao norte de 30% quando implantados de maneira inteligente. Segundo, as ferramentas de serviço de serviço de TI permitem o autoatendimento para problemas comuns e automatizam tarefas como resolução de ingressos e gerenciamento de incidentes; Por exemplo, um provedor global de seguros com quem trabalhamos com estimativas de que a Genai pode lidar com 75% de seus ingressos para a recepção, gerenciando problemas repetitivos e de baixa complexidade. Terceiro, Genai se destaca na gestão do conhecimento. Interfaces de linguagem natural-que, na verdade, permitem que os usuários conversem com dados-fornecem acesso intuitivo a conteúdo como documentação do sistema de TI, relatórios de status de desenvolvimento e dados e descrições do produto-especialmente em combinação com um sistema de geração de recuperação de recuperação (RAG). O treinamento de Suplementos de RAG de Genai referenciando conteúdo específico, como informações ou documentos atualizados, fora dos dados de treinamento.

Another area where GenAI can provide valuable enhancements is segurança cibernética . À medida que analisa os registros de segurança, o email e outros dados não estruturados, a tecnologia pode identificar ameaças que os sistemas mais tradicionais podem perder. Infelizmente, Genai também traz eficiências para os bandidos e, com relação aos orçamentos cibernéticos, as duas tendências podem se cancelar. Um outro benefício da Genai reside em acelerar o desenvolvimento ágil, auxiliando em tarefas como planejamento de sprint, gerenciamento de atraso e relatórios de status.

Atualmente, no entanto, relativamente poucas organizações estão colhendo esses benefícios. O estudo da BCG descobriu que as taxas de adoção entre indústrias raramente rompem com os dígitos. (Consulte o Anexo 1.)

Isso deixa muito valor na tabela. Por nossa análise, os casos de uso da Genai podem abordar até 50% dos custos de função da tecnologia e fornecer ganhos de eficiência de até 30%. Obviamente, o próprio Genai tem custos, centrado principalmente nos requisitos de computação do treinamento e inferência modelo, bem como a manutenção e o licenciamento de modelos. No total, as organizações devem antecipar um aumento de 5% nas despesas. Mas é um investimento sólido porque - a fabricação em custos endereçáveis, ganhos de eficiência e despesas adicionais - pode gerar economia de custos líquidos de até 10% na função de tecnologia. (Consulte o Anexo 2.)

Tão bom quanto parece, a redução de custos é apenas parte da proposta de valor de Genai. Os ganhos de eficiência permitem que os CIOs dediquem mais talentos e recursos às principais iniciativas em áreas como inovação, experiência do cliente e Transformação digital. E, acelerando ou mesmo automatizando tarefas repetitivas e demoradas, a Genai permite que as equipes se concentrem mais no trabalho estratégico para gerar receita, aumentar a competitividade e aumentar o impacto geral da função técnica. Inscreva -se

O que o CIO deve fazer

ativando o Genai dentro da função técnica, os CIOs podem desencadear a criação de valor significativa e visível. Isso não apenas impulsiona o impacto, mas também ajuda a garantir a adesão e a adoção da organização de Genai.

O sucesso requer uma abordagem holística-uma que vai além da tecnologia. De fato, as organizações que implantam com sucesso a IA em escala dedicam a maior parte de seus esforços para processar e as pessoas. Chamamos isso de 20/10/70 Regra: Alocar 10% do esforço para os recursos de ciência de dados para desenvolver e implementar algoritmos, 20% para uma pilha de tecnologia modernizada e escalável e 70% para processos eficazes suportados por talentos e gerenciamento robusto de mudanças. Que 70% cruciais são frequentemente negligenciados ou mal cozidos. Isso significa analisar custos endereçáveis, mas também com ganhos esperados de eficiência. Um caso de uso da Genai que aborda um grande custo, mas oferece um impulso modesto em eficiência, pode ser classificado menor que um caso de uso que aborda um custo menor, mas promete uma melhoria dramática na produtividade. Mas os CIOs não devem evitar uma abordagem ousada, enfrentando as grandes rochas, bem como as áreas menores e mais fáceis. Os CIOs devem considerar como um caso de uso específico se alinha à estratégia de negócios de sua empresa. Um aplicativo que promove uma meta comercial importante pode agregar valor que mais importa. Uma empresa americana da Fortune 50 criou uma equipe central para se concentrar no valor das iniciativas da Genai. Ele identificou mais de 200 idéias e as segmentou em três grupos com base no impacto dos negócios. A equipe central priorizou e executou as idéias de maior impacto, mas canalizou as idéias de impacto médio por meio de processos de entrega existentes e designou as idéias de menor impacto para experimentação dentro de corrimão definido. A empresa rastreou cada iniciativa em termos do valor que gerou e descartou aqueles que não atenderam às expectativas.

