2024 年の CIO の 14 の優先事項とトレンド

GenAI は 2024 年の最大のテクノロジー トレンドとなり、新しいツールのレビュー、インフラストラクチャの構成、新しいリスクへの備え、新しいユーザー エクスペリエンスの活用を担当する取締役会の CIO にとって優先事項となります。

これは簡単なことではありません。ほとんどのベンダーが、多くの場合多大なコストをかけて新しい GenAI 機能を追加しているからです。 CIO は、これらのツールが真の価値を提供できるのか、それともコストのかかる失敗につながるのかを判断するために、これらのツールのビジネスケースを作成する必要があります。

GenAI が CIO に与える影響は、新しい GenAI ツールやインフラストラクチャ自体をはるかに超えるものになります。CIO には、データ インフラストラクチャとプロセスのアップグレード、新しいサイバーセキュリティ ツールの予算化、新しい人材の獲得、チームのスキル向上、より効率的なプロセスによって解放された従業員の再配置などの任務も課される可能性があります。

GenAI に加えて、CIO はクラウド インフラストラクチャの ROI のレビュー、倉庫自動化インフラストラクチャの統合、新しいデジタル ツイン ツールの価値の検討において、ますます重要な役割を果たすようになります。

2024 年にさまざまなトレンドが CIO の優先事項にどのような影響を与えるかを説明します。

ジェンAI

1. GenAIの価値を実現するには、ビジネスチームとの連携が重要

パブリシス・グループのエグゼクティブ・バイスプレジデント兼グローバルエンジニアリング責任者のティラック・ドダパネニ氏は、GenAI のビジネス価値を発見することが CIO にとって最優先事項になるだろうが、テクノロジーの進化のスピードを考えると決して簡単な仕事ではないと語った。

「CIO は予測可能だが重大な課題に直面しており、彼らの最優先事項はビジネス チームを理解し、協力して GenAI の影響を把握することです」と彼は述べています。

CIO はビジネス チームと緊密に連携して GenAI のアプリケーションを特定し、必要なツールとプラットフォームの提供を促進し、その実装に関連するビジネス ケースとコストを戦略的に計画する必要があります。

重要な側面はアーキテクチャの抽象化を作成することにあり、CIO はこれらの進歩に関連するコストについても深く理解する必要があります。

2. AIの不安定性が組み込み型GenAIプラットフォームの利用を促進

一部の企業は今後も実験を続け、時には GenAI の取り組みを拡大していくだろうが、コンサルティング会社エベレスト グループのパートナーであるユガル ジョシ氏は、シンプルさとスピードを求めて、ServiceNow、SAP、Salesforce、Microsoft などの既存のプラットフォームに目を向ける企業が増えるだろうと述べた。現在、AI ツールは不安定すぎるため、ほとんどの CIO が投資することができません。

大きな懸念となるのは、プラットフォームプロバイダーが要求する価格上昇です。ジョシ氏は、場合によっては GenAI の製品が他の製品やサービスよりも 200% 高価になることもあると述べた。一方で、これらのベンダーは補償保護も提供し始めており、これが新たな責任に対する人々の懸念を和らげるのに役立つかもしれない。

3. 新たなGenAIリスクにはガバナンスフレームワークと企業文化の見直しが必要

企業が GenAI に集まるにつれて、CIO は管理しなければならないリスクに対処する任務をますます負うようになります。プロティビティの新興テクノロジー グループのマネージング ディレクター兼グローバル ヘッドであるスコット ラリベルテ氏は、CIO は適切な期待値と ROI 予測を設定する必要があると述べています。

主要な経営幹部と協力して、新しいユースケースが全体的なビジネス戦略と一致していることを確認する必要があり、また、強固な AI ガバナンス フレームワークの確立にも関与する可能性があります。 CIO は、信頼を構築し、新しいツールの導入を促進するために、AI と人間の能力の共生関係を重視した継続的なイノベーションの文化を育成する必要があります。

4. GenAIはUXとUI戦略の見直しを推進する

CIO は、社内外の利害関係者の UX および UI 要件も理解する必要があります。

「ユーザーインターフェースの伝統的な概念はパラダイムシフトを遂げつつあり、特に GenAI を使用するプラットフォームでは UX 戦略の大幅な再考が求められています」と Doddapaneni 氏は言います。多くの種類のインタラクションはチャットボット モデルに適合しないため、UI に対する異なるアプローチが不可欠です。

データ

5. GenAIタスクに必要なデータエンジニアリングとデータアーキテクチャ

Doddapaneni 氏は、GenAI のニーズに対応する今後のタスクの 60% から 70% がデータ エンジニアリングを中心に展開されると予測しています。 CIO は、コア データ アーキテクチャを確立する必要があります。また、適切なデータ フォーマット手順を開発し、モデル トレーニングのためにデータを適切な場所に配置し、データ バージョンの正確性を確保し、データ ウェアハウスや顧客データ プラットフォームなどのデータ プラットフォームの現在の状態を評価する必要もあります。

