목차
GenAI
1. GenAI의 가치 실현은 비즈니스 팀과의 협력에 달려 있습니다
2. AI 변동성은 내장형 GenAI 플랫폼 사용을 촉진합니다.
3. 새로운 GenAI 위험에는 거버넌스 프레임워크와 기업 문화 검토가 필요합니다
4. GenAI는 사용자 경험과 사용자 인터페이스 전략에 대한 재고를 주도합니다
Data
5. GenAI 작업에 필요한 데이터 엔지니어링 및 데이터 아키텍처
6. 데이터 관리 및 거버넌스가 초점입니다
사이버 보안
7. AI로 증폭된 사이버 위협에는 더 큰 보안 예산과 새로운 전술이 필요합니다
8. Deloitte Risk & Financial의 책임자인 Andrew Morrison은 비즈니스 목표에 맞춰 사이버 보안을 조정하는 것이 가장 중요하다고 말했습니다. Advisory는 위험 관리와 운영 효율성의 균형을 맞추는 과제가 계속됨에 따라 사이버 보안 전략을 전반적인 비즈니스 요구 사항에 맞추는 것이 2024년에도 CIO의 우선 순위로 남을 것이라고 말했습니다.
9. IT 인재에 초점을 맞추려면 HR 및 인재 확보 팀과의 긴밀한 협력이 필요합니다.
Lotis Blue Consulting의 비즈니스 혁신 실무 파트너인 John King은 2024년 CIO가 업그레이드, 관리 및 유지에 우선순위를 두어야 할 것으로 예측합니다. 조직의 핵심 인재. 사이버 보안, AI, 클라우드 마이그레이션 및 디지털 혁신의 기술 동향에는 모두 뚜렷하고 업그레이드된 기술이 필요합니다. 상당한 기술 향상 및 재교육 노력이 없으면 신기술 프로젝트의 ROI가 충분하지 않아 비즈니스 활용이 더디게 됩니다.
콘텐츠 관리 플랫폼 Hyland의 CIO인 Stephen Watt는 인력 관리가 직원 교육 및 참여가 필요한 새로운 AI 시스템을 포함하여 2024년에 CIO가 새로운 기술을 채택하는 주요 트렌드가 될 것이라고 예측합니다. .
그 대신 CIO는 GenAI 기반 코딩 프로세스의 생산성 향상과 소프트웨어 엔지니어링 수명주기에 대한 영향도 계획해야 합니다. Joshi는 이사회 구성원이 CIO에게 IT 인재 모델, 시스템 구축 및 운영에 필요한 직원 수, 필요한 새로운 역할 및 기술을 재고하고 개인을 위한 GenAI 중심 경력 경로를 계획하도록 촉구할 것으로 기대합니다.
12. 창고 상호 운용성이 성숙해짐
13. 클라우드 비용 논의는 ROI를 강조할 것입니다.
14. AI는 물리 기반 시뮬레이션을 민주화합니다.
기술 주변기기 일체 포함 2024년 CIO의 14가지 우선순위 및 동향

2024년 CIO의 14가지 우선순위 및 동향

Jan 06, 2024 pm 11:01 PM
cio genai

2024년 CIO의 14가지 우선순위 및 동향

GenAI는 2024년 가장 중요한 기술 트렌드가 될 것이며, CIO에게는 새로운 도구 검토, 인프라 구성, 새로운 위험에 대응, 새로운 사용자 경험 제공이 최우선 과제가 될 것입니다.

대부분의 공급업체가 새로운 GenAI 기능을 출시하고 있지만 CIO가 해당 기능이 진정으로 가치 있고 비용이 많이 드는 실패로 이어지지 않는지 판단하는 것은 쉽지 않습니다. 따라서 CIO는 이러한 도구가 실제 가치를 제공할 수 있도록 해당 도구에 대한 비즈니스 사례를 개발해야 합니다.

새로운 GenAI 도구와 인프라는 기대 이상으로 CIO에게 영향을 미칠 것입니다. CIO는 데이터 인프라 및 프로세스를 업그레이드하는 것 외에도 새로운 사이버 보안 도구에 대한 예산 책정, 새로운 인재 유치, 팀 기술 향상, 직원 업무 재배치를 담당합니다. 이러한 조치는 기업의 보다 효율적인 프로세스와 더 나은 비즈니스 결과로 이어질 것입니다.

