2024 年における CIO の 14 の優先事項とトレンド

GenAI は 2024 年に最も重要なテクノロジー トレンドとなり、CIO にとって、新しいツールのレビュー、インフラストラクチャの構成、新しいリスクへの対処、新しいユーザー エクスペリエンスの提供が最優先事項となります。

ほとんどのベンダーが新しい GenAI 機能を展開していますが、CIO にとって、その機能がコストのかかる失敗につながるのではなく、本当に価値があるかどうかを判断するのは難しい場合があります。したがって、CIO はこれらのツールが真の価値を確実に提供できるように、そのツールのビジネス ケースを開発する必要があります。

新しい GenAI ツールとインフラストラクチャが CIO に与える影響は、予想よりもはるかに大きくなるでしょう。 CIO は、データ インフラストラクチャとプロセスのアップグレードに加えて、新しいサイバーセキュリティ ツールの予算編成、新しい人材の獲得、チームのスキル向上、スタッフのタスクの再配置を担当します。これらの対策は、企業のプロセスの効率化と業績の向上につながります。

GenAI に加えて、クラウド インフラストラクチャの ROI の検討、倉庫自動化インフラストラクチャの統合、新しいデジタル ツイン ツールの価値の検討において、CIO が果たす役割はますます重要になります。

さまざまなトレンドが 2024 年の CIO の優先事項にどのような影響を与えるかを以下に示します。

GenAI

1. GenAI の価値を実感できるかどうかは、ビジネス チームとの連携にかかっています

ピュブリシス グループのエグゼクティブ バイス プレジデント兼エンジニアリング グローバル責任者のティラック ドダパネニ氏は、CIO は次のように述べています。大きな課題は、GenAI テクノロジーのビジネス価値をどのように発見するかです。このテクノロジーの急速な発展を考えると、これは簡単な作業ではありません。

同氏は次のように述べています:「CIO は現在、重要な課題に直面しています。彼らの最初の仕事は、ビジネス チームを理解し、協力して GenAI の影響に対処することです。」

CIO は、ビジネス チームと緊密に連携する必要があります。ビジネス チーム 協力して GenAI のアプリケーションを特定し、必要なツールとプラットフォームの提供を推進しながら、その実装に関連するビジネス ケースとコストを戦略的に計画します。

成功を達成するための鍵は、アーキテクチャの抽象化を確立することであり、CIO はこれらの進歩に関連するコストについても深く理解する必要があります。

2. AI の不安定性により組み込み GenAI プラットフォームの使用が促進される

一部の企業は今後も GenAI の取り組みを実験し、場合によっては拡大するでしょうが、コンサルティング会社 Everest Group のパートナーである Yugal Joshi 氏は次のように述べています。企業は、シンプルさとスピードを求めて、ServiceNow、SAP、Salesforce、Microsoft などの既存のプラットフォームを利用するでしょう。 AI ツールは現在、ほとんどの CIO にとって投資を希望するには不安定すぎます。

大きな懸念の 1 つは、プラットフォーム プロバイダーが要求する価格の引き上げです。 Joshi 氏は、GenAI 製品は他の製品やサービスよりも 200% 高価である場合もあるが、その一方で、これらのベンダーも補償を提供し始めており、これが新たな負債に対する懸念を軽減するのに役立つ可能性があると述べた。

3. 新しい GenAI リスクにはガバナンス フレームワークと企業文化の見直しが必要です

企業が GenAI に群がるにつれて、CIO は管理すべきリスクに対応する責務をますます負うことになります。プロティビティの新興テクノロジーグループのマネジングディレクター兼グローバル責任者であるスコット・ラリベルテ氏は、CIOは適切な期待とROI予測を設定する必要があると述べた。

彼らは、主要な経営幹部と協力して、新しいユースケースがビジネス戦略全体と整合していることを確認する必要があり、強固な AI ガバナンス フレームワークの確立にも関与する可能性があります。 CIO は、信頼を構築し、新しいツールの導入を促進するために、AI と人間の能力との共生関係を強調する継続的なイノベーションの文化を育む必要があります。

4. GenAI はユーザー エクスペリエンスとユーザー インターフェイス戦略の再考を促進します

CIO は、社内および社外の関係者のユーザー エクスペリエンスとユーザー インターフェイスの要件を理解する必要もあります。

Doddapaneni 氏は、「従来のユーザー インターフェイスの概念、特に GenAI を使用するプラットフォームでパラダイム シフトが起こっており、ユーザー エクスペリエンス戦略の大幅な再考が必要です。」と述べました。したがって、さまざまな UI アプローチが不可欠です。

データ

5. GenAI タスクに必要なデータ エンジニアリングとデータ アーキテクチャ

Doddapaneni は、GenAI のニーズを解決する今後のタスクの 60% ～ 70% がデータを中心に展開すると予測していますエンジニアリング。 CIO は、コアとなるデータ アーキテクチャを確立する必要があり、また、適切なデータ形式手順を開発し、モデル トレーニングのためにデータを適切な場所に配置し、データ バージョンの精度を確保し、データ ウェアハウスやデータ プラットフォームなどのデータ プラットフォームの現在のパフォーマンスを評価する必要があります。顧客データ プラットフォームの状態。

