2024年CIO必须重视的14个趋势 | 原创
2024年CIO必须重视的14个趋势 | 原创
2024-01-31 18:43:11 来源：
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2024 年，CIO所面临的挑战依旧严峻，必须在生成式AI 中寻找商业价值，降低AI风险并解决人才短缺等紧要问题。
生成式AI已成为 2024 年的关键技术趋势，也是企业高管配置基础设施为新风险做好准备的必要事项，更是CIO们优化新用户体验的首要任务。
目前，大多数供应商都在引入新的生成式AI功能，但通常成本很高。因此，CIO需要制定这些工具的业务案例，以确定它们能提供真正的价值。
生成式AI对CIO的影响，将远远超出新的生成式AI工具和基础设施本身。CIO还可能负责升级数据基础设施和流程，为新的网络安全工具制定预算，以及吸引新人才、提升团队技能、通过更高效的流程重新部署员工。
以下这14个不同趋势，将是2024年CIO必须重视的优先事项。
（图源：query）
01生成式AI 的价值取决于与业务团队的协作
Publicis Sapient执行副总裁兼全球工程主管Tilak Doddapaneni表示，发现生成式AI的商业价值已成为CIO的首要任务。
Doddapaneni表示，CIO正面临着一个可预测且关键的挑战，他们的首要任务是理解业务团队并与之合作，以掌握生成式AI的影响。CIO需要与业务团队密切合作，以识别生成式AI的应用，促进并提供必要的工具和平台，同时制定与其实施相关的业务案例和成本战略。
关键点在于创建架构，以保护系统免受AI技术快速发展的影响。此外，CIO还需要深入了解与这些进步相关的成本。
02AI的波动性影响着生成式AI平台
咨询公司Everest Group的合伙人Yugal Joshi说，不少公司正在加大投入并继续布局AI，有些公司甚至扩大生成式AI计划。但更多的企业计划转向现有平台，如ServiceNow，SAP，Salesforce和Microsoft，以寻求便捷和高效。目前，AI工具的波动性太大，大多数CIO都不想投资。
这里有两个关键问题，一方面平台供应商计划要提高定价。Joshi说，在某些情况下，他们的生成式AI产品比其他产品和服务贵200%。另一方面，这些供应商也开始提供赔偿保护，以缓解新的担忧。
03重新审视治理框架和企业文化
随着企业纷纷进军生成式AI领域，CIO将越来越多地承担相关风险管理任务。Protiviti新兴技术集团董事总经理兼全球负责人Scott Laliberte表示，CIO必须设定适当的期望和投资回报率预测。
CIO们需要通过与关键业务主管合作，确保新方案与整体业务战略保持一致。同时，参与建立坚实的AI治理框架。CIO必须培养一种持续的创新文化，强调AI与人类能力之间的共生关系，以建立信任并推动新工具的采用。
04生成式AI让CIO重新思考UX和UI策略
Doddapaneni认为，CIO还需要了解内部和外部利益相关者的UX和UI要求。他表示，“UI的传统概念正在经历范式转变，特别是对于使用生成式AI的平台，这需要对UX策略进行重新思考”。多样化的 UI 方法至关重要，因为许多类型的交互不适合聊天机器人模型。
05生成式AI任务所需的数据工程和数据架构
Doddapaneni预测，解决生成式AI需求的任务即将到来，其中有60%-70%将围绕数据工程展开。CIO需要建立核心数据架构。他们还需要开发适当格式化数据的流程，将其放置在合适的位置进行模型训练，确保数据版本的准确性，并评估数据平台（如数据仓库和客户数据平台）的当前状态。
06数据管理和数据治理成为重中之重
全球咨询公司SSA & Company的应用解决方案负责人尼克·克莱默（Nick Kramer）预测，尽管生成式AI成为媒体热点，但AI的落地应用将以缓慢进度推进。在当前形势下，最具创新精神的CIO将专注于数据管理和数据治理。他们意识到，管理高质量数据、管理非结构化数据以及建立数据素养才是最关键的。这些努力通常可以在创新预算范围内得到证明，同时通过可见性、知识共享及更好的决策，推动使其影响能够立竿见影。
07AI放大网络威胁，需同步提升安全预算及策略
2024年，AI将会给网络威胁、技术和程序带来放大效应。全球企业情报和网络安全咨询公司S-RM美洲业务发展主管Stephen Ross预测，这将提高极具针对性的“鱼叉式网络钓鱼”发生率，让网络欺诈攻击变得更容易。
Ross表示，去年美国的平均网络安全预算仅增长了1%，而威胁行为者的发展速度要快得多。5年前有效的安全工具放到现在已经无效，甚至看起来无懈可击的供应商也受到了损害。Ross 认为，CIO需要在预算时间内敲定对策，为公司争取关键技术更新，以确保在安全防御上领先于网络威胁者。
08网络安全与业务目标的一致性至关重要
德勤风险与财务咨询负责人安德鲁·莫里森（Andrew Morrison）表示，平衡风险管理与运营效率所带来的挑战持续存在，将网络安全战略与整体业务需求保持一致，仍将是CIO在2024年的首要任务。
Morrison表示，尽管网络计划的执行通常由CISO或信息安全负责人负责，但CIO需要将网络作为其整体业务战略的一部分，这确实是个挑战，尤其是在数字化转型步伐不断加快的当下。
