我们就各行各业首席数字官在2024年技术领导力方面的优先事项进行了咨询。
这些数字领导者强调，需要使技术计划与业务目标保持一致，并从战略高度思考人力资本的重要性。
为了削减成本并精简运营，有必要从试探性地尝试人工智能转向广泛部署。
面对充满挑战的经济形势和技术颠覆，我们就各行各业首席数字官在2024年技术领导力方面的优先事项进行了咨询。他们强调，需要使技术计划与业务目标保持一致，并从战略高度思考人力资本的重要性。
2024年，企业的重点是削减成本和精简运营。为实现这些目标，它们正从试探性地尝试人工智能（AI）转向广泛部署，这可能会为企业的组织架构以及与客户的互动方式带来重大变化。
然而，随着生成式AI的迅速兴起，领导者还必须认识到，在将技术融入业务模式时保持灵活性和适应性的价值，并制定以人在信息策展中的作用为优先、同时运用政策即代码等创新手段的方法。
“简化与数字化”
John Schultz，执行副总裁兼首席运营与法律官，Hewlett Packard Enterprise
在经济不确定性的背景下，围绕生成式AI的热议为企业提供了一个绝佳机遇，使其能够把人员聚焦于更高价值的职能。大多数企业的流程中都嵌入了不必要的人工干预，这是对人力资本的低效利用。然而，挑战在于说服领导者拿出勇气，选择拥抱未来而非固守熟悉的做法，并实施必要的变革，以简化和数字化其运营。在此过程中，企业还可以开始将精力投入到利用AI增强人类智能上，使人们能够更快、更好地做出决策。
“数字安全优先”
Jill Crisman，执行董事，DSRI，UL Research Institutes
随着众多行业推进现代化并融合AI，应对与数字技术相关的安全风险从未如此重要。越早衡量和缓解风险，企业就越能采用并提供更好、更安全的数字服务。
我们正在研发用于衡量数字风险成本的技术，尤其是那些源于AI的风险。AI事件数据库对AI危害的集体历史进行了索引，使行业能够从经验中学习，从而帮助防止未来的不良后果。在数字服务的采用和发布之前就考虑安全问题，我们便能共同为所有人构建更安全的数字生态系统。
“使数据举措与业务目标保持一致”
Vladimir Lukic，全球技术与数字优势业务负责人，Boston Consulting Group
生成式AI仍是热门话题。各机构需要快速行动，并全面擅长利用自身的数据、信息和知识。从这个意义上说，生成式AI是首席数据官们提升一些长期存在的数据挑战（例如治理缺失、质量问题）并推动行动的绝佳催化剂。其中一部分工作将是向高级管理层阐明，成为数据驱动型公司真正意味着什么——本质上，就是数据层面的“业务管理”。我们将持续看到业务部门与IT部门走得更近。使数据举措与业务目标保持一致、培育数据驱动型文化、推动跨职能协作，将成为优先事项，也是取得成功的关键。
“让人们获得高质量信息”
James Kugler，EMD Digital首席执行官，Merck KGaA
在过去40年里，信息传播变得更容易、更快速、更自由。在过去10年里，信息创建变得更容易、更快速，我们甚至还为分享信息的人付费。我们创作、消费和传播的内容比以往任何时候都多。这给我们留下的是大量噪音，是我们无法消化的噪音。
step进入2024年，噪音在机器手中已变得无穷无尽。随着企业争相投资下一个大语言模型（LLM）项目，它们可能会忽视在AI时代最重要的东西：人类。人类决定质量。而为AI提供动力的信息质量将决定其最终价值。为了在这个新时代创新并快速交付，领导者应投资于让人们能够借助系统提升信息透明度、可追溯性和验证能力。这样做，我们便能充分发挥颠覆性技术的潜力，推动进步。
“将数据转化为价值”
Ivan Herrero，首席数据官，Intercorp
在我们继续应对不确定的经济形势之际，至关重要的是利用公司的每一项资产，以成功驾驭未来的浪潮。理解并释放数据的价值，利用AI和机器学习来优化成果，将既是目标，也是检验这些能力成熟度的考验。
只有部署以下运营模式，才能确保从公司的战略目标到执行层面始终保持一致：
严格排序优先级，从战术性举措转向战略性举措；
评估数据与分析团队的效率并持续改进；
将数据与分析团队融入各职能领域，以寻求共同目标；以及
衡量并推动各职能领域对数据产品的采用（价值只有通过行动才能实现）。
统一这些流程必将推动数据向有形价值的转化，既为我们的公司，也为我们所服务的家庭带来价值。