6. データ管理とガバナンスが焦点

世界的なコンサルティング会社 SSA & Company の応用ソリューション責任者であるニック・クレイマー氏は、AI に関するニュースや誇大宣伝が絶えないにもかかわらず、AI の導入は今後も遅いと予測しています。現在の環境では、最も革新的な CIO はデータの管理とガバナンスに重点を置くでしょう。これらの CIO は、高品質のデータの管理、非構造化データの管理、データ リテラシーの構築を最優先に考える必要があることを認識しています。これらの取り組みは、多くの場合、イノベーション予算の範囲内で正当化され、可視性、知識の共有、より適切な意思決定を通じて直接的な影響をもたらします。

サイバーセキュリティ

7. AIによって増幅されたサイバー脅威には、セキュリティ予算の増額と新たな戦術が必要

2024 年には、AI によって脅威アクターの戦術、技術、手順が強化されます。世界的な企業情報およびサイバーセキュリティコンサルティング会社 S-RM のアメリカ大陸事業開発責任者であるスティーブン・ロス氏は、これにより、標的を絞ったスピアフィッシングの率が上昇し、詐欺攻撃が簡素化され、ヴィッシング (音声フィッシング) が促進されると予測しています。

ロス氏は、脅威の状況がはるかに速いスピードで進化しているにもかかわらず、米国のサイバーセキュリティ予算の平均は昨年わずか1％しか増加していないことを懸念している。 5 年前には機能していたセキュリティ ツールはもはや効果がなく、一見すると堅牢に思えるベンダーでさえも危険にさらされています。 「CIO は予算の期限内に重要な技術アップデートを実施しようと奮闘しており、企業は脅威アクターの先手を打つ必要がある」とロス氏は述べた。

8. サイバーセキュリティとビジネス目標の整合が最も重要

デロイト リスク＆ファイナンシャル アドバイザリーのプリンシパル、アンドリュー・モリソン氏は、リスク管理と業務効率のバランスを取るという課題が続く中、2024年もサイバーセキュリティ戦略を全体的なビジネスニーズと整合させることがCIOにとっての優先事項であり続けるだろうと述べた。

「サイバープロジェクトの実行はCISOや情報セキュリティ責任者の責任となることが多いが、CIOは全体的なビジネス戦略の一環としてサイバーと連携する必要がある。これは、特にデジタル変革のペースが加速する中では、しばしば困難となる可能性がある」とモリソン氏は述べた。

企業が成長を実現するために、より多くのデータをエッジにプッシュし、クラウドへの依存度を高め、GenAI などの高度なテクノロジーを導入するにつれて、攻撃者がシステムを侵害するために悪用できる新たな脆弱性も生み出される可能性があります。自社の戦略において設計段階からセキュリティを重視したアプローチを優先し、この考え方を新しいテクノロジーの実装にも適用する CIO は、今後数年間で自社の競争優位性を高める上で有利な立場に立つことになります。

タレント

9. IT人材に重点を置くには、人事部門と人材獲得チームとの緊密な連携が必要

Lotis Blue Consulting のビジネス変革プラクティスのパートナーである John King 氏は、2024 年の CIO は組織内の主要な人材のアップグレード、管理、維持を優先する必要があると予測しています。サイバーセキュリティ、AI、クラウド移行、デジタル変革などのテクノロジートレンドには、根本的に異なる高度なスキルが必要です。大幅なスキルアップとスキル再習得の取り組みがなければ、新しいテクノロジー プロジェクトの ROI は不十分となり、ビジネスの導入が遅れることになります。

成功するには、人事、職場学習、人材獲得の各チームと緊密に連携し、既存の従業員のスキルをアップグレードし、新しい機能を導入するために必要な投資を調整する必要があります。これは非常に重要です。

「企業がITを高度に戦略的な資産とみなさなければ、遅かれ早かれこのような議論が起こるだろう。なぜなら、雇用と報酬が維持されなければ、高度なスキルを持つ従業員は引き抜き業者にとって非常に魅力的だからだ」とキング氏は述べた。

適切なプロファイルを持つ新しいリソースを導入するには、以前の IT 採用よりもコストがかかる可能性があります。時間の経過とともに、コードの作成と統合に GenAI などのテクノロジーを実装すると、IT に必要な人員の総数は削減されますが、総コストはおそらく同じままです。

これらのプログラムが開始されると、CIO は、特に従業員のキャリアへの投資の増加を考慮して、従業員が仕事に熱心で意欲的であり続けること、また離職するリスクがないことを確実にする必要があります。 IT 組織の健全性を監視し、離職のリスクがある領域を特定し、従業員を維持するために迅速に介入できるアプローチを開発するには、HR との連携が不可欠です。

10. 従業員の学習プログラムと人材管理を加速する

コンテンツ管理プラットフォーム Hyland の CIO である Stephen Watt 氏は、従業員のトレーニングと関与を必要とする新しい AI システムなどの新しいテクノロジーが採用されるにつれて、2024 年には人材管理が CIO にとって重要なトレンドになると予測しています。

