本文探讨了 CIO 如何从试点到规模地扩大 General AI 的应用。文章指出,目前只有 11% 的公司大规模采用了 Gene AI,其中主要原因是缺乏对 AI 生产做好准备所需的工作量。为实现 AI 的全部价值,公司需要重新连接它们的工作方式,并建立一个可扩展的技术基础。文章提出了为 "Shaper" 方法扩展 General AI 的七个真理,包括消除噪声,专注于信号,理解碎片如何组合在一起,以及创建可以创造价值的团队等。最后,文章强调了在成本让你沉没之前先处理一下,驯服工具和技术的扩散,创建可以创造价值的团队,以及追求正确的数据等关键要点。