2024年CIO的14項優先事項與趨勢
GenAI將成為2024年最重要的技術趨勢,對於CIO來說,審查新工具、配置基礎設施、應對新風險和提供新用戶體驗將成為首要任務。
儘管大多數供應商都在推出新的GenAI功能,但要確定它們是否真的有價值,而不是導致代價高昂的失敗,這對CIO來說並不容易。因此,CIO需要為這些工具制定業務案例,以確保它們能夠提供真正的價值。
新的GenAI工具和基礎設施對CIO的影響將遠遠超出預期。除了升級資料基礎設施和流程,CIO還將承擔為新的網路安全工具編制預算、吸引新人才、提高團隊技能以及重新部署員工任務的責任。這些措施將為企業帶來更有效率的流程和更好的業務成果。
除了GenAI,CIO還將在審查雲端基礎設施的ROI、整合倉庫自動化基礎設施和考慮新的數位孿生工具的價值方面扮演越來越重要的角色。
下面介紹了不同的趨勢將如何影響2024年CIO的優先事項。
GenAI
1、實現GenAI的價值取決於與業務團隊的合作
陽獅集團的執行副總裁兼全球工程主管Tilak Doddapaneni表示,CIO們將面臨一個重大挑戰,即如何發現GenAI技術的商業價值。考慮到這項技術的快速發展,這並非易事。
他說:「CIO目前面臨著一個關鍵的挑戰,他們首要的任務是理解業務團隊,並與其合作應對GenAI的影響。」
CIO將需要與業務團隊緊密合作,以確定GenAI的應用程序,並推動提供必要的工具和平台,同時對與其實施相關的業務案例和成本進行策略規劃。
實現成功的關鍵在於建立體系結構抽象,而CIO還需要深入了解與這些進步相關的成本。
2、AI的波動性刺激了嵌入式GenAI平台的使用
一些公司將繼續試驗,有時甚至擴大GenAI倡議,但諮詢公司珠峰集團合夥人Yugal Joshi表示,更多的公司將轉向現有的平台,如ServiceNow、SAP、Salesforce和微軟,以實現簡單和快速。目前AI工具的波動性太大,大多數CIO都不想投資。
一大擔憂將是平台供應商要求的定價上調。 Joshi說,在某些情況下,他們的GenAI產品比他們的其他產品和服務貴200%,另一方面,這些供應商也開始提供賠償保護,這可能有助於緩解人們對新責任的擔憂。
3、新的GenAI風險需要對治理框架、公司文化進行審查
隨著公司湧入GenAI,CIO將越來越多地肩負著應對必須管理的風險的任務。 Protiviti的新興技術集團董事總經理兼全球負責人Scott Laliberte表示,CIO必須設定適當的預期和ROI預測。
他們將需要透過與關鍵業務主管合作,確保新的用例與整體業務策略保持一致,他們也可能參與建立堅實的AI治理框架。 CIO必須培養持續的創新文化,強調AI與人類能力之間的共生關係,以建立信任並推動新工具的採用。
4、GenAI推動重新思考使用者體驗和使用者介面策略
CIO也需要了解內部和外部利害關係人的使用者體驗和使用者介面需求。
Doddapaneni表示:「傳統的使用者介面概念正在發生範式轉變,特別是對於使用GenAI的平台來說,這需要對使用者體驗策略進行重大反思。」由於許多類型的互動不適合Chatbot模型,因此不同的UI方法是必不可少的。
資料
5、GenAI任務所需的資料工程和資料架構
Doddapaneni預測,在即將到來的解決GenAI需求的任務中,60%到70%將圍繞數據工程展開。 CIO將需要建立核心資料架構,他們還需要製定適當的資料格式化程序,將資料放在適當的地點進行模型培訓,確保資料版本的準確性,並評估資料倉儲和客戶資料平台等資料平台的當前狀態。
6、資料管理和治理是重心
全球顧問公司SSA&Company的應用解決方案負責人Nick Kramer預測,儘管AI的頭條新聞和炒作層出不窮,但AI的採用將繼續緩慢。在當前的環境下,最具創新精神的CIO將專注於資料管理和治理,這些CIO認識到,管理高品質資料、將非結構化資料納入管理範圍以及建立資料素養需要放在首位,這些努力通常在創新預算內是合理的,同時透過可見性、知識共享和更好的決策來推動直接影響。
網路安全
7、AI放大的網路威脅需要更大的安全預算,新的戰術
2024年,AI將放大威脅參與者的戰術、技術和程序。全球公司情報和網路安全顧問公司S-RM的美洲業務發展主管Stephen Ross預測,這將增加高度定向的魚叉式網路釣魚的比率,簡化詐騙攻擊,並推動網路釣魚(語音網路釣魚)。
Ross擔心,去年美國平均網路安全預算僅成長1%,而威脅因素的演變速度要快得多。五年前有效的安全工具現在已經無效,甚至連看似防彈的供應商也受到了威脅。 Ross說:「CIO們需要在預算時間內為關鍵的技術更新而戰,他們的公司需要保持領先於威脅參與者的地位。」
8、網路安全與業務目標保持一致是最重要的
德勤風險與金融顧問公司負責人Andrew Morrison表示,2024年,隨著平衡風險管理與營運效率的挑戰持續存在,將網路安全策略與整體業務需求保持一致仍將是CIO的優先事項。
Morrison表示,「儘管網路專案的執行往往落在CISO或資安主管的肩上,但CIO將需要與網路保持一致,作為其整體業務策略的一部分,這往往是一項挑戰,特別是在數位轉型步伐加快的情況下。」
隨著公司將更多數據推向邊緣,增加對雲端的依賴,並採用GenAI等先進技術來實現成長,它們也可能會產生新的漏洞,攻擊者可以利用這些漏洞來危害他們的系統。在自己的策略中優先考慮按設計安全的方法,同時將這種思維應用於新技術實施的CIO將處於有利地位,可以幫助他們的公司在未來幾年獲得競爭優勢。