GenAI 외에도 CIO는 클라우드 인프라의 ROI 검토, 창고 자동화 인프라 통합, 새로운 디지털 트윈 도구의 가치 고려에서 점점 더 중요한 역할을 맡게 될 것입니다.

다양한 트렌드가 2024년 CIO 우선순위에 어떤 영향을 미칠지 알아보겠습니다.

GenAI

1. GenAI의 가치 실현은 비즈니스 팀과의 협력에 달려 있습니다

Publicis Groupe의 수석 부사장 겸 엔지니어링 글로벌 책임자인 Tilak Doddapaneni는 CIO가 중요한 과제에 직면하게 될 것이라고 말했습니다. GenAI 기술가치 사업입니다. 기술의 급속한 발전을 고려하면 이는 쉬운 일이 아니다.

그는 "CIO는 현재 중요한 과제에 직면해 있습니다. 최우선 과제는 GenAI의 영향을 해결하기 위해 비즈니스 팀과 협력하고 이해하는 것입니다."라고 말했습니다.

CIO는 GenAI용 애플리케이션을 식별하기 위해 비즈니스 팀과 긴밀히 협력해야 합니다. 비즈니스 사례 및 구현과 관련된 비용을 전략적으로 계획하는 동시에 필요한 도구 및 플랫폼 제공을 추진합니다.

성공을 달성하는 열쇠는 아키텍처 추상화를 확립하는 것이며 CIO는 이러한 발전과 관련된 비용에 대해서도 깊이 이해해야 합니다.

2. AI 변동성은 내장형 GenAI 플랫폼 사용을 촉진합니다.

일부 회사에서는 GenAI 이니셔티브를 계속 실험하고 때로는 확장할 것이지만 컨설팅 회사 Everest Group의 파트너인 Yugal Joshi는 더 많은 회사가 ServiceNow와 같은 기존 플랫폼으로 전환할 것이라고 말했습니다. , SAP, Salesforce 및 Microsoft가 단순성과 속도를 제공합니다. AI 도구는 현재 대부분의 CIO가 투자하기에는 변동성이 너무 높습니다.

플랫폼 제공업체가 요구하는 가격 인상은 큰 우려 사항입니다. Joshi는 어떤 경우에는 GenAI 제품이 다른 제품 및 서비스보다 200% 더 비싼 반면, 이들 공급업체는 새로운 책임에 대한 우려를 완화하는 데 도움이 될 수 있는 면책 보호도 제공하기 시작했다고 말했습니다.

3. 새로운 GenAI 위험에는 거버넌스 프레임워크와 기업 문화 검토가 필요합니다

기업이 GenAI로 몰려들면서 CIO는 관리해야 하는 위험에 대응하는 임무를 점점 더 많이 맡게 될 것입니다. Protiviti의 신흥 기술 그룹 전무이사이자 글로벌 책임자인 Scott Laliberte는 CIO가 적절한 기대치와 ROI 예측을 설정해야 한다고 말했습니다.

그들은 견고한 AI 거버넌스 프레임워크 구축에 참여할 수도 있는 주요 비즈니스 임원과 협력하여 새로운 사용 사례가 전반적인 비즈니스 전략과 일치하도록 해야 합니다. CIO는 신뢰를 구축하고 새로운 도구의 채택을 촉진하기 위해 AI와 인간 역량 간의 공생 관계를 강조하는 지속적인 혁신 문화를 조성해야 합니다.

4. GenAI는 사용자 경험과 사용자 인터페이스 전략에 대한 재고를 주도합니다

CIO는 또한 내부 및 외부 이해관계자의 사용자 경험과 사용자 인터페이스 요구 사항을 이해해야 합니다.

Doddapaneni는 다음과 같이 말했습니다. “전통적인 사용자 인터페이스 개념은 특히 GenAI를 사용하는 플랫폼의 경우 패러다임 변화를 겪고 있으며, 이는 사용자 경험 전략에 대한 상당한 재검토가 필요합니다. 많은 유형의 상호 작용이 Chatbot 모델에 적합하지 않기 때문에 다양한 UI 방법이 필요합니다. 필수적인.

Data

5. GenAI 작업에 필요한 데이터 엔지니어링 및 데이터 아키텍처

Doddapaneni는 GenAI 요구 사항을 해결하는 향후 작업의 60~70%가 데이터 엔지니어링과 관련될 것이라고 예측합니다. CIO는 또한 적절한 데이터 형식 지정 절차를 개발하고, 모델 교육을 위해 데이터를 적절한 위치에 배치하고, 데이터 버전의 정확성을 보장하고, 데이터 웨어하우스 및 데이터 플랫폼의 현재 성능을 평가해야 합니다. 고객 데이터 플랫폼 상태.

