首席财务官在人工智能价值创造中的角色 - 斯坦福大学研究员向首席财务官传达明确信息 即他们掌握人工智能价值创造的窗口期正在收窄[1] - 调查显示 仅2%的最高管理层表示首席财务官负责从人工智能中获取价值 但当首席财务官负责时 76%报告创造了可观价值 远超其他职能部门[2] - 首席财务官在定义 评估 资助和衡量人工智能计划 并将该框架应用于全公司方面具有独特优势[2] - 生成式人工智能正从实验阶段转向系统化衡量阶段 首席财务官若愿意量化价值并为此负责 就拥有引领人工智能的战略机遇[3] 人工智能治理与实施架构 - 需关注“驾驭工程”概念 即围绕模型构建使其可用和安全的基础设施 包括为监控主模型而设计的次级人工智能系统[4] - 企业领导者必须理解模型周围的系统是否足够稳健 以在企业规模上进行治理 监控和信任[4] - 安全 生产级人工智能的要求与日常员工实验的要求有根本不同 存在两种不同的人工智能转型形式[5] - 一种始于一线 员工通过实验使用工具发现实际应用 另一种由高层推动 生产级用例需要稳健的数据基础设施 工程严谨性和治理[5] 人工智能在制造业的采用现状 - 美国制造业的人工智能采用率自2023年以来已翻两番 大型企业采用的可能性是小型制造商的2.3倍[13] - 但增长缓慢且谨慎 87%的制造商仍未采用 对采用人工智能的不确定性从9.2%增长至14.4%[14] - 采用缓慢的一个因素是缺乏对人工智能投资回报率的明确性 报告指出 制造商缺少一个从规划转向执行所需解决的明确问题[14] 高等教育与人工智能人才 - 一项调查发现 42%的学士学位学生表示人工智能导致他们考虑更换专业 其中13%对此考虑很多[9] - 在副学士学位学生中 该比例上升至56% 其中15%给予认真考虑[9] - 约七分之一的学士学位学生(14%)和副学士学位学生(13%)表示 为人工智能和其他技术进步做准备是他们入学的重要原因[10] 人工智能部署的挑战 - 全球教育公司首席执行官指出 大多数尝试部署人工智能的机构发现 最困难的问题并非技术问题 数据准备 安全 集成 工作流 redesign 以及培养人类技能 仍然是真正实施人工智能的顽固瓶颈[15] 公司高管变动 - Marcel Teunissen被任命为Expand Energy Corporation首席财务官 于4月6日生效 他最近担任Parkland Corporation北美区总裁 此前曾任Parkland首席财务官 更早之前在Shell plc工作超过20年[7] - Steven E. Pfanstiel将辞去Neuronetics公司执行副总裁 首席财务官兼财务主管职务 他将在公司外寻求机会 任职至5月1日 公司已启动寻找其继任者的程序[8]