在许多房地产公司中，人工智能的引入往往始于一个试点项目、几份许可证，以及向董事会提交计划的承诺。但要将这一举措转化为工作方式的持久变革，却证明比想象中困难得多。这种困难不仅存在于房地产行业： JLL《2026年全球未来工作》报告 研究发现，42%家企业已超越了最初的试点阶段，但只有15%家在推进以人工智能为驱动的组织变革。.
要弥合这一差距，需要有人具备足够的时间、权限和预算来改变公司的运作方式。对于一些英国房地产企业而言，这个角色应当由首席人工智能官（CAIO）来担任。我认为，大多数企业可以将这一职责交由他人负责。.
如果设立专门岗位确有必要，我会为其设定三到五年的任期，并从一开始就规划好交接事宜。其目的应在于建立相关工具、技能和工作流程，使企业能够自主承担起人工智能方面的责任。.
哪些公司需要这个？
具体情况取决于企业的性质。拥有一支小团队但资产规模庞大的房产所有者，其发展机遇与雇佣了数百名创收人员的代理机构截然不同。对于房产所有者而言，提升员工工作效率的空间可能有限，尽管更完善的投资分析或资产管理仍具有重要价值。 而一家代理机构或咨询公司则有更多机会优化工作在人员、团队及服务线之间的流转方式。.
因此，大型机构、跨领域咨询公司以及运营结构复杂的投资管理公司是最理想的候选对象。即便如此，仅凭规模还远远不够。当企业的多个部门需要同步进行变革，而目前又无人具备推动变革的能力和权限时，专职高管的价值便会凸显出来。.
在招聘之前，董事会应能确定一项工作计划，该计划的规模应足以让一名全职负责人全心投入，并能证明相关投资的合理性。如果现任首席运营官（COO）或首席技术官（CTO）在获得额外资源的情况下能够完成这项工作，那可能才是更好的解决方案。如果根本问题在于不愿为变革提供资金或支持，那么设立一个新头衔也收效甚微。.
对于规模较小的企业而言，由一名人工智能负责人或首席运营官（COO）在兼职顾问的支持下开展工作，可能更为合适。一位具备人工智能专业知识的非执行董事可以协助董事会对提案进行审议并审查风险，但具体工作仍需由企业内部人员来落实。.
这种犹豫不决在一定程度上可以归因于金融背景。波士顿咨询集团2026年5月的报告指出，, “人工智能优先”的房地产公司：获取结构性优势的良机, ，据估计，房地产行业在人工智能方面的投资仅为跨行业平均水平的一半左右，甚至落后于公用事业行业。这一市场状况也使得董事会保持谨慎： 世邦魏理仕《2026年英国房地产市场展望》年中回顾 报告称，英国交易量有所下滑，且融资环境仍存在不确定性。在此背景下，再任命一位高管需要有令人信服的商业理由。.
此外，还有一个问题是，领导者认为需要进行多少变革。许多人认为，客户关系和专业判断是抵御行业颠覆的屏障。在世邦魏理仕（CBRE）的 2025年年度报告, ……该报告于2026年发布，其董事长兼首席执行官将交易活动描述为……
这是业务中受人工智能冲击影响最小的部分，同时也能发掘提升效率和改善服务的机遇。这种区分很有意义：对咨询价值的信心，可以与改变咨询服务方式的有力理由并存。.
已形成的工作习惯强化了这种谨慎态度。通常情况下，一旦他人证明了技术的价值，房地产行业就更容易接受新技术。人工智能则要求经验丰富的人重新审视他们熟知的工作流程，而此时他们往往正面临着必须取得成功并交付成果的压力。
指导方针。无论由谁来承担这项责任，都必须用同事们能理解的理由来说服他们：更高效的交付、更高的利润率以及为客户腾出更多时间。.
赋予该职位相应的决策权
首席执行官应制定目标，并对投资承担责任。首席投资官应与首席技术官及各业务部门负责人共同领导实施工作。.
这种分工反映了其中涉及的工作内容。必须有人来选择需要改进的流程、评估工具、组织培训、化解反对意见，并检查是否发生了变化。首席执行官可以支持这项工作，但很少有时间亲自管理。.
首席技术官（CTO）是这一职责的合理承担者，尤其是在该职位职责中已包含业务转型的情况下。而在其他公司，基础设施、网络安全和现有系统往往占据了技术团队的大部分精力。如果在不调整技术团队的编制或优先级的情况下，将人工智能纳入其职责范围，恐怕很难取得显著进展。.
汇丰银行于2026年3月宣布任命首位首席人工智能官（CAIO），这为如何划分职责提供了一个范例。大卫·赖斯（David Rice）此前担任该行企业及机构银行首席运营官，于4月正式接任该职位。与此同时，汇丰银行扩大了首席技术官（CTO）的职责范围，以加强技术基础并构建一个中央人工智能平台。 业务应用与技术交付被划分为相互关联但职责分明的两个领域。.