Our playbook for realizing the full benefits of GenAI in the tech function includes five key action items.

Focus on value. CIOs should prioritize use cases on the basis of value. This means looking at addressable costs, but also at expected efficiency gains. A GenAI use case that addresses a large cost but offers a modest boost in efficiency may rank lower than a use case that addresses a smaller cost but promises a dramatic improvement in productivity. But CIOs shouldn’t shy away from taking a bold approach, tackling the big rocks as well as the smaller and easier areas. CIOs should consider how a particular use case aligns with their company’s business strategy. An application that furthers a key business goal can deliver value that matters most.

Establishing a procedure to evaluate, prioritize, and monitor use cases is crucial, as it ensures optimally effective deployment of the company’s efforts and resources. A Fortune 50 US company created a central team to focus on value from GenAI initiatives. It identified more than 200 ideas and segmented them into three groups on the basis of business impact. The central team prioritized and executed the highest-impact ideas, but channeled the medium-impact ideas through existing delivery processes and designated the lowest-impact ideas for experimentation within defined guardrails. The company tracked each initiative in terms of the value it generated and discarded those that failed to meet expectations.

Rethink Processos. Genai oferece uma oportunidade para reimaginar os processos-uma abordagem chamada zero. A Automação da Genai entregará apenas tanto valor se assado em um processo herdado que retém suas ineficiências legadas, duplicação e etapas não agregadas por valor. A melhor maneira: repensar o processo do zero. Os CIOs devem ter como objetivo minimizar a complexidade e construir apenas as etapas e recursos necessários e automatizar sempre que possível com as tecnologias Genai. No final, o valor vem da eliminação do que você não precisa e automatizando o que faz.

Adote novas estratégias para negociar contratos complexos de fornecedores. Mas a tecnologia também permite que os fornecedores automatizem processos e alocem recursos com mais eficiência - abrindo a porta para os benefícios para fornecedores e clientes. Embora as estruturas de contrato normalmente ofereçam flexibilidade limitada para compartilhar os ganhos, os CIOs podem adotar novas estratégias de negociação que criam um "ganha-ganha". Para contratos de preço fixo, o alinhamento de pagamentos com desempenho ou resultados pode ser uma solução eficaz. Para contratos de serviço gerenciados, uma opção é considerar modelos baseados em uso ou opções de escalabilidade que introduzem maior flexibilidade em ambientes orientados a IA. Ao adotar essas abordagens, os CIOs podem abordar indiretamente os custos não endereçáveis. GenAI use cases can address many internal IT costs. But the technology also lets vendors automate processes and allocate resources more effectively—opening the door to benefits for providers and customers alike. Although contract structures typically offer limited flexibility to share in the gains, CIOs can adopt new negotiation strategies that create a “win-win.” For fixed-price contracts, aligning payments with performance or outcomes can be an effective solution. For managed service agreements, one option is to consider usage-based models or scalability options that introduce greater flexibility in AI-driven environments. By adopting these approaches, CIOs can indirectly address nonaddressable costs.

Invista no gerenciamento de mudanças. Apenas fornecer novas ferramentas, independentemente de como elas podem ser de ponta, não é suficiente. Empresas criadas pelo futuro da IA-os 4% dos participantes do estudo que já estão criando valor substancial com a IA-retiram a quantidade de gerenciamento de mudanças necessária. Dois terços dessas organizações investem pesadamente em upskilling. Outra prática recomendada: priorize as ferramentas que abordam problemas reais dos trabalhadores e reduzem a labuta. Tais ferramentas impulsionam a eficiência e também aumentam o moral e a satisfação, o que, por sua vez, aumenta ainda mais a produtividade. E divirta -se. Comunicação dos benefícios de Genai - e melhor ainda, GenAI lives and dies on adoption rates. Merely providing new tools, regardless of how cutting-edge they may be, isn’t enough. AI future-built companies—the 4% of study participants that are already creating substantial value with AI—realize the amount of change management required. Two-thirds of these organizations invest heavily in upskilling. Another best practice: prioritize tools that address real worker problems and reduce toil. Such tools drive efficiency while also boosting morale and satisfaction, which in turn further increases productivity. And get the word out. Communicating the benefits of GenAI—and better yet, mostrando Os benefícios por meio de oficinas, treinamento e centros de excelência - ajuda a adoção. Para esse fim, os CIOs devem construir talentos internos, formando equipes que possuem as habilidades e conhecimentos necessários para impulsionar as iniciativas Genai cada vez mais avançadas. Mas o equilíbrio é crucial. Descobrimos que uma abordagem híbrida -