6. データ管理とガバナンスが焦点です

世界的なコンサルティング会社 SSA & Company のアプリケーション ソリューション責任者である Nick Kramer 氏は、AI に関する絶え間ない見出しや誇大広告にもかかわらず、AI の導入は進むと予測しています。引き続き遅いです。現在の環境では、最も革新的な CIO はデータ管理とガバナンスに重点を置くことになります。これらの CIO は、高品質データの管理、非構造化データの管理への導入、データ リテラシーの構築が優先事項であることを認識しており、これらの取り組みは多くの場合社内で正当化されます。可視性、知識の共有、より良い意思決定を通じて直接的な影響を促進しながら、イノベーションの予算を削減します。

サイバーセキュリティ

7. AIによって増幅されたサイバー脅威には、より大きなセキュリティ予算と新たな戦術が必要です

2024年には、AIによって脅威アクターの戦術、技術、手順が増幅されるでしょう。世界的な企業インテリジェンスとサイバーセキュリティのコンサルティング会社 S-RM のアメリカ事業開発ディレクター、スティーブン ロス氏は、これにより、標的を絞ったスピア フィッシングの割合が増加し、詐欺攻撃が合理化され、ビッシング (音声フィッシング) が増加すると予測しています。

ロス氏は、米国の平均サイバーセキュリティ予算が昨年、わずか 1% しか増加していないにもかかわらず、脅威要因がはるかに速く進化していることを懸念しています。 5 年前に機能していたセキュリティ ツールはもはや効果がなくなり、一見完璧に見えるベンダーさえも脅威にさらされています。 Ross 氏は次のように述べています。「CIO は予算内で重要なテクノロジーのアップデートを獲得するために戦う必要があり、企業は脅威アクターの先を行く必要があります。」

8. サイバーセキュリティとビジネス目標を一致させることが最も重要です重要

デロイト リスク＆ファイナンシャル アドバイザリーの優先事項担当プリンシパル、アンドリュー モリソン氏は、2024 年もリスク管理と業務効率のバランスをとるという課題が続く中、サイバーセキュリティ戦略をビジネス全体のニーズと整合させることが CIO にとっての重要な課題であり続けるだろうと述べています。

モリソン氏は次のように述べています。「ネットワーク プロジェクトの実行は多くの場合 CISO または情報セキュリティ責任者の肩にかかっていますが、CIO は全体的なビジネス戦略の一環としてネットワークと連携する必要があります。これは多くの場合、特にデジタル変革のペースが加速するにつれて、企業はより多くのデータをエッジにプッシュし、クラウドへの依存度を高め、GenAI などの先進テクノロジーを導入して成長を達成するにつれて、企業はまた、攻撃者がシステムを侵害するために悪用できる新たな脆弱性。自社の戦略においてセキュア・バイ・デザインのアプローチを優先し、この考え方を新しいテクノロジーの実装に適用する CIO は、今後数年間で企業が競争上の優位性を獲得できるよう有利な立場に立つことになります。

人材

9. IT人材に焦点を当てるには、人事チームおよび人材獲得チームとの緊密な連携が必要です

Lotis Blue Consultingのビジネス変革プラクティスのパートナー、ジョン・キング氏は次のように予測しています。 2020 年の 2024 年の CIO は、組織内の主要な人材のアップグレード、管理、維持を優先する必要があります。サイバーセキュリティ、AI、クラウド移行、デジタルトランスフォーメーションのテクノロジートレンドはすべて、明確でアップグレードされたスキルを必要とします。大幅なスキルアップと再スキル化の取り組みがなければ、新しいテクノロジー プロジェクトの ROI は不十分となり、その結果、ビジネスの普及が遅くなります。

成功するには、人事、職場学習、人材獲得チームと緊密に連携して、既存の従業員のスキルをアップグレードし、新しい機能を導入するために必要な投資を調整することが重要になります。

キング氏は次のように述べています:「企業がITを高度な戦略的資産と見なしていない場合、このような議論は遅かれ早かれ起こるでしょう。なぜなら、高度なスキルを持った従業員は、雇用され続けられず、報酬も支払われなければ、密猟者に対して脆弱になるからです。これは非常に危険です」

適切なプロフィールを持つ新しいリソースを採用するには、以前の IT 採用よりも費用がかかる可能性があります。時間が経つにつれて、コーディングや統合に GenAI などのテクノロジーを導入すると、IT 部門に必要な全体の人員数が削減されますが、全体的なコストは変わらない可能性があります。

これらのプログラムが開始されたら、特にキャリアへの投資が増加していることを考慮すると、CIO は従業員が仕事に積極的に取り組み、モチベーションを維持できるようにすること、また従業員が逃亡する危険がないようにする必要もあります。 IT 組織の健全性を監視し、離職のリスクがある領域を特定し、従業員を維持するために迅速に介入できるアプローチを開発するには、人事部門との連携が不可欠です。

10. 従業員学習プログラムと人材管理を加速する

コンテンツ管理プラットフォーム Hyland の CIO スティーブン ワット氏は、従業員管理が 2024 年に CIO が新しいテクノロジー (従業員のトレーニングとエンゲージメントが必要なもの）、新しい AI システム）。