人才
9、對IT人才的關注需要與人力資源和人才獲取團隊密切合作
Lotis Blue Consulting的業務轉型實踐合夥人John King預測,2024年的CIO將需要優先升級、管理和留住組織中的關鍵人才。網路安全、AI、雲端遷移和數位轉型的技術趨勢都需要截然不同和升級的技能。如果沒有重大的技能提升和再技能努力,新技術項目的ROI將是不足的,從而導致業務吸收的速度變慢。
成功將需要與人力資源、工作場所學習和人才獲取團隊密切合作,以協調升級現有員工技能和引入新能力所需的投資,這些投資將是巨大的。
King說:「如果公司不把IT視為一種高度策略性的資產,那麼這種對話遲早會發生,因為如果不保持僱用和補償,高技能的員工將對偷獵者具有極大的吸引力。」
引入具有合適配置文件的新資源可能會比以前的IT招聘成本更高。隨著時間的推移,為程式碼編寫和整合實施GenAI等技術將減少IT所需的整體人員數量,但總成本可能保持不變。
一旦這些計畫啟動,CIO還需要確保他們的員工保持對工作的投入和動力,並確保他們不會面臨逃離的風險,特別是考慮到對他們職業生涯的投資增加。與人力資源合作對於開發一種方法至關重要,該方法可以監控IT組織的健康狀況,找出離職風險的領域,並可以快速介入以留住員工。
10、加速勞動力學習計畫和人才管理
內容管理平台Hyland的CIO Stephen Watt預測,勞動力管理將是CIO在2024年採用新技術(包括需要員工培訓和參與的新AI系統)的主要趨勢。
公司將繼續尋找新的創新方法,透過智慧、客製化的AI互動和流程來縮短勞動力差距。儘管如此,他們仍需要從能夠打造它們的團隊成員那裡獲得技能。
Watt說:「我們需要在我們的技術團隊和我們的業務組中提高我們自己的AI技能,這樣他們也可以理解這些技術可能在哪裡以及如何產生最大的影響。」
GenAI是一項變革性的技術,但向GenAI系統和流程的過渡仍然需要人們讓它發揮作用。 Watt說:「身為領導者,我們的工作將是確保我們能夠培訓、留住和競爭發展這項技能的最優秀的人才,我認為這將是一個需要最多時間和努力的趨勢,而不是科技本身」
11、董事會敦促CIO重新考慮工程人才的配置和人員編制
#相反,CIO還必須為GenAI驅動的編碼過程中的生產率提升和對軟體工程生命週期的影響進行規劃。 Joshi預計,董事會成員將推動CIO重新考慮IT人才模式、建構和運作系統所需的員工人數、所需的新角色和技能,並為個人規劃以GenAI為中心的職涯道路。
Joshi說:「這對CIO來說將是一項艱鉅的任務,他們需要比之前的技術顛覆更深入地理解人才的影響。」
GenAI相關生產力的提高可能會為網路安全等長期人手不足的領域釋放人才。 「每個CIO都在抱怨,但卻無能為力,因為他們沒有資金。」喬希說。他預測,董事會將要求CIO使用GenAI來改善這些人才問題。
基礎設施
12、倉庫互通性成熟了
實體產品和物流公司的CIO將越來越優先考慮倉庫自動化的技術堆疊。從歷史上看,自動化解決方案很難集成,因為它們往往不會說相同的語言,並且需要複雜的定製程式碼才能將一切整合在一起。
顧問公司InterAct Analysis的研究分析師Rowan Stott表示:「我們現在看到,越來越多的系統正在開發具有開放介面的系統,以及像SVT Robotics這樣的互通性平台,這些平台使系統整合和連接變得更加容易。」他說,“CIO們應該考慮如何開發更具互操作性的技術堆疊,使其更容易利用機器人和運輸系統的創新來簡化運營並降低成本。”
13、雲端成本討論將強調ROI
CIO們越來越多地被捲入關於誇大的雲端帳單的討論中。珠峰集團發現,87%的顧客對採用雲端獲得的價值不滿意。 Joshi預測,2024年的成本討論將越來越多地關注ROI。
公司將希望其雲端供應商和技術服務合作夥伴建立ROI模型,以顯示他們的雲端採用歷程,並估計ROI為正的時間表、需要多少前期和年度投資,以及他們需要遷移的雲工作負載的數量才能達到正向。
14、AI使基於物理的模擬大眾化
雖然GenAI似乎在今年獲得了所有的媒體報道,但基於物理的模擬和數位孿生的創新可能會在製造產品方面發揮關鍵作用,使以前昂貴和複雜的工具大眾化。 (物理模擬是基於計算機的建模,它使用數學方程式來複製真實世界的行為),例如,在2023年末,谷歌的研究人員演示了一種新的天氣模擬模型,它在一台機器上運行幾分鐘,而以前需要在幾十台機器上運行幾個小時,CIO可以負責確定這種配對以及相關基礎設施和培訓的成本效益比。
Altair負責數據分析和物聯網的高級副總裁Christian Buckner預計,將會有更多的公司將AI與實體模擬結合。實體模型有時會佔用大量的電腦能力和時間,而AI則受到可用歷史資料的限制,隨著這些工具的混合和搭配,它們將帶來兩全其美的效果,同時減少限制。
Buckner說:「我們將越來越多地看到,物理模型與AI一起加速,AI模型基於來自物理模型的合成資料進行訓練,模擬使用者工作流程將透過自然語言介面加快。 「結果將是更快、更準確的迭代,需要顯著更少的計算成本和更少的用戶工作。
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