你需要故事家、執行家、策略家三位一體的人才
整合數據、分析和AI職能的轉型舵手
Why Your Company Needs a Chief Data, Analytics, and AI Officer
Illustration by Miguel Porlan
當前AI計畫推出不歇，卻還是很難藉其創造出可觀的營收、效率及創新，根本原因在於缺乏有效協調。若想大幅提升AI的價值，企業應設置一個整合的數據、分析和AI長，賦予明確職責與適當的組織定位。
隨著AI採用速度提升，大型組織中的AI與數據領導正如何轉型？這些領導人的職責是否需要調整？此外，應將督導AI與數據的工作視為企業端還是技術端的角色？
董事會、企業領導人及技術領導人，愈來愈迫切地提出這些問題，因為大家要求他們，幾乎所有商業流程和實務都要用AI來轉型。可惜，要回答這些問題並不容易。根據我們今年稍早發布的一項調查，89％的受訪者認為AI很可能是這一世代最具顛覆性的技術。但實際經驗顯示，企業依舊難以利用AI創造價值。了解如何在這個新時代領先群倫，已成為不可或缺的條件。
在過去30年間，我們親眼見證了數據、分析以及當前的AI如何徹底改變企業。由於我們曾擔任兩家《財星》（Fortune）150大企業負責AI的數據與分析長，寫過幾本討論如何運用分析與AI在商業世界中競爭的開創性書籍，也曾參與《財星》1,000大企業數據、分析與AI的領導工作並擔任相關顧問，我們經常為頂尖組織提供建議，指導它們規畫高層領導架構，以便從這些工具獲取最大企業利益。因此，基於我們的集體第一手經驗、研究與調查數據，以及在這些組織中的顧問角色，我們可以自信地指出：由單一領導人負責數據、分析與AI，幾乎都是最合理的做...
維平．戈帕爾 Vipin Gopal
業界資歷深厚的高階主管，以及數據與AI領域的領導人。他曾擔任禮來公司（Eli Lilly and Company）與Walgreens Boots Alliance的數據與分析長，也曾擔任Humana分析部門的資深副總裁。在職涯早期，他在信諾（CIGNA）與United Technologies擔任數據與分析領導職務。戈帕爾擁有卡內基美隆大學（Carnegie Mellon University）的博士學位。
湯瑪斯．戴文波特 Thomas H. Davenport
巴布森學院（Babson College）資訊科技與管理學校長特聘教授、麻省理工學院（MIT）數位商業中心研究員、國際數據分析學會（International Institute for Analytics）共同創辦人，並擔任德勤分析部門（Deloitte Analytics）的資深顧問，著有新書《大數據@工作力》（Big Data at Work）及暢銷書《魔鬼都在數據裡》（Competing on Analytics）。
蘭迪．畢恩 Randy Bean
著有《失敗得快，學得更快》（Fail Fast, Learn Faster: Lessons in Data-Driven Leadership in an Age of Disruption, Big Data, and AI）。他是《哈佛商業評論》、《富比士》（Forbes）和《麻省理工史隆管理評論》（MIT Sloan Management Review）的撰稿人，近40 年來一直擔任《財星》1000大企業數據和AI領導人的顧問。他曾是NewVantage Partners（NVP）的創辦人暨執行長，NVP 是一家為《財星》1000大企業客戶提供數據和AI領導人諮詢服務的公司，他從2001年開始經營該公司，直到2021年被收購為止。