如今企业将更多数据推送到边缘，对云的依赖持续增加，越来越多企业采用生成式AI等先进技术来实现增长，在此过程中新漏洞也在不断产生，攻击者可以利用这些漏洞来破坏他们的系统。CIO们应该在战略中优先考虑安全设计方法，同时将这种思维应用于新技术实施，这样才有能力帮助公司在未来几年获得竞争优势。
09IT人才问题需要与HR及人才招聘团队密切合作
Lotis Blue Consulting 业务转型实践合伙人 John King 预测，2024 年的CIO将需要优先考虑升级、管理和留住企业里的关键人才。网络安全、AI、云迁移和数字化转型方面的技术趋势都需要各式各样不断升级的技能。如果没有重大的技能提升以及再培训，会影响新技术项目的投资回报率，且导致业务吸收速度减慢。
要取得成功，就需要与HR、工作场所学习和人才招聘团队密切合作，以调整提升现有员工技能并引入新能力所需的投资。
King表示，如果公司不将IT视为一项高度战略性的资产，那么以上建议将不得不尽早进行，因为如果不保持参与和补偿，高技能员工将会因其他企业“高薪挖人”而跳槽。
引入具有正确配置文件的新资源，可能比以前的IT招聘更有价值。随着时间的推移，基于生成式AI等技术进行代码编写、集成，将减少IT所需的总人数，但总成本可能保持不变。
一旦以上计划启动，CIO还需要确保员工对工作有积极的参与感和热情，且没有随时“跳槽”的风险，毕竟公司已经增加了对这些员工职业生涯的投资。与HR合作至关重要，可以监控IT组织的健康状况，查明存在离职风险的领域，并可以快速采取干预措施来留住员工。
10加快推进员工学习和人才管理计划
内容管理平台 Hyland 的CIO Stephen Watt 预测，劳动力管理将成为CIO的一个关键趋势，因为他们将在 2024 年推动新技术的落地应用，其中就包括需要员工培训和参与的新AI系统。
企业将继续寻找新的创新方法，通过智能、定制的AI交互和流程来缩短劳动力缺口。尽管如此，他们仍然需要获得能够培养这些技能的团队成员的技能。
Watt表示，“我们需要提高自己的AI技能，无论是技术团队还是业务团队，团队员工需要了解这些技术能用在何处以及如何产生最大的价值。”
生成式AI是一项变革性技术，但向着生成式AI系统和流程过渡的过程中，仍然需要推动使其发挥作用。“作为领导者，我们的工作将是确保公司能够培训、留住以及争取到最优秀的人才来发展这种技能，我认为这才是花费最多时间和精力的趋势，而不是技术本身”Watt说。
11董事会推动CIO重新考虑工程人才部署和员工人数
CIO还必须规划 生成式AI 驱动的编码流程生产力提升，以及其对软件工程生命周期的影响。Joshi预测，董事会成员将推动CIO重新思考IT人才模式、构建及运行系统所需的员工人数、所需的新角色和技能，并为个人规划以生成式AI为中心的职业道路。
“对于CIO来说，这将是一项艰巨的任务，他们需要比技术颠覆更为深入地了解人才带来的影响，”Joshi说。
与生成式AI相关的生产力提高，可能会为网络安全等长期人手不足的领域腾出人才。“每个CIO都抱怨它，但对此无能为力，因为他们没有资金，”乔希说。他预测，董事会将要求CIO使用生成式AI来解决这些人才问题。
12仓库互操作性平台趋于成熟
实体产品和物流公司的CIO将越来越多地优先考虑他们的技术堆栈以实现仓库自动化。过去，由于语言的不通用，自动化解决方案一直难以集成，并且需要复杂的定制代码才能将所有内容集成在一起。
咨询公司Interact Analysis的研究分析师Rowan Stott表示：“我们现在看到越来越多系统具有开放接口的系统被开发了出来，像SVT Robotics这样的互操作性平台，这使得将系统集成和连接在一起变得更加容易。”他说，CIO应该研究如何开发更具互操作性的技术堆栈，以便更容易利用机器人和运输系统的创新来简化运营并降低成本。
13云业务成本将强调投资回报率
当前，CIO越来越多地受困于云账单难题中。Everest Group 发现，87% 的客户对他们从上云业务中获得的价值不满意。Joshi 预测，2024 年的成本讨论将越来越关注投资回报率。
企业希望其云提供商和技术服务合作伙伴构建 ROI 模型，以展示他们的上云之旅，并估计 ROI 积极的时间表、前期和每年需要多少投资，以及他们需要迁移的云工作负载数量才能达到积极效果。
14AI助推物理学仿真发展
2024年，生成式AI热度持续暴涨，是业界关注的焦点。生成式AI技术或将在基于物理的模拟和数字孪生的创新及构建产品方面发挥重要作用，使以前昂贵而复杂的工具更普及。CIO的任务是确定这种趋势，并关注与之相关的基础设施和培训的成本效益比。
Altair 数据分析兼物联网高级副总裁 Christian Buckner 预计，接下来会有更多企业将 AI 与物理模拟相结合。物理模型有时可能需要大量的算力和时间，而AI则受到可用历史数据的限制。当这些工具混合搭配时，它们将带来两全其美的优势，同时减少限制。
Buckner说：“我们将越来越多地看到物理模型通过AI加速，AI模型使用物理模型的合成数据进行训练，以及自然语言界面加速模拟用户工作流程。多方融合会让结果更快、更准确地实现迭代，需要的计算成本和用户工作量也要低得多”。
作 者 | George Lawton
编 译丨新基建创新研究院 内容组
参考：14 CIO priorities and trends for 2024 | TechTarget
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