Cushman & Wakefield CIO：AI 就位，数据基础不足是最大挑战
企业 AI 转型成功的关键是先建立统一数据底座和运营模式，而不是急于试点。
Cushman & Wakefield 的 CIO Sal Companieh 表示，企业 AI 转型的瓶颈不在于技术，而在于碎片化的数据基础和信任缺失。他们花了四年时间构建统一的运营模型和数据策略，而非跟风做 AI 试点，并强调正确的合作是加速器而非刹车。
正文摘录
Cushman & Wakefield 的 CIO 描述如何统一规模化 AI，在 53,000 名同事中建立信任，以及为什么正确的合作伙伴关系是加速器，而不是刹车。 对于大多数大型企业来说，AI 转型是一个孤岛的故事——业务部门运行相互竞争的实验，数据分散在互不关联的系统中，成果遥不可及。 Cushman & Wakefield 选择了一条不同的道路。这家全球商业房地产服务公司的首席数字和信息官 Sal Companieh 在过去四年中构建了一个企业 AI 核心，旨在为全球 53,000 名同事带来值得信赖、持久且可扩展的影响。 Sal 与 CIO.com 坐下来讨论了这一核心如何建立在精心设计的运营模式、统一的数据策略以及远超功能层面的 Databricks 合作伙伴关系之上。 CIO.com：你是如何从零散的 AI 工作过渡到集中式的企业 AI 核心的？最大的挑战是什么？ Sal Companieh：四年前我接手这个角色时，建立了一种产品运营模式，将技术专家嵌入到每个业务部门。目标是重建数据端和体验端的连接性、信任度以及业务前瞻思维，并赋予我们共同创造的能力。我确保技术专家对收入和 EBITDA 负责；他们带来了创造力、独创性和推动力。 当许多组织陷入“AI 试点热潮”时，我们有意识地保持自上而下的专注力，这帮助我们持续赢得信任，同时增强我们的数据基础。大多数公司都在运行试点项目。而我们正在构建基础，使每一个试点都物有所值。 当 AI 应用激增时，我们有意采取自上而下的方式——我们称之为“Cushman 之道”。我们识别出最大的市场推广或员工体验转型，首先攻克它们，这帮助我们建立信任并加强数据基础。最大的挑战是管理整个组织成熟度的差异。当所有人都聚焦技术时，我们锚定在人类行为上并建立信任。