（来源：银信科技）

AI与自动化技术正快速重塑企业IT部门的角色分工。无论是应用开发、网络运维，还是数据管理、系统支持，AI驱动的变革正在逼近。对CIO而言，真正的挑战不是“AI会取代谁”，而是如何带领团队顺利转型，构建适应AI时代的新型IT能力体系。

AI不会取代人，但会重塑你的角色

过去的一年，AI和自动化在企业IT中的渗透速度超出预期，但AI并不会让大量岗位消失。相反，许多IT人员将被重新部署到新的岗位上，去解决AI无法独立完成的复杂问题。

这一趋势背后有两大原因：

1、IT人员依旧稀缺。 预算紧张的情况下，CIO更倾向于通过内部转岗和技能再培训，而不是增编。

2、AI仍有“修正期”。 随着AI应用进入深水区，错误的判断、业务不匹配等问题会逐渐暴露出来，企业仍然需要经验丰富的工程师去兜底。

从开发者到AI协作者：IT角色的迁移

AI在应用开发和系统运维中的介入最为明显。

1、开发领域： 低代码/零代码工具的普及，让更多业务用户能够自建应用，传统开发团队的工作将转向更复杂的系统架构、数据工程或AI模型集成。

2、运维领域： 批处理、告警分析、常规维护等任务逐步自动化，运维人员则可能被培训为网络、云基础设施或AI系统监控专家。

对于CIO来说，这意味着必须建立一套系统化的“再培训机制”，让员工能够从被替代的岗位顺利过渡到AI驱动的新领域。

AI转型的四个关键动作

1. 主动沟通，安抚团队情绪：

AI变革往往伴随岗位调整。CIO应保持公开透明的沟通，清晰地向员工展示未来的职业发展路径。如果确有人员转岗或调整，也要提供再培训和内部转岗的机会。一个被善待的员工群体，将成为企业AI化的最大助力。

2. 匹配节奏，科学推进再培训：

AI转型不会一夜之间完成。企业可以先识别AI落地所需的关键技能（如模型运维、数据治理、AI安全），再评估团队中现有能力，通过内部培训或外部学习逐步提升技能成熟度。

3. 更新治理与安全体系：

AI的引入意味着现有IT治理框架必须升级。

▶治理层面： 企业需要制定自己的AI合规标准，明确AI使用边界与责任；

▶安全层面： AI系统可能面临新的安全威胁。安全团队必须开发针对AI模型和数据的新型防护策略。

4. 重新定义质量保障（QA）：

AI系统的质量不再以“通过测试脚本”为衡量标准，而是以输出准确率是否维持在95%以上为核心指标。当模型性能下降时，原因可能来自数据质量恶化、业务场景变化或用户使用方式偏差。Q&A团队需要持续监控模型表现，并与业务部门协作排查问题。这要求Q&A人员不仅掌握AI工具，更具备跨部门沟通与分析能力。

让IT成为AI时代的推动者

AI带来的不是岗位的终结，而是角色的再造。对CIO而言，最重要的工作不是抵御AI浪潮，而是引导团队乘势而上。当IT团队掌握AI时代的新技能，他们不再只是“系统维护者”，而将成为推动企业创新和效率提升的中坚力量。