Gartner によると、デジタル イニシアチブを成功させる秘訣は非常にシンプルです
ビジネス成果の目標を達成または上回るデジタル イニシアチブは 48% のみですが、成功したものには 1 つの大きな共通点があるようです。
Gartner の最新調査によると、企業 10 社中ほぼ 9 社が主要なテクノロジー分野への投資を強化し、支出を現在の水準より少なくとも 3 分の 1 増加させる予定であることが示唆されています。しかし、これまでのところ、ほとんどの企業にとって、デジタル テクノロジーへの投資収益率は不透明です。
4,312 人のテクノロジー企業および企業の経営者を対象とした調査によると、企業およびテクノロジー企業の経営陣の 87% が、2025 年にサイバーセキュリティと生成人工知能 (Gen AI) への投資を増やす意向です。これらの分野への投資を削減する意向があるのはわずか 2% です。コンサルタント会社によると、企業あたりの平均計画予算増加額は、AI 世代が 37%、セキュリティ テクノロジが 31% です。
オペレーショナル AI も大幅な進歩を遂げるでしょう。運用上の AI 支出の平均増加率は約 30% になります。さらに、調査回答者の 84% が運用 AI 支出の増加を計画しており、1 社あたり平均 32% の増加となります。その他の増加が見込まれる分野には、ビジネス インテリジェンス/分析 (82%)、クラウド (79%)、アプリケーションの最新化 (74%) などがあります。
この調査はまた、数十年来のデジタル革命の遅々たる残念な進歩を示している。ビジネス成果の目標を達成または上回るデジタル イニシアチブは 48% のみです。人工知能 (AI) の風味が加わったにもかかわらず、ほとんどの企業は依然としてデジタル テクノロジーを効果的に活用する方法を模索しています。
すべてのテクノロジーと同様、AI の結果を確認するには、レーザー光線のように目の前の問題に焦点を当てる必要があります。「私の経験では、実際のユースケースと問題から始めたビジネスは ROI が見込めます」とチーフ テクノロジーの Julian LaNeve 氏は述べています。データプラットフォーム企業アストロノマーの役員がZDNETに語った。 「彼らは、広範囲にわたる影響力のある問題を定義し、それを解決するために gen AI を使用します。そして、成功と ROI を測定するのは簡単です。最も成功したビジネス ケースは、企業がすでに深く関心を持っている問題を解決する方法を特定しています。 ] 顧客に付加価値を提供します。」
テクノロジーの成熟度も成功率に違いをもたらします。データ管理プロバイダーである Denodo の副社長、ドミニク・サルトリオ氏は「前世代の AI は範囲が狭かったが、成功を収めてきた」と述べた。 「AI は、製造品の予知保全、市場の需要急増の予測、物流の最適なルートの発見に役立ち、長年にわたって成功を収めてきました。」
さらに、Gartner によると、デジタルに関するすべてを IT 部門に任せるのではなく、ビジネスと IT のリーダーが協力してデジタル イニシアチブを扱う企業は、テクノロジーで成功しているとのことです。 Gartner のアナリスト、ラフ・ゲルダース氏は、「これは、ほとんどの企業で主流となっている IT デリバリーとビジネスの『プロジェクト スポンサーシップ』という従来のパラダイムからの根本的な脱却です」と述べています。
より協力的なアプローチを採用しているこれらの企業は、デジタル化への取り組みの少なくとも 71% がビジネス上の利益をもたらしていると報告しています。さらに、Gartner は、ビジネス側のスタッフの 26% が現在テクノロジーの構築と導入を行っていると推定しています。もちろん、コラボレーションの度合いが高まると、成果物に関するコミュニケーションもより多くなります。ただし、投資の成功を確認するには、ビジネスの成果を認識することが重要です。
さらに、より協力的な企業の幹部は、個人の時間とリソースをより多くデジタル配信に捧げるようになっている、とガートナーの研究者は説明しています。 「彼らはデジタル配信のエンドツーエンドを CIO と共同で所有しており、ビジネスエリアのスタッフの 35% がテクノロジー関連業務に専念しているのに対し、あまり協力的でない組織では 21% です。
Gartner の調査では、CIO 全体の少なくとも 43% が、レガシー インフラストラクチャとデータセンター テクノロジへの投資が削減されると予想していると回答しました。興味深いことに、この調査では 33% がオンプレミス インフラストラクチャへの投資の増加を期待していることがわかりました。研究者らは、この投資の一部は、安全な方法で生成 AI ソリューションを実験および生成したいという欲求によるものであると考えています。