Have the right talent in place. By keeping key strategic capabilities in house, organizations maintain control of and agility in GenAI innovation. To that end, CIOs should build internal talent, forming teams that have the skills and knowledge necessary to drive increasingly advanced GenAI initiatives. But balance is crucial. We find that a hybrid approach— equipes internas fortes colaborando com fornecedores selecionados - Trabalha melhor do que optar por equipes totalmente internas ou totalmente terceirizadas. Dito isto, a equipe da casa deve manter os recursos que são missionários críticos ou impulsionarem vantagem competitiva. Entre as posições emergentes mais críticas estão os principais oficiais da IA ​​para supervisionar iniciativas, oficiais de ética e conformidade para projetar e implementar políticas e solicitar aos engenheiros refinar e analisar prompts para avaliar o desempenho do modelo. As funções existentes que devem evoluir incluem desenvolvedores de software e arquitetos, que precisarão integrar soluções às estruturas da AI; Especialistas em segurança cibernética, que devem abordar novos riscos de segurança e privacidade de dados; E os gerentes de produto, que precisam obter um nível de proficiência na compreensão das capacidades da Genai, a fim de alavancá -los para resolver problemas de negócios. Considere o caso da empresa Afrenu 100, construindo ferramentas gerais proprietárias. Como outras empresas que aguentavam o espaço de Genai, não tinha "direito de vencer" inerente ao mercado de talentos de Genai. Então, foi necessária uma abordagem nova e diferenciadora. A empresa estabeleceu um centro de excelência de IA com mais de 30 novos funcionários especializados em tempo integral, criou funções como o engenheiro de IA e o líder responsável da IA, elaborou novos protocolos de entrevista e-para garantir que os candidatos não fossem apenas "conversando com a simplificação" e a realidade e a realidade) e a renda de realidade e a reposição de uma mensagem de recrutamento que enfatizou seu compromisso com Ai. Juntos, essas etapas ajudaram a empresa a trazer o melhor talento da categoria para a mesa.

GenAI brings an opportunity and a need for CIOs to introduce new roles and reimagine existing ones. Among the most critical emerging positions are chief AI officers to oversee initiatives, ethics and compliance officers to design and implement policies, and prompt engineers to refine and analyze prompts for assessing model performance. Existing roles that should evolve include software developers and architects, who will need to integrate solutions with AI frameworks; cybersecurity specialists, who must address new security and data privacy risks; and product managers, who need to gain a level of proficiency in understanding GenAI’s capabilities in order to leverage them to solve business problems.

Creating new roles and showing, not telling, that the company is leading the way on innovative, responsible use of GenAI are crucial for recruiting and developing essential talent. Consider the case of a Fortune 100 company building proprietary GenAI tooling. Like other businesses staking out ground in the GenAI space, it had no inherent “right to win” in the GenAI talent market. So it took a new and differentiating approach. The company established an AI center of excellence with more than 30 new full-time specialized employees, created roles such as AI engineer and responsible AI lead, drafted new interview protocols, and—to assure candidates that it wasn’t just “talking the talk” on GenAI—developed an employee value proposition and recruiting message that emphasized its commitment to responsible AI (RAI) and to real GenAI implementation, not just strategy. Together, these steps helped the company bring best-in-class talent to the table.

