CIO和IT領(lǐng)導者在評估其2023年數(shù)字化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略和優(yōu)先事項時，應該考慮通貨膨脹的影響、潛在的經(jīng)濟衰退和持續(xù)的供應鏈風險。這些趨勢表明，IT領(lǐng)導者應該在其2023年的數(shù)字化轉(zhuǎn)型優(yōu)先事項中考慮那些將推動成本節(jié)約、效率提高和風險降低的項目。

另一方面，圍繞客戶體驗、創(chuàng)新和新興技術(shù)的工作放緩可能會導致業(yè)務中斷。即使是建筑、制造、醫(yī)療保健、政府和高等教育等技術(shù)投資滯后的行業(yè)組織，也應該加快以客戶和增長為中心的數(shù)字化轉(zhuǎn)型舉措。

最重要的是，有些員工擔心自己的工作或懷疑雇主的財務穩(wěn)定性，科技行業(yè)最近的裁員可能會帶來企業(yè)文化方面的挑戰(zhàn)。CIO和IT領(lǐng)導者必須找到讓員工對自己的就業(yè)狀況感到安全的方法，并應考慮增加用于員工學習和實驗的時間和投資。

其結(jié)果如何?CIO們必須確定針對多種結(jié)果的力量倍增器的投資。以下是一些需要考慮的問題。

1、不斷改善就業(yè)體驗，定義工作的未來

在過去的幾年，很多員工開展遠程工作和混合工作，IT領(lǐng)導者應該不斷改善員工體驗。其策略包括通過員工調(diào)查來獲取員工對日常使用的技術(shù)的滿意度。IT運營部門還應部署數(shù)字體驗監(jiān)控解決方案，以幫助識別網(wǎng)絡性能和其他最終用戶問題。

具有前瞻性的IT領(lǐng)導者也將為其企業(yè)的未來工作設立愿景。隨著自動化任務的機會越來越多，未來的工作愿景指出了員工將如何利用技術(shù)來改善業(yè)務運營，并提供新產(chǎn)品、服務和創(chuàng)新。

一個需要考慮的趨勢是改善知識共享和減少與部落知識相關(guān)的風險。IT領(lǐng)導者應該升級協(xié)作工具、信息門戶、內(nèi)容管理系統(tǒng)和人工智能搜索技術(shù)，幫助企業(yè)專家和新員工分享知識。搜索平臺是一種力量倍增器，因為集中訪問非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以改善員工體驗并降低成本，特別是對于可以整合多種搜索索引技術(shù)的大型企業(yè)來說。

2、通過MLOps和ModelOps為生產(chǎn)提供更多的機器學習

雖然許多企業(yè)投資于機器學習實驗，但調(diào)查表明，企業(yè)很難將機器學習模型部署到生產(chǎn)中，監(jiān)控其有效性并支持正在進行的模型改進。例如，在調(diào)研機構(gòu)發(fā)布的一份名為“ModelOps 2022狀態(tài)”調(diào)查報告中，51%的受訪者表示已經(jīng)完成了早期的試點或?qū)嶒?，但尚未將其投入生產(chǎn)。

到2023年，這一統(tǒng)計數(shù)據(jù)令人不安，許多企業(yè)高管感到財務緊張，可能會減少對實驗性數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域的投資，這些領(lǐng)域并沒有產(chǎn)生很好的效果。這份報告還指出，86%的企業(yè)高管要求回答他們的人工智能投資的投資回報率，但48%的數(shù)據(jù)科學組織很難提供答案。

MLOps和ModelOps是兩種實踐和技術(shù)，可以幫助企業(yè)解決將模型引入生產(chǎn)并展示財務回報的差距。MLOps是機器學習的DevOps，旨在簡化模型開發(fā)和部署，ModelOps提供模型編目、治理和生產(chǎn)監(jiān)控。尋求擴大機器學習投資的IT和數(shù)據(jù)科學團隊應該考慮使用這些平臺，以減少在生產(chǎn)中交付和支持機器學習模型的時間、成本和復雜性。

