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GitLab CIO：拒绝"Token滥用"，以智能体 AI 重塑工作方式
GitLab首席信息官Manu Narayan表示，公司正以AI智能体为核心，从第一性原理出发重构内部运营，而非将AI简单叠加到现有流程上。他明确拒绝"tokenmaxxing"策略，认为鼓励员工最大化Token使用会导致错误行为，主张将AI部署成效锚定于传统业务指标。在构建与采购问题上，他认为SaaS终结论被严重夸大，定制开发的合规成本不可忽视。当前最大挑战是决策提速与变革管理。
企业部署AI智能体：快速推进与谨慎把控如何兼顾
来自普华永道和NBCUniversal的两位企业IT领导者分享了推进AI智能体落地的实践经验。核心建议包括：始终保持人类主导而非仅作为"环节"参与；从终端用户的痛点出发，选择合适工具；以一天或五天为周期开展快速实验，重视反馈而非仅追求成本节省；确保数据干净、流程清晰，防止AI放大已有问题；同时建立完善的治理机制，根据风险级别决定人工介入程度。
派拉蒙CIO规划AI规模化路径，CTO即将卸任
Paramount正加速推进AI布局，同时面临CTO Phil Wiser五月底计划离职的人事变动。在收购华纳兄弟探索公司接近尾声之际，Paramount CIO Lakshman Nathan在路透社举办的Momentum AI大会上分享了公司AI战略：公司已在隐私、法务及代码开发等领域部署AI，两天内即可完成应用测试交付。Paramount采取开放探索与治理并行的策略，借助智能体AI推动企业级应用整合，同时稳步处理多次并购带来的遗留系统问题。
AI编程与智能体的快速创新，是否正在引发企业管控的强烈反弹？
一项针对2400名全球员工和高管的调查显示，79%的企业高管承认在AI应用中面临ROI滞后、战略缺口及内部权力博弈等问题，近40%的CEO表示AI战略部署带来"高度或极大压力"。随着AI编程工具和智能体平台快速普及，企业数据安全与治理问题日益突出。业界对AI是否过度炒作存在分歧，但主流模型提供商估值持续攀升，OpenAI估值约达1万亿美元。
企业构建可信赖AI为何如此关键
许多企业在急于采用AI时跳过了最重要的步骤：明确要解决的问题。Experian首席数据技术官强调，企业AI的真正工作不在于模型本身，而在于基础架构。从确保模型漂移检测、合规自动化到管理提示注入风险和用户治理，负责任AI的未来取决于幕后工作。成功始于扎实的工作流程、明确的目标和快速试错的文化。
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