CIOと他のITリーダーは、2022年の予測と技術トレンドを共有しています

入力すると2022、CIOおよびその他のITリーダーは、同じ問題をさらに予測しています。組織は、他の革新的なテクノロジーの中でもとりわけ、近代化の取り組みと人工知能と分析の使用の増加、セキュリティの強化に引き続き取り組んでいます。

参照：人工知能倫理ポリシー(TechRepublic Premium)

2022の予測の中で、Forresterは「技術人材パニックは、新しいソーシングモデルが主流になるまで、大きなギャップを生み出します。」IT組織はに直面しています。 。8％の離職率。これは、Forresterによると、「将来に適した」人材戦略へのゆっくりとした動きを反映しています。

「テクノロジーの需要才能は、データと分析、情報セキュリティ、アーキテクチャ、クラウド、エンジニアリングに重点を置いて熱狂的なペースを維持しています」と、コーンフェリーの北米テクノロジーオフィサープラクティスのマネージングディレクターであるクレイグスティーブンソンは述べています。

これが彼らがどのように対処することを計画しているのかです。 「欲求不満の伝統的な企業は、人材を引き付けるために賃金を引き上げることに頼りますが、将来に適した企業は、クラウドファーストおよびプラットフォームベースのアーキテクチャを使用し、ローコード/ノーコードソリューションを採用して、最先端の技術スキルの必要性を減らします。」 Forresterによると。

スティーブンソンの他の予測は次のとおりです：

• 製品、データ、クラウド、エンジニアリング、情報セキュリティを含む幅広いポートフォリオの監督を拡大するテクノロジーリーダーの継続的な進化
• テクノロジー機能の効果的な展開を通じて、顧客体験の向上を促進する重要な推進力
• ビジネスインサイトと顧客分析の豊富で堅牢なセットを提供するデータ機能の作成における印象的な進歩

Forresterはまた、強制された、技術の急速な加速は、60の技術的負債を悪化させます企業の割合。

“In顧客にサービスを提供し、より回復力を高めるために急いでいる企業は、ハイブリッド顧客体験を強化する新しいデジタル機能を導入しています」とForrester氏は述べています。 「55世界の企業の％に対して、優先順位を付ける保守性を超えるスピードは、技術的負債を膨らませ、IT組織を近代化する能力をさらに危険にさらすことになります。」

デジタルトランスフォーメーションは次のレベルに移動します

Bridgestone Americasは、「持続可能なソリューション企業」へと変貌を遂げつつあると、CIOのTarenRodabaugh氏は述べています。 2022では、同社はコアビジネスの継続的な近代化に焦点を当てます「また、デジタルプラットフォームに傾倒し、戦略的パートナーシップを活用して、新しいビジネスモデルと機会を共同で構築し、拡大または構築します」とRodabaugh氏は述べています。

セキュリティは依然として最前線であり、「間違いなく、サイバーおよび情報セキュリティの取り組みの強化と準備に着実に取り組んでいきます。」

他の人たちと同様に、ロダボー氏は、人材イニシアチブは「可能な限り最高のチームを配置し、彼らが私たちの文化とブリヂストンの未来に投資していると感じられるようにするために」加速されると述べました。

Forresterは、「一流の技術幹部がデジタルから人間中心の変革へと飛躍する」と予想しています。 2022では、将来に適した企業は、デジタルトランスフォーメーションを超えて、次のようなイニシアチブを実装することを考えます。同社によれば、CXとEXを緊密に融合させるという。

“さらに、10技術リーダーの％は、競合他社の3倍の割合で戦略的パートナーシップとイノベーション慣行への投資も優先します」とForrester氏は述べています。

AI、MLトレンド

2022では、データはSeagateのCIOであるRaviNavik氏は、CIOがビジネス価値を実現するためのデータ主導の意思決定を支援するための基礎的かつ「一流の市民」になると述べています。

人工知能と機械学習は「 CIOが目標を達成するのに役立つ最高のテクノロジーと、追加の財源があれば投資の最高の選択肢」と語った。 「これらのテクノロジーにより、CIOは自由に使えるデータを最大限に活用し、より多くの情報に基づいた意思決定のための予測的洞察を生成できます。今後、CIOが優先する上位3つは、戦略、データリテラシー、AIです。」

AIが組織の優先事項になるにつれて、責任あるAIが必須になると、グローバルプロフェッショナルサービス企業Genpactの最高デジタル責任者であるSanjay Srivastava氏は述べています。

「大規模で体系的な混乱、したがってAIを主導する人々に大きな利益をもたらす」と述べた。 「しかし、それに伴い、CIOの業務にガイドラインと透明性を設定する責任が伴います。」

最初からAIのガバナンスを計画し、それに倫理を組み込むことが重要であると彼は言いました。 「長期的には、倫理はAIの重要な部分になります。データ自体にはプライバシーの問題があり、バイアスがかかる可能性があります。アルゴリズムには不注意によるバイアスが組み込まれている可能性があるため、企業は倫理的に慎重な方法でAIを使用する必要があります。」

AI倫理を正しく理解するための鍵は、AIプロジェクトから独立した監視を導入することです。これにより、意図しないバイアスを減らし、適切なユースケースに制限し、包括性と包括性を実現するように設計することができます。(Srivastava氏)

「最終的には、ほとんどの企業は、財務監査のように、AI倫理を取締役会の議題として持ち込むだろう」と彼は予測した。

クラウドの使用が拡大するにつれて、シンプルさの要求

クラウドへの移行は複雑さを生み出し、これにより簡素化への欲求が高まるとNaik氏は述べています。

「これは一般的な話です。組織はオンプレムのデータセンターからシンプルさを実現するためのクラウド。しばらくの間はそうすることがよくありますが、規模に達するとすぐにクラウドに直面します。複雑さ：複雑になったクラウドアーキテクチャのために、はるかに高いコスト」と述べた。 「[a total cost of ownership]の観点からは、満たされていない約束が伴います。」

In2021、組織は、コスト、サービス、および大規模な技術の複雑な層の予測不可能性なしに、アーキテクチャの簡素化を目指します。

「それはトリッキーです修正自体がより複雑になる可能性があるためです。たとえば、アプリケーションスタックは単純化する必要がありますが、中断することはありません」とNaik氏は述べています。

一方、IT組織は、複数のクラウドが存在するため、マルチクラウドという用語は誤った名称であると述べ、ワークロードの地理的な分解も求めると予測しました。

「企業は、データを1つの場所に常駐させ、それにアクセスするアプリケーションスタックを変更できるように、アプリケーションを交換可能に活用できることをますます望んでいます」とNaik氏は述べています。 「ハイパースケーラーを接続できる独立したデータプレーンを使用すると、データアクセスとモビリティの問題の多くを解決できます。」