3、規(guī)劃元宇宙、數(shù)字孿生和可持續(xù)基礎(chǔ)設施

當審視技術(shù)創(chuàng)新的視野時，可以將新興技術(shù)分為三個類別：

• 新興技術(shù)已經(jīng)成熟，可以進行早期嘗試。將元宇宙體驗歸入這一類，是因為該技術(shù)的體驗和可擴展性仍在發(fā)展中。大型B2C品牌可以嘗試采用這種技術(shù)，了解能夠在哪里創(chuàng)造早期的勝利。
• 數(shù)字孿生是一種被大肆宣傳但非常具有發(fā)展前景的技術(shù)，尤其是對工業(yè)、制造和建筑公司而言。一些行業(yè)的大公司應該尋找機會，讓數(shù)字孿生改善在職學習，降低操作安全風險，并計劃對其商業(yè)化產(chǎn)品進行更改。
• 許多上市公司都宣布了自己的環(huán)境、社會和治理目標。降低能源消耗是每個企業(yè)都應該優(yōu)先考慮的目標，CIO應該將可持續(xù)性目標納入其數(shù)字化轉(zhuǎn)型目標中。可選方案包括關(guān)閉耗電量大的數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設施，在不使用云計算資源時自動關(guān)閉，安裝可視化電源管理系統(tǒng)，并考慮采用可再生能源的電力為其設施供電。

4、擁抱AIOps來支持多云和微服務

數(shù)字和技術(shù)組織還必須應對管理混合云、多云架構(gòu)和微服務方面不斷增長的復雜性。許多投資于數(shù)字化轉(zhuǎn)型的CIO正在增加新的應用程序和數(shù)據(jù)量，其增長速度超過了他們淘汰遺留系統(tǒng)的速度。這些應用程序和數(shù)據(jù)湖的任務更加關(guān)鍵，因此企業(yè)期望提高服務級別，并從支持這些技術(shù)的IT運營中提高自動化程度。

采用AIOps技術(shù)旨在幫助IT Ops利用機器學習圍繞其所有監(jiān)視工具和可觀察性數(shù)據(jù)。這些技術(shù)聚合數(shù)據(jù)，使用機器學習來關(guān)聯(lián)警報，并幫助網(wǎng)絡運營中心更快地識別根本原因。這些技術(shù)的大多數(shù)還與IT服務管理、協(xié)作和其他自動化工具相關(guān)聯(lián)，以觸發(fā)通信和腳本化響應。例如幫助石油公司開發(fā)一個單一的控制面板，可以管理在公有云、數(shù)據(jù)中心和邊緣計算中運行的應用程序和數(shù)據(jù)庫。

5、數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)導者設定敏捷的自組織標準

行業(yè)專家在其發(fā)表的《數(shù)字開拓者》的一本著作中建議，CIO、IT領(lǐng)導者和創(chuàng)新者必須引導他們的公司走出危機模式，制定發(fā)展業(yè)務模式的數(shù)字轉(zhuǎn)型計劃。他在書中指出，“企業(yè)將永遠在進行轉(zhuǎn)型，必須建立數(shù)字化轉(zhuǎn)型實踐作為基本的核心競爭力。”

2023年最主要的趨勢是CIO的舉措，他們將為有抱負的數(shù)字轉(zhuǎn)型領(lǐng)導者(或者稱之為數(shù)字開拓者)制定強大的領(lǐng)導力和發(fā)展計劃。CIO可以通過授權(quán)他們領(lǐng)導敏捷、創(chuàng)新和實驗性的轉(zhuǎn)型計劃，來消除他們對裁員和經(jīng)濟低迷的高潛力員工的擔憂。CIO可以做到這一點的一種方法是鼓勵數(shù)字化轉(zhuǎn)型領(lǐng)導者定義標準，這是一個不斷發(fā)展適合企業(yè)的目標和文化的敏捷工作方式的過程。

相信，2023年將帶來一波新的驚喜、顛覆和技術(shù)創(chuàng)新。尋求力量倍增器的IT領(lǐng)導者將更善于處理遇到的問題和挑戰(zhàn)。