Gartner2025领导力协同软件领导者与DA领导者如何共同推动AI创新报告14页_1mb

报告摘要

背景
软件工程领导者与数据与分析（D&A）领导者作为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。软件工程团队聚焦技术创新，通过前沿解决方案与工程效能优化推动AI增强型软件工程实践；D&A团队则以商业洞察力为核心，将数据资产转化为决策智能，优化客户体验并创造商业价值。

挑战
当前AI技术快速发展导致职责边界模糊，企业面临AI责任碎片化问题。传统上，两者以独立个体形式运作，但需转向跨职能协作以应对复杂决策环境与技术迭代。现有IT运营模式下，权责划分不清、术语差异及评估标准冲突等问题，易引发协作壁垒，影响战略落地。

协同策略

重构权责矩阵
- 明确分工与协同边界，基于战略目标达成职责共识，通过沟通校准适应业务需求变化。
- 引入CIO/CTO等高层主导权责仲裁，避免责任分歧。
建立指标体系
- 制定业务成果驱动型指标（ODM），将操作性指标与业务结果直接关联。
- 对齐跨团队KPI，确保协作方式透明，推动整体收益最大化。
优化团队架构
- 企业需根据IT价值主张选择运营模式（如资产优化型、价值优化型或创新优化型）。
- 若采用数字产品交付模式，整合软件工程与D&A团队至敏捷团队；若侧重IT服务交付，则保持独立运作，仅在跨学科项目中组建混合团队。

实施建议

权责与流程对齐
- 重新评估所有权和责任划分，严格实施协作框架，确保战略目标与IT运营模式一致。
技术与数据整合
- 联合D&A领导者制定AI就绪战略，整合数据治理、DevOps、MLOps与负责任AI原则。
- 强化平台工程与数据工程协作，避免资源重复投入，聚焦统一数据平台建设（如元数据管理、安全管控）。
能力建设
- 投资AI核心技能，推动组织人才转型，提升软件开发与数据科学的协同能力。