【IBM】2024高管调研-技术高管需要识别的六大盲点报告

技术高管研究总结

核心内容

本报告由IBM商业价值研究院与牛津经济研究院合作完成，基于对全球2,500位技术高管的调研，包括首席技术官（CTO）、首席信息官（CIO）和首席数据官（CDO），并涵盖26个行业和34个国家/地区。报告重点分析了技术高管在生成式AI时代所面临的六大盲点，并提出了应对策略和案例研究。

主要观点

• 技术必须成为一切工作的核心：技术不仅仅是赋能工具，而是推动创新和业务增长的核心驱动力。技术高管需要确保技术与业务目标紧密结合。
• 合作仅停留在表面：技术与财务部门之间缺乏真正的协作，导致技术投资与业务成效脱节。建立技术与业务的协作关系是实现AI价值的关键。
• 生成式AI可能会对企业造成破坏：技术高管需关注生成式AI对基础架构带来的压力，确保技术债务的偿还与架构的现代化。
• AI可能是不负责任的：技术高管需推动负责任AI实践，包括透明性、可解释性、公平性和隐私保护，以建立信任。
• 数据可能是一种负担：数据治理和管理不足导致数据无法有效支持AI应用。建立统一的数据治理框架是关键。
• 我们仍在采用过时的人才策略：技术人才短缺问题日益严重，需投资于再培训和技能提升，同时建立与外部合作伙伴的协同关系。

关键信息

• 技术与业务融合：技术不再是一个独立的职能，而是推动业务发展的核心力量。技术高管需使用业务语言与业务部门沟通。
• 生成式AI的挑战：尽管生成式AI带来了巨大机遇，但其对基础设施、安全性和治理提出了更高要求。
• 数据治理的重要性：数据管理需从后端提升至核心，确保数据质量、可访问性和安全性，以支持AI的广泛应用。
• 人才短缺与技能提升：未来三年内，云计算、AI、安全和隐私技能将更加紧缺，技术高管需推动内部再培训和外部合作。
• 绿色IT与可持续发展：技术高管需关注AI的环境影响，优先采用节能技术解决方案，推动可持续发展。

六大盲点详解

1. 技术必须成为一切工作的核心
   技术不仅是解决问题的工具，更是创造新机遇的关键。技术高管需确保技术与业务目标一致，推动创新。

2. 合作仅停留在表面
   技术与财务部门之间缺乏深层次协作，影响技术投资的业务价值实现。技术高管需加强与财务团队的沟通与协作。

3. 生成式AI可能会对企业造成破坏
   技术债务和基础设施不足可能阻碍生成式AI的部署。技术高管需关注基础设施的现代化与AI的整合。

4. AI可能是不负责任的
   缺乏透明性、公平性和隐私保护的AI应用可能带来信任危机。技术高管需推动负责任AI框架，确保AI的可信度。

5. 数据可能是一种负担
   数据治理不足导致数据质量低下，影响AI应用效果。技术高管需推动企业级数据治理，确保数据的可用性与安全性。

6. 我们仍在采用过时的人才策略
   技术人才短缺和技能不足阻碍AI创新。技术高管需推动人机协作，投资于再培训和技能提升。

行动方案

• 从战略到执行：制定清晰的AI战略，推动跨职能合作，确保技术投资与业务目标一致。
• 推动负责任AI：建立治理框架，确保AI的透明性、公平性和隐私保护，提升客户信任。
• 构建数据治理：采用企业级数据管理方法，如Data Fabric、主数据管理等，确保数据的统一与安全。
• 优化人才策略：推动内部再培训，与外部合作伙伴建立战略关系，构建多元化的人才队伍。

案例研究

• IBM Software：AI赋能设计：通过生成式AI优化设计流程，提高效率和创新能力。
• 台湾某交通运输企业：构建新一代购票系统：采用微服务架构和混合云平台，提升服务效率并降低运营成本。
• The Standard：FinOps与TBM结合：通过优化云成本管理，提高IT支出与业务目标的一致性。
• 国内某汽车企业：企业级AI平台：构建AI平台以支持业务流程自动化，提升运营效率和创新能力。
• 三星电机：构建可信数据平台：通过IBM解决方案整合数据，提升数据治理和安全性。
• 国内某股份制银行：数字化人才梯队建设：通过IBM支持，建立数字化人才通用能力模型，推动数字化转型。
• IBM HR：打造员工体验：通过数字助手优化人力资源流程，提升员工效率与组织决策能力。
• 国内某快消品企业：数字化人才培养：建立分层级、分角色的培训体系，提升组织整体数字化能力。

结论

技术高管在生成式AI时代必须突破传统思维，识别并克服六大盲点，推动技术与业务的深度融合。通过有效的战略制定、跨职能合作、负责任AI实践、数据治理、人才发展和绿色IT，技术高管可以带领组织实现AI驱动的创新与增长。