6. 데이터 관리 및 거버넌스가 초점입니다

글로벌 컨설팅 회사 SSA & Company의 애플리케이션 솔루션 책임자인 Nick Kramer는 AI를 둘러싼 끝없는 헤드라인과 과대광고에도 불구하고 AI 채택이 계속해서 느려질 것이라고 예측합니다. 현재 환경에서 가장 혁신적인 CIO는 데이터 관리 및 거버넌스에 중점을 둘 것입니다. 이러한 CIO는 고품질 데이터 관리, 비정형 데이터 관리, 데이터 활용 능력 구축이 우선 순위가 되어야 한다는 점을 인식하고 있으며 이러한 노력은 종종 내부적으로 정당화됩니다. 가시성, 지식 공유 및 더 나은 의사 결정을 통해 직접적인 영향을 미치면서 혁신 예산을 책정합니다.

사이버 보안

7. AI로 증폭된 사이버 위협에는 더 큰 보안 예산과 새로운 전술이 필요합니다

2024년에는 AI가 위협 행위자의 전술, 기법, 절차를 증폭시킬 것입니다. 글로벌 기업 인텔리전스 및 사이버 보안 컨설팅 회사인 S-RM의 미주 비즈니스 개발 이사인 스티븐 로스(Stephen Ross)는 이것이 고도로 표적화된 스피어 피싱의 비율을 높이고, 사기 공격을 간소화하며, 비싱(보이스 피싱)을 촉진할 것이라고 예측합니다.

Ross는 위협 요인이 훨씬 더 빠르게 진화하고 있는 반면 미국의 평균 사이버 보안 예산은 작년에 1%만 증가한 것에 대해 우려하고 있습니다. 5년 전에는 효과가 있었던 보안 도구는 더 이상 효과적이지 않으며 겉으로 보기에 방탄이 없는 공급업체도 위협을 받고 있습니다. Ross는 "CIO는 예산 시간 내에 중요한 기술 업데이트를 위해 싸워야 하며, 기업은 위협 행위자보다 앞서야 합니다."

8. Deloitte Risk & Financial의 책임자인 Andrew Morrison은 비즈니스 목표에 맞춰 사이버 보안을 조정하는 것이 가장 중요하다고 말했습니다. Advisory는 위험 관리와 운영 효율성의 균형을 맞추는 과제가 계속됨에 따라 사이버 보안 전략을 전반적인 비즈니스 요구 사항에 맞추는 것이 2024년에도 CIO의 우선 순위로 남을 것이라고 말했습니다.

Morrison은 이렇게 말했습니다. “사이버 프로젝트의 실행은 CISO나 정보 보안 책임자의 몫인 경우가 많지만, CIO는 전반적인 비즈니스 전략의 일부로 사이버와 협력해야 합니다. 이는 특히 어려울 수 있습니다. "

기업이 더 많은 데이터를 엣지로 전송하고, 클라우드에 대한 의존도를 높이고, 성장을 지원하기 위해 GenAI와 같은 고급 기술을 채택함에 따라 공격자가 악용할 수 있는 새로운 취약점이 발생할 수도 있습니다. 이러한 취약점으로 인해 시스템이 손상될 수 있습니다. 자신의 전략에서 보안 중심 설계 접근 방식을 우선시하는 동시에 이러한 사고를 신기술 구현에 적용하는 CIO는 향후 몇 년간 회사가 경쟁 우위를 확보하는 데 도움이 되는 좋은 위치에 있게 될 것입니다.

인재

9. IT 인재에 초점을 맞추려면 HR 및 인재 확보 팀과의 긴밀한 협력이 필요합니다.

Lotis Blue Consulting의 비즈니스 혁신 실무 파트너인 John King은 2024년 CIO가 업그레이드, 관리 및 유지에 우선순위를 두어야 할 것으로 예측합니다. 조직의 핵심 인재. 사이버 보안, AI, 클라우드 마이그레이션 및 디지털 혁신의 기술 동향에는 모두 뚜렷하고 업그레이드된 기술이 필요합니다. 상당한 기술 향상 및 재교육 노력이 없으면 신기술 프로젝트의 ROI가 충분하지 않아 비즈니스 활용이 더디게 됩니다.