Posicionando -o como um parceiro de inovação do negócio

Espera -se que os investimentos da Genai cresçam cerca de 60% Nos três anos seguintes, a contabilidade, em média, para 7,6% dos orçamentos de TI até 2027. Até agora, no entanto, como apenas um quarto das empresas ultrapassou os POCs e estão realizando o valor real, os retornos permanecem limitados. Ao colher de forma rápida e visivelmente os benefícios de Genai, a função de tecnologia pode se tornar uma vitrine para a tecnologia, ajudando a criar impulso para ela em toda a organização. Mas o momento não é suficiente. Os CIOs devem liderar. Com 86% das empresas de futuras empresas, lidera ou co-líderes com os negócios da Genai. Para as empresas estagnadas da IA ​​(aquelas que classificam mais baixa na maturidade da IA), o número correspondente é de 54%. (Consulte o Anexo 3.)

BCG’s research on AI adoption reveals a key differentiator between AI leaders and laggards: CIOs in a leadership role. At 86% of AI future-built companies, IT leads or co-leads with the business on GenAI. For AI stagnating companies (those ranking lowest in AI maturity), the corresponding figure is 54%. (See Exhibit 3.)

Três desafios -chave

Mas que forma essa liderança deve tomar, exatamente? Em nossa opinião, o CIO é o ponto ideal para enfrentar três grandes desafios que impedem a IA e a adoção e a escala de Genai:

• cumprindo regulamentos emergentes. Os regulamentos estão emergindo rapidamente, tornando a conformidade mais complexa, especialmente para empresas que operam internacionalmente. Na União Europeia, a Lei da IA ​​exige que as empresas classifiquem os aplicativos de IA por nível de risco, registre cada sistema de IA de alto risco em um banco de dados público, implemente procedimentos de gerenciamento de riscos para esses sistemas, garantam transparência e mantenha a governança de dados. Na região da Ásia-Pacífico, os regulamentos emergentes exigem transparência, responsabilidade e uso ético dos sistemas de IA. Nos EUA, em agosto de 2024, 31 estados haviam aprovado alguma forma de legislação, com disposições amplamente variadas, de acordo com o Instituto Cato. E mais está chegando. As empresas precisam determinar quais regulamentos se aplicam a eles, garantir a conformidade com essas regras e confirmar que estão atendendo adequadamente a seus clientes, acionistas e valores.  GenAI’s ability to learn from, use, and generate content creates risks: hallucinations (false or misleading responses), bias, and misuse of data (for example, revealing sensitive information). Regulations are quickly emerging, making compliance more complex, especially for companies that operate internationally. In the European Union, the AI Act requires companies to classify AI applications by risk level, register each high-risk AI system in a public database, implement risk management procedures for such systems, ensure transparency, and maintain data governance. In the Asia-Pacific region, emerging regulations mandate transparency, accountability, and ethical use of AI systems. In the US, as of August 2024, 31 states had passed some form of legislation, with widely varying provisions, according to the Cato Institute. And more is coming. Companies need to determine which regulations apply to them, ensure compliance with those rules, and confirm that they are properly serving their customers, shareholders, and values. 
• Garantir a escalabilidade, a reutilização e a disponibilidade de dados. Os culpados mais comuns são a dívida técnica, dificuldade em acessar dados, plataformas que não jogam bem com as tecnologias de IA e desenvolvimento isolado lento e dispendioso de casos de uso individual. Os dados em silêncio e com dificuldade de acesso são um grande problema: os modelos de IA e Genai são tão bons quanto os dados nos quais eles treinam ou agem. E as organizações geralmente criam casos de uso em diferentes pilhas de tecnologia, o que reduz a eficiência geral da implementação. Sem uma arquitetura de aplicação e dados que permite a escala, as organizações podem achar que, onde quer que o valor da IA ​​esteja, ela está fora de alcance.  Many organizations don’t harvest the value they expected from AI and GenAI, or they struggle to move from POCs to implementation at scale. The most common culprits are technical debt, difficulty accessing data, platforms that don’t play well with AI technologies, and slow and costly isolated development of individual use cases. Siloed, hard-to-access data is a major problem: AI and GenAI models are only as good as the data on which they train or act. And organizations often build use cases on different tech stacks, which reduces overall implementation efficiency. Without an application and data architecture that enables scaling, organizations may find that, wherever the value of AI lies, it lies out of reach. 
• Evitando a nova sombra relacionada a Genai. Esta é uma faca de dois gumes. Por um lado, esses primeiros motores podem servir como uma excelente fonte para identificar casos de uso que impulsionam a eficiência e a inovação. Mas, por outro lado, a adoção fora de seu conhecimento e controle cria inevitavelmente a Shadow. O uso não autorizado de ferramentas genai pode expor uma organização a riscos relacionados à privacidade, segurança e conformidade de dados. Também leva a investimentos em tecnologia descoordenados. E como as empresas não têm como saber o que realmente está funcionando - e, portanto, quais ferramentas e usos devem estar promovendo - as histórias de sucesso têm impacto limitado. Em uma empresa de software, os funcionários adotaram amplamente o GitHub Copilot, a fim de aproveitar os benefícios dos assistentes de programação movidos a Genai. Mas eles o fizeram através de contas privadas, o que dificultou a capacidade da empresa de garantir um uso responsável e seguro, e dificultou a liderança de medir ganhos de eficiência, pois nenhuma linha de base foi estabelecida.  While many companies struggle to move beyond POCs and minimum viable products, their employees may take the initiative to try out new capabilities on their own through tools such as ChatGPT. This is a double-edged sword. On the one hand, these first movers may serve as an excellent source for identifying use cases that drive efficiency and innovation. But on the other hand, adoption outside IT’s knowledge and control inevitably creates shadow IT. Unsanctioned use of GenAI tools can expose an organization to risks related to data privacy, security, and compliance. It also leads to uncoordinated tech investments. And as companies have no way to know what is actually working—and hence what tools and uses they should be promoting—success stories have limited impact. At one software company, employees widely adopted GitHub Copilot in order to seize the benefits of GenAI-powered programming assistants. But they did so through private accounts, which hindered the company’s ability to ensure responsible and safe usage, and made it difficult for leadership to measure efficiency gains, as no baseline had been established. 