在一家房地产公司中，首席信息运营官（CAIO）应与业务负责人就优先事项达成一致，推动改进措施，并对这些措施的落实及结果负责。首席技术官（CTO）应负责基础设施和技术安全。他们应与相关风险及专业负责人共同制定关于data的使用、测试及人工审核规则。 业务负责人必须继续对其团队所提供服务的质量负责。.
该职位的汇报线通常应直通首席执行官（CEO）或首席运营官（COO），理想情况下应与首席技术官（CTO）处于同等职级，并定期向董事会汇报。 该授权应赋予首席人工智能官（CAIO）以下权限：分配已商定的AI预算、要求各业务部门指定项目负责人，以及叫停不符合商定标准的项目。关于优先级和风险的争议需要由指定的高管来解决。.
预算必须涵盖实施、培训和维护，以及该职位的任命本身。一个只有头衔和职权、却没有资金的首席信息官（CAIO），无异于一种制作幻灯片却耗资巨大的方式。.
外部活动应紧随内部落实之后。与同行交流经验固然有益，但没有什么比会议台上的一位领导者大谈特谈那些尚未落实到自己办公桌上的项目，更能让全场测量员瞬间失去兴趣了。.
理想的候选人既需要具备商业公信力，又需拥有足够的技术深度，才能对方案提出质疑并理解其后果。格利兹（Gleeds）在其人工智能与Data部门负责人詹姆斯·加纳（James Garner）的领导力简介中，详细描述了他为该职位带来的工料测量专业背景。这种专业知识与技术理解的结合，为整个行业树立了有益的典范。.
从实际从事这项工作的人开始
董事会可能会遇到技术团队的抵制。创收人员也有自己的顾虑，在公司开始发放许可证之前，这些顾虑值得重视。.
责任是其中之一。如果要求评估师在没有额外审查时间或报酬未增加的情况下完成更多委托任务，评估师很可能会合理地认为：工作量增加了，责任加重了，但报酬却没变。任何忽视这一顾虑的采用计划，都将难以获得支持。.
客户关系是另一个方面。在代理和咨询工作中，个人的价值往往取决于人脉、专业知识以及独特的工作方式。让这些知识更容易分享虽然对公司有利，但对于那些谈判能力依赖于此的人来说，这可能显得不太有吸引力。.
定价问题进一步增加了复杂性。当按每笔交易或每项指示约定费用时，更高效的交付可以提高利润率，前提是质量得以保持，且所获得的收益不会完全通过降低费用转嫁出去。在按时间计费的咨询业务中，公司还需考虑如何对由此产生的工作收取费用。.
这些关切应成为实施工作的指导。首先从创收人员认为繁重的任务入手，让经验丰富的从业者参与设计监督机制和考核激励措施，确保在收取费用之外，质量和生产力也能获得相应回报。人们需要看到，这一变革不仅对企业有益，也对他们自身有益。.
我倾向于在培训支持和对data使用设定明确限制的前提下，广泛开放经批准工具的使用权限，以便完成相应任务。应给予团队探索有用应用场景的空间，并在六个月后对使用情况和结果进行评估。对于更敏感的应用场景和内部应用，应通过测试和专业评审来推动其更广泛地部署。.
部分支出将被核销。董事会应事先就愿意投入多少资金用于试验，以及依据何种证据决定是否继续提供资金达成一致。规定一个通用的百分比意义不大：合适的金额取决于公司的规模、现有系统以及拟议的用途。.
提供实用且经批准的工具也有助于应对“影子AI”现象：即未经公司批准或监督而使用AI工具。员工可能已经在使用个人账户处理工作。仅靠禁止这一措施，并不能让他们有理由将这种行为公之于众。.
IBM的 2026年Data数据泄露报告成本, 根据 Ponemon 研究所对 602 家曾遭遇数据泄露的组织所进行的研究发现，有 43% 家报告了涉及“影子 AI”的安全事件，高于上一年度研究中的 20% 家。 涉及“影子AI”的数据泄露事件平均造成US$5.39m的损失，而全球平均损失为US$4.99m。这些是跨行业、跨国界的调查结果，但其中暴露的风险却令人似曾相识。.
在房地产领域，涉及的信息可能包括租金清单、未公开的估值报告、交易条款或租户的个人信息。公司需要了解哪些工具会处理这些信息，以及在何种条件下进行处理。.
发布一份简短的政策文件，说明哪些信息可以使用、哪些情况受限制，以及如何申请新的工具。培训应采用人们在实际工作中能产生共鸣的情境。一名测量师需要的是关于评估报告的明确答案，而不是关于负责任的人工智能的抽象讲座。.