성공하려면 HR, 직장 학습 및 인재 확보 팀과 긴밀히 협력하여 기존 직원 기술을 업그레이드하고 새로운 기능을 도입하는 데 필요한 투자를 조정해야 하며 이는 매우 중요합니다.

King은 다음과 같이 말했습니다. "기업이 IT를 매우 전략적인 자산으로 보지 않는다면, 고도로 숙련된 직원이 계속 고용되고 보상을 받지 못하면 밀렵꾼에게 극도로 취약할 것이기 때문에 이러한 대화는 조만간 이루어질 것입니다."

올바른 프로필을 갖춘 새로운 리소스를 도입하는 것은 이전 IT 채용보다 비용이 더 많이 들 수 있습니다. 시간이 지남에 따라 코딩 및 통합을 위해 GenAI와 같은 기술을 구현하면 IT에 필요한 전체 인력이 줄어들지만 전체 비용은 동일하게 유지될 가능성이 높습니다.

이러한 프로그램이 시작되면 CIO는 직원이 업무에 지속적으로 참여하고 동기를 부여받으며, 특히 경력에 대한 투자 증가를 고려할 때 회사를 떠날 위험이 없도록 해야 합니다. HR과의 파트너십은 IT 조직의 상태를 모니터링하고, 이직 위험이 있는 영역을 식별하고, 직원을 유지하기 위해 신속하게 개입할 수 있는 접근 방식을 개발하는 데 중요합니다.

10. 인력 학습 프로그램 및 인재 관리 가속화

콘텐츠 관리 플랫폼 Hyland의 CIO인 Stephen Watt는 인력 관리가 직원 교육 및 참여가 필요한 새로운 AI 시스템을 포함하여 2024년에 CIO가 새로운 기술을 채택하는 주요 트렌드가 될 것이라고 예측합니다. .

기업은 스마트하고 맞춤형 AI 상호 작용 및 프로세스를 통해 인력 격차를 줄이는 새롭고 혁신적인 방법을 계속해서 찾을 것입니다. 하지만 이를 구축할 수 있는 팀원의 기술이 필요합니다.

Watt는 "우리 기술 팀과 비즈니스 그룹 내에서 자체 AI 기술을 개선하여 이들 기술이 어디에서 어떻게 가장 큰 영향을 미칠 수 있는지 이해할 수 있도록 해야 합니다."라고 말했습니다.

GenAI는 변혁적인 기술이지만 GenAI 시스템과 프로세스로 전환하려면 여전히 사람들이 이를 작동시켜야 합니다. "리더로서 우리의 임무는 이러한 기술을 개발하기 위해 최고의 인재를 훈련하고 유지하며 경쟁할 수 있도록 하는 것입니다. 오히려 이것이 가장 많은 시간과 노력이 필요한 추세가 될 것이라고 생각합니다." .”

11. 이사회는 CIO에게 엔지니어링 인재 할당 및 인력 배치를 재고할 것을 촉구합니다

그 대신 CIO는 GenAI 기반 코딩 프로세스의 생산성 향상과 소프트웨어 엔지니어링 수명주기에 대한 영향도 계획해야 합니다. Joshi는 이사회 구성원이 CIO에게 IT 인재 모델, 시스템 구축 및 운영에 필요한 직원 수, 필요한 새로운 역할 및 기술을 재고하고 개인을 위한 GenAI 중심 경력 경로를 계획하도록 촉구할 것으로 기대합니다.

Joshi는 "이전의 기술 혁신보다 인재에 미치는 영향을 더 깊이 이해해야 하는 CIO에게는 어려운 작업이 될 것입니다."라고 말했습니다.

GenAI 관련 생산성 향상으로 사이버 보안과 같이 만성적으로 인력이 부족한 분야의 인재를 확보할 수 있습니다. "모든 CIO가 불평하고 있지만 자금이 없기 때문에 아무것도 할 수 없습니다."라고 Joshi는 말했습니다. 그는 이사회가 CIO에게 GenAI를 사용하여 이러한 인재 문제를 개선하도록 요청할 것이라고 예측합니다.

인프라

12. 창고 상호 운용성이 성숙해짐

물리적 제품 및 물류 회사의 CIO는 점점 더 창고 자동화를 위한 기술 스택의 우선순위를 높일 것입니다. 역사적으로 자동화 솔루션은 동일한 언어를 사용하지 않고 모든 것을 통합하기 위해 복잡한 사용자 정의 코드가 필요하기 때문에 통합하기가 어려웠습니다.

