这种情况并非凭空假设：一些在用AI取代人力方面走得最远的公司，不得不选择了倒退。
例如，2024年的Klarna曾是欧洲展示AI能为企业带来什么的技术标杆，其AI助手在上线首月就处理了三分之二的客户服务客服对话，相当于700名全职员工的工作量，受此影响，公司高层决定冻结招聘，员工规模从约5000人缩减至3800人。
然而仅仅一年后，Klarna的CEO就承认，公司在用智能体取代人力方面走得太远了，这对服务和产品都造成了负面影响。事实上，该公司逆转了这一方向，重新聘用人工客服，以确保客户总能与真人沟通。
这里的关键不在于AI失败了，问题出在其他方面：仅从生产力和成本的角度去理解客户服务功能，而忽略了全局。
如果按照响应时间和等效全职员工数来衡量，自动化是最佳选择，但如果以满意度、感知的服务质量以及解决复杂案例的能力来衡量，结果就截然不同了——并最终迫使公司做出了政策逆转。
对于CIO而言，这种脱节展现了一个领导力契机：管理层和其他部门恰恰需要CIO所能提供的这种兼具技术与业务流程的全面视角。
AI正在重塑服务的交付方式
人们很容易将Klarna的AI探索(以及随后的倒退)仅仅看作一个客户服务故事，但这种模式影响着每一个业务功能。引入AI智能体不仅仅是增加工具：它重塑了决策制定、日常学习，并最终改变了服务的交付方式。
如果你只从生产力的角度思考(自动化了什么、节省了多少成本、释放了多少等效全职员工数)，就很容易忽视更深层次的影响，也很容易太晚才发现，即使纸面上产出了更多，交付的内容却已不再相同。
这在初期很难察觉，某个功能可能表现变差，但其运营指标却能在数月内依然好看。后果会出现在远离自动化功能的其他领域：比如声誉损害、客户流失或错误决策。
CIO能更早、更深刻地看到这种模式。当IT部门自身使用的智能体(IT往往是最早的采纳者之一)不再是一个有用的助手时，变化会迅速带来重大影响，它们会影响哪些告警能传达给运维团队，哪些代码修改建议会提交给开发者，哪些事件会被安全人员优先处理，这不仅仅是加快工作速度：它决定了团队能看到什么、看不到什么，并改变了决策环境。
智能体不只是执行指令，它们改变了检测问题的方式、响应的方式，甚至改变了学习的方式。如果仅凭绩效指标来评估这种现象，就会面临与Klarna内部完全相同的风险：赢得了速度，却失去了全局视野。
悖论：行动力更强，直接视野却更少
许多IT管理者开始注意到使用AI智能体所固有的悖论，组织可以行动得更快、交付更大的业务量，并将更多决策自动化，但与此同时，也失去了对复杂现实的敏锐触觉。
过去，支持团队不仅通过解决事件来学习，还通过识别集成在何处失败，或者用户的何种行为揭示了更深层次的问题来学习。如果这项工作现在自动化了，组织虽然可以继续解决问题，但员工却失去了宝贵的学习机会。
团队面临的风险在于，AI可能表现得足够好，以至于将关于业务单元应如何运转的知识和能力推到了次要位置。
CIO的机遇
这正是CIO的角色需要改变的地方，CIO必须超越单纯自动化流程的角色，成为在部门内外对AI如何影响业务功能提供全面理解的人，这意味着要超越生产力提升，贡献其他不太明显的价值，例如提升体验、业务视角以及服务交付方式的转变，无论这种转变是面向员工还是客户。
这种视角在高管层以及运维、客户服务，当然还有人力资源等其他领域都弥补了巨大的价值。在当前频繁宣布裁员的大环境中，对话往往集中在成本和时间节省上。CIO完全有能力展示硬币的另一面：在何处需要强有力的监管，什么可以委托给AI，以及在何处必须为取消那些纸面上看起来行之有效的自动化做好规划。
事实上，这种恢复能力是组织承担不起失去代价的能力，并不是所有组织都能像失去能力那样迅速地重新找回能力。
你的使命：对AI的业务影响提供敏锐洞察
因此，CIO的使命是帮助明确哪些可以委托给AI，哪些在不失去干预能力的前提下绝不能放弃。在某些情况下，答案是明确的：重复性任务、初始分类、草案生成或技术搜索，而在其他情况下，界限可能更为微妙：评估风险优先级、决定例外情况、修改老旧系统，或在没有足够监管的情况下对流程采取行动。
这将是未来几年CIO角色中最重要的一项服务，除了推进智能体的采纳之外，他们还必须在IT部门内外提供关于智能体对业务功能影响的必要理解，最后，无论指标看起来多么漂亮，当预期结果未能交付时，他们必须保持逆转方向的能力。