Todos esses três desafios estão na casa do leme de um CIO. A IA em geral e Genai, em particular, operam em um cenário técnico em rápida mudança. E a tecnologia está fortemente ligada a um ambiente regulatório em evolução, assim como outra área onde o CIO leva: segurança cibernética. Ao possuir esses desafios e suas soluções, os CIOs podem fortalecer a capacidade da organização de escalar casos de uso de Genai e, de maneira mais ampla, para despertar a transformação da IA. No processo, os CIOs fortalecem seu próprio papel.

O que o CIO deve fazer

CIOs pode aproveitar a oportunidade de desempenhar um papel ativo em ajudar a acelerar a transformação de IA realizando três iniciativas críticas. É uma área de foco para os líderes da Genai: 74% das empresas de IA Future, monitoram continuamente a conformidade com sua estrutura RAI. Ao liderar o RAI em suas organizações, os CIOs podem garantir que a conformidade não seja jogada por cima da cerca. E eles podem reduzir as preocupações que muitas vezes dificultam as iniciativas da Genai. Em

Lead on RAI. A strategic imperative, RAI helps companies minimize the risks of AI and foster transparency, accountability, and ethical use of the technology. It’s a focus area for GenAI leaders: 74% of AI future-built companies continuously monitor compliance with their RAI framework. By leading RAI in their organizations, CIOs can ensure that compliance isn’t thrown over the fence. And they can reduce concerns that often hamper buy-in for GenAI initiatives.

Leading doesn’t mean acting in isolation, however. In Projetando e implementando programas RAI, os CIOs devem funcionar com uma equipe multifuncional Isso inclui representantes de unidades de negócios, bem como legais, RH e outras funções. Isso garantirá que as práticas do RAI atendam aos requisitos legais e promovam metas e valores corporativos - e com a mesma importância, ajudará a criar suporte e um mandato para impulsionar o RAI por toda a organização. Eles também devem ajudar a criar uma definição padrão de IA em toda a organização. Ao alinhar a organização sobre o que a IA significa, os CIOs podem garantir que todos entendam da mesma maneira. Isso significa que a construção de equipes que não são apenas proficientes em IA e tecnologia, mas também podem navegar na paisagem regulatória e trabalhar dentro de estruturas robustas de gerenciamento de riscos.

CIOs should stress clarity by establishing and articulating rules that complement existing controls. They should also help create a standard definition of AI across the organization. By aligning the organization on what AI means, CIOs can ensure that everyone understands it the same way.

More broadly, CIOs need to transition from managing software development and operations to leading AI-driven innovation, where compliance becomes as much a focus as agility and customization. This means building teams that not only are proficient in AI and technology but also can navigate the regulatory landscape and work within robust risk management frameworks.

