【Gartner】领导力协同：软件领导者与D_A领导者如何共同推动AI创新_14页_906kb

Gartner软件工程领导者服务总结：领导力协同与AI创新

核心内容

Gartner的研究聚焦于软件工程领导者与数据与分析（D&A）领导者在推动AI创新中的协同机制。在数字化转型和AI技术快速发展的背景下，传统职能分工导致组织孤岛，影响了技术执行与数据资产的战略耦合。因此，企业需要通过文化与架构变革，优化跨职能协作，以实现业务目标和技术创新的平衡。

主要观点

• 职能分化与协作挑战：软件工程领导者通常关注技术执行，而D&A领导者侧重业务决策。这种分化容易造成组织孤岛，阻碍AI项目的顺利推进。
• 数据驱动转型的压力：软件工程领导者在AI转型中面临数据可及性与整合的挑战，数据往往分散且难以统一管理。
• 敏捷协同的价值：Gartner调研显示，开发、数据科学与工程团队的敏捷协同可显著提升数据可及性与团队生产效率。
• 权责矩阵重构：企业应重新定义软件工程与D&A领导者的权责边界，建立平衡的协作关系，并通过CIO/CTO等决策层进行权责仲裁。
• 指标对齐的重要性：统一跨职能指标，对齐长期目标，有助于实现突破性业务价值。建议采用业务成果驱动型指标（ODM）以指导团队协作。
• 团队架构优化：企业应根据IT运营模式选择合适的团队架构，以适配战略目标。在价值优化和创新优化模式下，更倾向于整合D&A与软件工程团队。

关键信息

战略协同的重要性

软件工程与D&A领导者是数字化转型的双引擎，分别承担技术驱动与业务赋能的战略角色。两者需要通过协同作战解决企业级复杂问题，尤其是在AI技术快速迭代的背景下。

AI项目责任分布

• AI项目责任呈现碎片化特征，企业通常采用职能分散型、部门孤岛型或权责模糊型的管理模式。
• 仅23%的受访者能明确归属特定职能角色，IT与非IT部门在AI责任承担上呈均衡分布。

IT运营模式

Gartner识别出五种IT运营模式，包括：

• 资产优化型
• 流程优化型
• 服务优化型
• 价值优化型
• 创新优化型

企业应根据其核心目标选择合适的运营模式，以支撑战略实施。

团队结构与协作方式

• 在数字产品模式下，企业更倾向于将软件工程与D&A团队整合至敏捷团队，以协同开发数据、分析与软件组件。
• 在服务优化型或流程优化型模式下，团队可保持独立运作，但在跨学科合作项目中需组建混合团队，确保深度协作。

建议

重构权责矩阵

• 与CIO和CDAO（或CTO）协同，明确AI项目的责任矩阵。
• 联合制定AI就绪的D&A战略，整合数据治理、DevOps、MLOps及负责任AI原则。

调整指标体系

• 建立业务成果驱动型指标（ODM），将团队KPI与业务结果明确关联。
• 通过可视化关联图识别潜在冲突点，指导跨职能协作。

优化团队架构

• 根据企业IT价值主张与运营模式，选择合适的团队架构。
• 在价值优化与创新优化模式下，建议采用数字产品交付模式，将D&A与软件工程团队整合至产品团队。

依据

• Gartner《2024年首席数据与分析官（CDAO）议程调研》：收集了479名受访者的数据，揭示了D&A领导者的战略挑战与议程重点。
• Gartner网络研讨会投票数据：显示了AI与GenAI在企业中的应用趋势和挑战。
• Gartner《2024年数据、分析与软件开发交汇点调研》：调研了402名受访者，聚焦数据团队与软件开发团队的协作实践。

客观、可执行的洞察

Gartner为数据与分析及软件工程领导者提供了以下免费资源：

• 指南：《AI数据就绪的关键要素》
• 路线图：《打造行业前沿的软件工程部门》
• 电子书：《提高软件和SaaS采购谈判能力的8个步骤》
• 网络研讨会：《DeepSeek与Manus揭秘：真相、误解及其对企业的实际影响》

这些资源旨在帮助企业更好地应对AI创新中的协同挑战，提升决策质量与执行效率。