컨설팅 회사 InterAct Analysis의 연구 분석가인 Rowan Stott는 다음과 같이 말했습니다. "우리는 이제 시스템 통합을 가능하게 하는 SVT Robotics와 같은 개방형 인터페이스와 상호 운용성 플랫폼을 사용하여 개발되는 시스템이 점점 더 많아지고 있습니다. "CIO는 보다 상호 운용 가능한 기술을 개발하는 방법을 고려해야 합니다.

13. 클라우드 비용 논의는 ROI를 강조할 것입니다.

CIO는 부풀려진 클라우드 청구서에 대한 논의에 점점 더 관심을 기울이고 있습니다. Everest Group은 고객의 87%가 클라우드 도입을 통해 얻은 가치에 불만족한 것으로 나타났습니다. Joshi는 2024년 비용 논의가 ROI에 점점 더 초점을 맞출 것이라고 예측합니다.

기업은 클라우드 제공업체와 기술 서비스 파트너가 클라우드 채택 여정을 보여주고 긍정적인 ROI를 위한 일정, 필요한 선행 투자 및 연간 투자 금액, 마이그레이션에 필요한 클라우드 워크로드를 추정하는 ROI 모델을 구축하기를 원할 것입니다. 긍정적인 방향으로 다가가세요.

14. AI는 물리 기반 시뮬레이션을 민주화합니다.

올해 GenAI가 모든 언론에 보도되는 것처럼 보이지만, 물리 기반 시뮬레이션과 디지털 트윈의 혁신은 이전에 비싸고 복잡한 민주화 제품을 제조하는 데 핵심적인 역할을 할 수 있습니다. 도구. (물리 시뮬레이션은 수학 방정식을 사용하여 실제 동작을 복제하는 컴퓨터 기반 모델링입니다.) 예를 들어 2023년 말 Google 연구원은 몇 시간이 아닌 단일 시스템에서 몇 분 동안 실행되는 새로운 날씨 시뮬레이션 모델을 시연했습니다. 수십 대의 기계를 사용하는 경우 CIO는 이 페어링과 관련 인프라 및 교육의 비용 편익 비율을 결정하는 일을 담당할 수 있습니다.

알테어의 데이터 분석 및 IoT 담당 수석 부사장인 Christian Buckner는 더 많은 기업이 AI와 물리적 시뮬레이션을 결합할 것으로 기대합니다. 물리적 모델은 때때로 많은 컴퓨터 성능과 시간을 차지할 수 있지만 AI는 사용 가능한 과거 데이터로 인해 제한됩니다. 이러한 도구를 혼합하고 일치시키면 한계를 줄이면서 두 세계의 장점을 최대한 활용할 수 있습니다.

Buckner는 "점차 AI와 함께 가속화되는 물리적 모델, 물리적 모델의 합성 데이터로 훈련된 AI 모델, 자연어 인터페이스를 통해 가속화되는 시뮬레이션된 사용자 워크플로를 보게 될 것입니다."라고 말했습니다. 계산 비용과 사용자 노력이 크게 줄어듭니다.

위 내용은 2024년 CIO의 14가지 우선순위 및 동향의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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CIO 공유: 기업에서 생성 AI를 활용하는 방법 CIO 공유: 기업에서 생성 AI를 활용하는 방법 Mar 26, 2024 pm 05:31 PM

생성적 AI는 기업에 혁신적인 기회를 제공하고 있지만, 이 새로운 시대에 고위 관리자는 코드 품질을 보장하고 기술적 위험을 줄이기 위해 생성적 AI 적용에 세심한 주의를 기울여야 합니다. 경영진은 AI 솔루션의 신뢰성과 보안을 신중하게 평가하고 잠재적인 문제를 적시에 감지하고 수정하기 위한 효과적인 모니터링 방법을 개발해야 합니다. 엄격한 기술 표준과 감독 메커니즘을 확립함으로써 기업은 초기 단계에서 조직을 변화시키고 IT 전략에 큰 영향을 미칠 수 있는 생성적 AI를 더 잘 활용할 수 있습니다. 대규모 언어 모델은 엔지니어링 민첩성을 가속화하지만 기술 부채 문제도 발생시킵니다. RedMonk의 수석 분석가이자 공동 창립자인 Stephen O'Grady는 다음과 같이 지적했습니다. "생성 시스템은 코드 생성을 증가시킬 수 있습니다.

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