企業は、スマートでカスタマイズされた AI のインタラクションとプロセスを通じて、人材不足を解消するための新しい革新的な方法を今後も模索し続けるでしょう。それでも、それらを構築できるチームメンバーのスキルが必要です。

「技術チームとビジネスグループ内でAIスキルを向上させ、彼らもこれらの技術がどこでどのように最大の影響を与える可能性があるかを理解できるようにする必要がある」とワット氏は述べた。

GenAI は変革をもたらすテクノロジーですが、GenAI システムとプロセスへの移行には、それを機能させる人材が依然として必要です。 「リーダーとしての私たちの仕事は、このスキルセットを開発するために最高の人材を訓練し、確保し、競争できるようにすることです。そして、これがテクノロジー自体よりも最も時間と労力を要するトレンドになると思います」とワット氏は語った。

11. 取締役会はCIOにエンジニアリングの人材と人員配置の見直しを要請

代わりに、CIO はコーディング プロセスにおける GenAI 主導の生産性向上とソフトウェア エンジニアリング ライフサイクルへの影響についても計画する必要があります。ジョシ氏は、取締役会のメンバーが CIO に IT 人材モデル、システムの構築と運用に必要な従業員数、求められる新しい役割とスキルを再考するよう促し、個人向けに GenAI 中心のキャリア パスを計画するよう促すことを期待しています。

「これはCIOにとって難しい仕事になるだろう。これまでの技術革新よりもはるかに深いレベルで人材への影響を理解する必要がある」とジョシ氏は語った。

GenAI 関連の生産性向上により、サイバーセキュリティなど慢性的に人手不足の分野で人材を解放できる可能性があります。 「すべてのCIOが不満を漏らしているが、資金がないので何もできない」とジョシ氏は語った。彼は、取締役会がこれらの人材問題を改善するために CIO に GenAI の使用を求めるだろうと予測しています。

インフラストラクチャー

12. 倉庫の相互運用性が成熟する

物理的な製品や物流を扱う企業の CIO は、倉庫自動化のためのテクノロジー スタックをますます優先するようになるでしょう。これまで、自動化ソリューションは、同じ言語を話さないことが多く、すべてを統合するために複雑なカスタム コードが必要になるため、統合が困難でした。

「現在、SVT Robotics のようなオープン インターフェイスと相互運用性プラットフォームを使用して開発されるシステムが増えており、システムの統合と接続が容易になっています」とコンサルティング会社 InterAct Analysis のリサーチ アナリスト、Rowan Stott 氏は述べています。「CIO は、ロボット工学や輸送システムのイノベーションを活用して業務を効率化し、コストを削減しやすくする、より相互運用性の高いテクノロジ スタックの開発方法について考える必要があります。」

13. クラウドコストの議論ではROIが重視される

CIO は、高騰するクラウド料金に関する議論にますます巻き込まれるようになっています。 Everest Group は、顧客の 87% がクラウド導入によって得られる価値に満足していないことを発見しました。ジョシ氏は、2024年にはコストに関する議論はますますROIに重点を置くようになると予測しています。

企業は、クラウド プロバイダーとテクノロジー サービス パートナーが、クラウド導入の過程を示し、ROI がプラスになるまでのタイムライン、必要な先行投資額と年間投資額、そこに到達するために移行する必要があるクラウド ワークロードの数を見積もる ROI モデルを構築することを望んでいます。

14. AIが物理ベースのシミュレーションを民主化する

GenAI は今年注目を集めているようですが、物理ベースのシミュレーションとデジタル ツインのイノベーションが製品の製造において重要な役割を果たし、以前は高価で複雑だったツールを民主化する可能性があります。 (物理シミュレーションとは、数式を使用して現実世界の行動を再現するコンピューターベースのモデリングです。) たとえば、2023 年後半に Google の研究者は、以前は数十台のマシンで数時間かかっていた新しい気象シミュレーション モデルを 1 台のマシンで数分で実行できるデモを行いました。CIO は、このような組み合わせと関連するインフラストラクチャおよびトレーニングの費用対効果を判断する責任を負う可能性があります。

アルテアのデータ分析およびモノのインターネット担当上級副社長、クリスチャン・バックナー氏は、AIと物理シミュレーションを組み合わせる企業が増えると予想している。物理モデルは大量のコンピュータパワーと時間を費やすことがあり、AI は利用可能な履歴データによって制限されますが、これらのツールを組み合わせて使用​​することで、制限を減らしながら両方の長所を活かすことができるようになります。

「物理モデルが AI とともに加速され、物理モデルからの合成データでトレーニングされた AI モデルと、自然言語インターフェースを通じて加速されたシミュレーション ユーザー ワークフローがますます増えるでしょう」とバックナー氏は述べました。その結果、計算コストとユーザー作業が大幅に削減され、反復処理がより高速かつ正確になります。