企業は、スマートでカスタマイズされた AI インタラクションとプロセスを通じて、従業員のギャップを埋めるための新しく革新的な方法を今後も見つけていくでしょう。それでも、それを構築できるチームメンバーのスキルが必要です。

Watt 氏は次のように述べています。「テクノロジー チームとビジネス グループ内で AI スキルを向上させ、これらのテクノロジーがどこにどのように最大の影響を与えるかを彼らも理解できるようにする必要があります。」

GenAI は革新的なテクノロジーですが、GenAI のシステムとプロセスへの移行には、依然としてそれを機能させるための人材が必要です。 「リーダーとしての私たちの仕事は、このスキルセットを開発できる最高の人材を確実に訓練し、維持し、競争できるようにすることだ」とワット氏は語った。 ."

11. 取締役会は CIO に対し、エンジニアリング人材の割り当てと人員配置を再考するよう促しています

代わりに、CIO はコーディング プロセスおよびコーディング プロセスにおける GenAI 主導の生産性向上にも備える必要があります。ソフトウェア エンジニアリング ライフサイクルの変更は、計画に影響を与えます。 Joshi 氏は、取締役会メンバーが CIO に対して、IT 人材モデル、システムの構築と運用に必要な従業員数、必要な新しい役割とスキル、そして GenAI を中心とした個人のキャリアパスを再考するよう促すことを期待しています。

Joshi 氏は次のように述べています。「これは CIO にとって難しい仕事になるでしょう。CIO は、これまでのテクノロジーの破壊よりも人材の影響をより深く理解する必要があるでしょう。」

GenAI 関連の生産性の向上により、サイバーセキュリティなどの慢性的に人員が不足している分野に人材を解放できる可能性があります。 「CIOは皆不満を言っているが、資金がないので何もできない」とジョシュ氏は語った。同氏は、取締役会がCIOに対し、こうした人材の問題を改善するためにGenAIを活用するよう求めるだろうと予測している。

インフラストラクチャ

12. 倉庫の相互運用性の成熟

物理製品および物流企業の CIO は、倉庫自動化のためのテクノロジー スタックをますます優先するようになるでしょう。これまで、自動化ソリューションは同じ言語を話さない傾向があり、すべてを統合するには複雑なカスタム コードを必要とするため、統合が困難でした。

コンサルティング会社 InterAct Analysis の調査アナリスト、ローワン・ストット氏は次のように述べています。「現在、SVT Robotics のようなオープン インターフェイスと相互運用性プラットフォームを備えたシステムが開発されており、そのプラットフォームにより統合と接続が容易になります」 「CIO は、ロボット工学や輸送システムのイノベーションを活用して業務を合理化し、コストを削減しやすくする、より相互運用性の高いテクノロジー スタックを開発する方法を検討する必要があります。」

13. クラウドのコストに関する議論では、重点が置かれることになります。 ROI

CIO は、膨らんだクラウド料金に関する議論にますます巻き込まれています。 Everest Group は、顧客の 87% がクラウドの導入から得られる価値に不満を抱いていることを発見しました。 Joshi 氏は、2024 年のコストに関する議論はますます ROI に焦点を当てることになると予測しています。

企業は、クラウド プロバイダーやテクノロジー サービス パートナーに対し、クラウド導入の過程を示し、ROI がプラスになるまでのスケジュール、必要な初期投資と年間投資の金額、および必要な移行を見積もる ROI モデルを構築することを望んでいます。クラウド ワークロードの数がプラスのレベルに達する可能性があります。

14. AI による物理ベースのシミュレーションの民主化

今年は GenAI があらゆるメディアで取り上げられているようですが、物理ベースのシミュレーションとデジタル ツインのイノベーションが製造業で役割を果たす可能性があります。製品 以前は高価で複雑だったツールを民主化する上で重要な役割を果たします。 (物理シミュレーションは、数式を使用して現実世界の動作を再現するコンピューターベースのモデリングです。)たとえば、2023 年後半、Google の研究者は、1 台のマシンで数時間実行される新しい気象シミュレーション モデルを実証しました。数十台のマシンを使用する場合、CIO はこの組み合わせと関連するインフラストラクチャとトレーニングの費用対効果の比率を決定する責任を負うことができます。

Altair のデータ分析および IoT 担当上級副社長であるクリスチャン・バックナー氏は、より多くの企業が AI と物理シミュレーションを組み合わせると予想しています。物理モデルは多くのコンピューターの能力と時間を消費することがありますが、AI は利用可能な履歴データによって制限されます。これらのツールを組み合わせて使用​​すると、制限を軽減しながら両方の長所を活用できます。

Buckner 氏は次のように述べています:「物理モデルが AI とともに加速され、AI モデルが物理モデルからの合成データでトレーニングされ、シミュレートされたユーザー ワークフローが自然言語インターフェイスを通じて加速されることがますます増えます。その結果は、より高速で、より多くのものになるでしょう。」正確な反復により、必要な計算コストとユーザーの労力が大幅に削減されます。

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