Establish a modular, scalable architecture that supports reusability. CIOs can help organizations move away from a patchwork of silos to an Fundação AI Enterprise - Aquilo que permite que as empresas escalarem de maneira rápida e efetiva casos de uso de IA e Genai e apoiem toda a organização - não apenas unidades ou adotantes individuais. (Consulte a barra lateral “construída para escalar”.) Essa base possui quatro componentes principais: modelos de fundação que Power genai e podem servir de base para modelos de linguagem de grande linguagem (LLMS) mais personalizados; Plataformas Genai que orquestram, gerenciam e fornecem acesso ao LLMS; uma camada de dados que combina informações de toda a organização; e uma capacidade de auto-monitoramento para promover a melhoria contínua. Descobrimos que os casos de uso, independentemente da indústria, tendem a se alinhar com um dos oito aplicativos de IA arquetípicos-como assistente de conhecimento com geração aumentada de recuperação que usa dados específicos da empresa para responder a consultas rápidas. A chave é construir a base primeiro para cada arquétipo. Como os casos de uso que mapeiam para o arquétipo compartilharão uma estrutura e requisitos semelhantes, a organização pode ajustá -lo e reutilizá -lo para cada caso de uso. Com efeito, o arquétipo se torna um plano para implantação eficiente. Em vez de construir uma infinidade de casos de uso, um por um, ele construiu os arquétipos e depois os reutiliza facilmente. Como a empresa não precisava desenvolver cada caso de uso separadamente, a implementação era mais rápida e barata. E as funções de negócios geralmente executam a implementação diretamente. O plano ajudou a garantir a consistência no uso do modelo, gerenciamento de custos e eficiência operacional - tudo ao acelerar o caminho para soluções de IA escaláveis. Ao estabelecer uma estrutura clara de governança e consolidar as ferramentas, os CIOs podem canalizar esforços inovadores de maneira produtiva e segura. Esse acordo incentiva os primeiros adotantes a experimentar tecnologias aprovadas e a identificar casos de uso de criação de valor. Mas todos esses esforços ocorrem dentro de um ambiente seguro e controlado que garante a supervisão e a responsabilidade. Os CIOs também devem capturar e compartilhar implementações bem -sucedidas, permitindo que a organização aprenda com esses experimentos e escala soluções de maneira eficaz e responsável.

But CIOs can introduce another enabler, as well: archetypes. We’ve found that use cases, regardless of industry, tend to align with one of eight archetypical AI applications—such as a knowledge assistant with retrieval augmented generation that uses company-specific data to respond to prompt-based queries. The key is to build the foundation for each archetype first. Since the use cases that map to the archetype will share a similar structure and requirements, the organization can readily tweak and reuse it for each use case. In effect, the archetype becomes a blueprint for efficient deployment.

Using this approach, a large European company mapped more than 300 use cases to archetypes. Instead of building a multitude of use cases one by one, it built the archetypes and then easily reused them. Because the company didn’t have to develop each use case separately, implementation was faster and cheaper. And the business functions often executed implementation directly. The blueprint helped ensure consistency in model usage, cost management, and operational efficiency—all while accelerating the path to scalable AI solutions.

Develop governance that keeps shadow IT at bay. CIOs can help companies reap the benefits of experimentation without creating a zoo of tools. By establishing a clear governance framework and consolidating tools, CIOs can channel innovative efforts productively and safely. This arrangement encourages early adopters to experiment with approved technologies and identify value-creating use cases. But all such efforts occur within a secure, controlled environment that ensures oversight and accountability. CIOs should also capture and share successful implementations, enabling the organization to learn from these experiments and scale solutions effectively and responsibly.

Genai está recebendo muita atenção na imprensa, na sala de reuniões e no mercado - mas precisa de ainda mais atenção dos CIOs. Além de provocar mudanças transformadoras em uma organização, a tecnologia pode transformar o papel, influência e impacto do CIO. Os CIOs que lideram a acusação de Genai capturarão valor dentro da função tecnológica, permitirão que a organização faça o mesmo e ajudará a dirigir e moldar seu futuro. 

The authors would like to thank Sabine Doeschl, Marc Roman Franke, Alisa Ilina, Iivari Karrila, Kim Kirchbach, and Mariana Zehender for their valuable contributions to this article.