この IBM の調査によると、ビジネス リーダーは IT に対する信頼を失いつつあります。その理由は次のとおりです
生成 AI は、テクノロジーが何を提供する必要があるかについてのビジネス リーダーの期待を変えたようです。
何年も、あるいは何十年もの間、情報テクノロジーの推進力は、より柔軟で順応性の高いアーキテクチャ、高度な分析、そして最近ではすべてソフトウェア定義の人工知能を通じて、機能の高度化と高速化を目指してきました。しかし、企業は改善が見られないようで、むしろ、自社の IT 機能の状態についてますます不安を感じています。
IBMのビジネス・バリュー研究所が発表した2,500人のビジネスおよびテクノロジー幹部を対象とした調査によると、基本的なITサービスの有効性に対するトップ・ビジネス・リーダーの信頼は10年前の約半分にすぎない。 AI は物事を改善するはずですが、生成 AI は経営陣の IT の現状に対する不満をさらに高めるだけです。
少なくとも、これは CIO、CTO、CDO からの言葉です。 IT リーダーが生成 AI (Gen AI) 導入の加速に向けて組織の準備を進めている一方で、IT チームの基本的なサービスを提供する能力に対する経営幹部の信頼は低下しています。サンプルに含まれるテクノロジー企業幹部のかなりの部分 (43%) が、生成 AI のせいでテクノロジー インフラストラクチャに対する懸念が増大していると述べています。
調査対象となったビジネス リーダーの半数未満 (47%) が、自社の IT 組織が「基本的なサービスにおいて効果的である」と考えており、2013 年の調査では 69% であったのに比べて減少しています。調査に参加した CEO のうち、IT が有効であると考えているのは 36% のみで、2013 年以降の 64% から減少しています。最高財務責任者は IT をもう少し高く評価しており、50% がその有効性を認識していますが、これは 2013 年以降の 60% から低下しています。
この不満の根底にあるものは何でしょうか？まず、テクノロジーが何を実現する必要があるかについて、ビジネスリーダーの期待が高まっています。デジタル中心で AI が蔓延する世界で競争上の優位性を生み出すために、企業はますます IT に依存しています。さらに、ビジネス リーダー自身も、10 年前の同僚よりもテクノロジーに精通しており、人生のほぼすべてをインターネットで育ってきた世代が経営陣に移行するにつれて、この傾向はさらに強まるでしょう。彼らは、すべてがインターネット速度で行われるか、オンライン サービスを通じてすぐに修正できることを期待しています。
したがって、テクノロジーのリーダーや専門家は「ある部分は首謀者であり、ある部分はマエストロである必要がある」とIBMの調査著者らは述べている。 「彼らは、ニーズを理解し、可能性を想像し、リスクを特定し、投資を調整するために、技術専門用語ではなく自分たちの言語を話すビジネスリーダーと協力して、データ、セキュリティ、運用、インフラストラクチャにわたるテクノロジー戦略を構築する必要があります。」
驚くべきことに、ビジネスリーダーとITリーダーの間のコミュニケーションやコラボレーションはほとんどないようです。調査対象となったテクノロジー企業の最高責任者のうち、財務部門と協力してテクノロジー指標をビジネスケースに組み込んでいると回答したのはわずか 39% でした。調査対象となった CFO の 35% は、戦略的期待を設定するために早い段階から IT 計画に取り組んでいたと報告しています。
今日の技術リーダーや専門家は、コンピューティング リソースと統合をはるかに超えたところに目を向ける必要があります。 「戦略を実現するには、従業員にインスピレーションを与え、顧客を喜ばせる実験や新鮮なアイデアを奨励し、学際的なチームを構築する必要がある」とIBMの著者は述べている。
「これは非常に大きな責任であり、多くのテクノロジーリーダーがそれに応えるのに苦労してきたものです。過去20年間でテクノロジーの範囲が拡大するにつれて、新しい役割が追加されました。しかし、テクノロジーリーダーのチームが成長しているにもかかわらず、テクノロジーは一貫して効果的に活用されていません。」ビジネスの戦略的意思決定に組み込まれている」と著者はさらに詳しく述べています。
テクノロジーはこの戦略的思考の一部である必要があります。ビジネス リーダーの少なくとも 43% は、人工知能を処理するための適切なインフラストラクチャがあるかどうかを懸念しています。今後 2 年間で、ハイブリッド クラウドと AI を合わせて予算の 50% を費やす予定です。
ビジネスへの IT サービスの提供を改善するために、レポートの作成者が提供する提案には次のようなものがあります。
より多くの女性を IT と AI に参加させる 「AI 世代は、歴史的に男性が主流だった IT 分野における女性の不足に関して新たな緊急性を生み出している」と報告書は述べています。 「2024年のIBM IBV年次女性調査では、女性幹部の67%が、生成型AIに関する会話をリードする女性が十分ではないと述べています。偏見が有害または不正確なAIモデルの出力として展開される場合、多様な労働力が信頼と信頼を向上させるための安全手段となります。ブランドエクイティ。テクノロジーのリーダーは、人材プールを増やすだけでなく、今後の AI 変革を形作る重要な視点を獲得するために、女性が IT および AI の専門家になることを奨励する必要があります。」
技術的負債の返済をビジネス上の必須事項にする: 「AI への対応に備えてレガシー システムをリファクタリングします。レガシー インフラストラクチャの課題は、大規模な AI の迅速な導入を妨げるビジネス上の障害であると再認識します。
AI を活用して AI を構築する: 「gen AI コード アシスタントを使用して、ハイブリッド クラウドと AI 用のアプリケーションを最新化します。あらゆる場所の AI に合わせてインフラストラクチャを最適化します。あらゆる場所の AI を念頭に置いて、インフラストラクチャの現在の状態を確認します。 」
ビジネスの成果に対するテクノロジーの影響を測定、測定、測定する: 特に、この調査で定義されたハイパフォーマンスなテクノロジー企業の CxO の回答者の中で、テクノロジーへの投資を測定可能なビジネスの成果に結びつけている組織は 12% 高い収益を報告していることがわかりました。成長。
データではなく結果について話す: 「カスタマー エクスペリエンスの向上と結果の提供に基づいてビジネスとの共通言語を見つけて、共通の目標に焦点を当てます。ストーリーテリングとシナリオ ベースの演習を使用して、テクノロジーとビジネスにカスタマー ジャーニーと問題点についての共通理解をもたらします。」
従業員の参加: 「従業員が AI をどのように使用してより良く、より速く作業できるかを定義させます。再スキルとスキルアップを昇進の機会に変えます。従業員が熟練度を向上できる AI アカデミーまたはセンター オブ エクセレンスを設立します。 」
最近では、ビジネスを成功させることは、テクノロジー企業を成功させることも意味します。 10 年前よりもはるかに多くのことがテクノロジーに期待されており、その期待は今後も高まるばかりです。