1.企業的人工智能成熟度如何?
這有助于CIO了解企業在生成式人工智能領域的定位。
2.企業的人工智能基礎設施的現狀如何?當前的管道是否能夠適應生成式人工智能工具?
這是對成熟度評估的補充，告知利益相關者在建立生成式人工智能戰略之前需要準備什么。它解決了企業董事會層面最緊迫的問題，例如追逐人工智能發展趨勢的盈利能力和投資回報率。
3.在加強解決方案的透明度和道德方面，管道與生成式人工智能框架的整合適應性如何?
它可以幫助利益相關者了解采用生成式人工智能等新工具包所需的人員、流程和技術。
4.當前勞動力的技能是否與生成式人工智能的能力重疊?應該通過多大程度和什么樣的技能提升計劃來滿足需求?
生成式人工智能應用需要快速工程和微調等能力。在人工智能領域還處于起步階段的時候，在市場上找不到具備這種技能的人才。因此，在評估內部技能能力的同時，采用主動提升技能的方法，將有助于在企業內部找到合適的人員。
5.在生成式人工智能的背景下，企業在人員、流程和技術方面的轉型需要付出什么代價?
當各行業都在追逐人工智能技術潮流時，這有助于建立一個理智的環境。
6.頂級客戶對生成式人工智能的看法是什么?這種情緒與整個行業的情緒相比如何?
這將再次幫助企業調整其戰略，以實現盈利。
7.生成式人工智能戰略的基礎是什么?
生成式人工智能戰略是協調合適的人才和技術以開發有效解決方案的關鍵。
8.使用生成式人工智能的風險和責任是什么?
眾所周知，人工智能伴隨著風險。生成式人工智能是人工智能的一個子集，它也有自己的風險，例如幻覺和即時注入。
9.生成式人工智能對隱私和數據安全的影響是什么?
醫療保健等高度敏感的領域需要更高的隱私和數據安全級別。在采用周期的早期識別與人工智能相關的風險是很重要的。
10.治理實踐應該是什么樣的?
治理實踐可以隨著地理位置的變化而變化。每個國家或地區都有自己對法規的看法。CIO應該看到，他們所在的企業的生成式人工智能治理政策是否與現實環境一致。
11.整合負責任的人工智能框架需要什么?
企業領導者已經接受了人工智能框架，以減輕使用人工智能的風險。由于人工智能仍處于起步階段，風險分類將不斷發展。因此，CIO應該考慮需要對現有的生成式人工智能框架進行哪些更改，以使生成式人工智能的使用更安全。
Sreekanth表示，解決這些問題將使CIO能夠幫助企業董事會評估IT風險和監管合規性，以及生成式人工智能技術可以增加的戰略價值。CIO通過提供信息和背景，幫助企業制定正確的市場戰略。
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