不要只关注软件许可
经批准的工具或许能满足其中许多需求。购买Claude或ChatGPT等工具的许可证是一个明智的起点，但CAIO的职责范围还应涵盖围绕公司自身信息和工作实践构建及管理系统。.
如果商业案例支持，这可能包括部署一种开放式模型：即在许可条款允许的情况下，用户可以下载该模型并在公司控制的基础设施内运行。随后，团队可以测试，通过在精心挑选的示例上对模型进行微调，是否能提升其性能
针对特定任务。以房地产业务为例，这些任务可能包括从租赁合同中提取信息，或编写格式统一的标准文件初稿。其起点是该公司对现有模型进行适配。Mistral AI 在其公告《My Tailor is Mistral》中描述了这一方法，并解释了组织如何在其自有基础设施上对该模型进行微调。.
微调和获取最新信息各有其目的。模型可能经过训练以遵循特定格式，而周围系统则会针对每条指令检索最新的经批准文档。CAIO需要对这两者都有足够的理解，才能部署有用的工作，并质疑不必要的复杂性。.
团队还需要构建“控制框架”：即围绕模型构建的软件，它负责提供上下文信息、将模型与工具连接起来，并管理模型执行的各个步骤。这可能决定了助手可以检索哪些文件、可以运行哪些计算，以及何时必须暂停以等待测量员的批准。 Anthropic在2026年4月发表的文章《实践中值得信赖的代理》中，解释了为何需要将模型、其指令、工具和运行环境作为一个整体来考虑。.
这些决策带来了持续的责任。内部模型和应用程序需要针对实际任务进行测试、监控、维护以及受控更新。首席人工智能官（CAIO）应对其实用性和性能负责，并与首席技术官（CTO）通力合作，确保系统运行可靠且安全。.
团队可以从小规模起步，但其处理能力必须与预期运行的任务相匹配。构建内部系统需要持续获取人工智能、软件和data领域的工程专业知识，无论这些资源是直接雇佣的，还是由合作伙伴提供的。企业应将这种做法的总体成本和性能与购买现成服务进行比较。 决定购买什么、自主开发什么以及企业能够维护什么，是首席人工智能官（CAIO）工作的核心部分。.
衡量哪些方面发生了变化
首席信息官（CAIO）应从三个层面汇报进展：
- 采用情况：谁在使用这些工具、使用频率如何以及用于哪些任务。.
- 产能与质量：已释放的时间、这些时间是如何利用的，以及是否
精度、返工率和周转时间均有所提升。. - 商业业绩：利润率、手续费收入、人均委托量及客户数量的变化
满意度，以该项目的总成本为基准进行评估。.
董事会应期待尽早看到有效实施的初步迹象。在六个月内，应能表明哪些流程得到了改进、哪些问题尚未解决，以及哪些投资应予停止。而更广泛的商业影响可能需要12至24个月才能评估出来。.
节省下来的时间并不一定会自动转化为经济回报。如果一个团队在准备reports上花费的时间减少了，管理层仍需决定：这部分腾出的精力是用于处理更多指令、进行更深入的分析、加快交付速度，还是减少加班。这些方面可能都很有价值，但会产生不同的结果。.
部分成本节约可以更早实现。首席信息官（CAIO）和首席技术官（CTO）应共同审查软件资产，排查重复订阅以及不再物有所值的工具。任何替换方案都应结合迁移、集成和持续支持的成本进行评估。.
基准在整个过程中都至关重要。随着市场好转，手续费收入可能会增加；员工的工作量可能会增加，但这并不意味着生产率有所提高。首席投资官（CAIO）应区分经测量的改善、预估以及交易环境中的更广泛变化。.
设计该角色直至结束
CAIO的长期工作在于改变日常实践：包括如何处理指示、专业审查的职责归属、员工的学习方式以及管理者如何评估绩效。.
这些职责必须成为企业运营的一部分。正因如此，我会将初始任期设定为三至五年，并每年对交接计划进行审查。.
最终，每个业务部门都应自主负责其人工智能的应用及成果。培训应纳入常规员工发展计划。应制定经批准的工具、data规则及审查流程。内部模型和应用程序应指定技术负责人、配备维护预算，并建立变更测试流程。.
相关专业工作将持续开展。具体由谁负责，将视公司情况而定，可能由首席技术官（CTO）、首席运营官（COO）或专职的人工智能负责人负责。取消首席人工智能官（CAIO）职位，意味着将相关工作及其责任移交至一个具备持续开展该工作的能力的组织。.
任何延期都应以具体未完成的工作和修订后的时间表为依据。董事会应能说明哪些工作仍需单独的执行人员负责，哪些工作可以移交他人负责。.
正在考虑任命事宜的董事会可以从以下三个问题入手：
- 具体来说，谁负责推动人工智能的采用？
- 他们拥有什么样的预算和决策权？
- 他们什么时候才能完成工作？
