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          Gartner發(fā)布2025年及未來中國CIO數(shù)字領導力的重要預測

          作者: 時間:2025-01-13 來源:EEPW 收藏

          Gartner近日發(fā)布2025年及未來,針對中國首席信息官(CIO)數(shù)字領導力的重要預測,探討了中國企業(yè)機構如何利用技術創(chuàng)新實現(xiàn)業(yè)務增長。

          本文引用地址:http://cafeforensic.com/article/202501/466315.htm

          中國市場在嚴格的監(jiān)管下,仍受到大量AI投資的鼓舞,許多企業(yè)機構都渴望利用新技術實現(xiàn)業(yè)務增長。在快速發(fā)展的技術生態(tài)系統(tǒng)中,中國CIO及其團隊正在探索與增長和創(chuàng)新機會相關的不確定性。對此,Gartner分析師提出了以下五大戰(zhàn)略預測。

          到2028年,55%的中國CIO將負責利用代理型AI和多功能機器人取代人工,提高生產(chǎn)力。

          在自動化需求的推動下,中國的代理型AI和多功能機器人市場正在大幅增長。先進的代理型AI系統(tǒng)可以自主完成復雜的決策任務,減少日常運營對人力的依賴。將代理型AI和多功能機器人集成到現(xiàn)有流程中可以幫助CIO降低成本、提高生產(chǎn)力。

          Gartner研究副總裁高挺表示:“從長遠來看,代理型AI和多功能機器人的采用將導致人類因自動化而喪失部分崗位。AI和機器人驅動的自動化將加劇收入不平等。從短期來看,未來人類可能會作為合作伙伴,而非競爭對手,與AI系統(tǒng)并肩工作。人類與AI的合作能夠提高生產(chǎn)力,同時在決策過程中保留必不可少的人類監(jiān)督。”

          到2027年,60%的中國大型企業(yè)機構將在安全運營中心(SOC)采用暴露面管理技術,以提高事件響應效率并減少漏洞。

          開源、第三方和國產(chǎn)軟件(包括AI應用)的廣泛使用增加了現(xiàn)代網(wǎng)絡攻擊的復雜性。安全攻擊不僅會瞄準漏洞,還會利用無法以補丁修復的暴露面,如錯誤配置和數(shù)字供應鏈弱點。越來越多的中國企業(yè)機構認識到,割裂地進行暴露面管理以及威脅檢測、調查和響應(TDIR)會導致效率低下。

          Gartner高級研究總監(jiān)趙宇表示:“中國企業(yè)機構正越來越多地通過攻擊模擬、配置評估、滲透測試和攻防演練來驗證暴露面的影響。這種積極主動的做法正在整合到TDIR策略中,以更有效地預測威脅行為并優(yōu)化響應計劃?!?/p>

          到2026年,10%走向全球的中國大型企業(yè)將在中國市場采用全球供應商的應用,以最大限度地提高效率并簡化運營。

          在國內經(jīng)濟低迷的情況下,大型企業(yè)正積極尋求從全球市場獲得增長。在海外市場當?shù)卮罱I(yè)務是擴張的主要途徑。海外子公司通常更傾向于使用全球供應商的應用,尤其是企業(yè)資源規(guī)劃(ERP)和客戶關系管理(CRM)應用。與在中國使用的本土應用相比,這些應用能更好地支持其海外業(yè)務需求。

          Gartner研究副總裁沈哲怡表示:“當海外業(yè)務達到或超過中國業(yè)務規(guī)模時,母公司可能會考慮在所有市場(包括中國)實現(xiàn)全球應用標準化,以提高效率和簡化運營。這需要企業(yè)在業(yè)務流程、治理、工作方式和協(xié)作方面進行調整。”

          到2028年,50%構建于2023年之前的中國D&A平臺,將因為與生態(tài)系統(tǒng)脫鉤而過時。

          宏觀經(jīng)濟的不確定性,促使中國企業(yè)機構強調其數(shù)據(jù)和分析(D&A)投資的直接業(yè)務價值。數(shù)據(jù)中臺等純粹由技術驅動的端到端定制化D&A平臺無法確保切實的商業(yè)回報,正在失去利益相關者的支持。

          Gartner高級研究總監(jiān)顧星宇表示:“為應對價值實現(xiàn)和技術可組裝性的挑戰(zhàn),一種以D&A平臺供應商、AI供應商、服務供應商和云服務提供商生態(tài)系統(tǒng)合作為基礎的新部署方法正獲得市場的青睞。”

          到2028年,90%的中國企業(yè)將采用托管而非自建AI基礎設施,以實現(xiàn)更高的可擴展性、成本效益和運營靈活性。

          出于數(shù)據(jù)隱私和安全方面的考慮,許多企業(yè)傾向于使用企業(yè)數(shù)據(jù)對模型進行微調,或在企業(yè)本地部署GenAI解決方案,這就要求基礎設施和運營(I&O)團隊構建AI基礎設施,以支持此類業(yè)務計劃。然而,AI基礎設施的生產(chǎn)運營需要長期投資,大多數(shù)企業(yè)最終將放棄自建的想法或停止投資現(xiàn)有AI基礎設施。

          Gartner研究總監(jiān)張吟鈴表示:“未來I&O的工作重點將不再是資源規(guī)劃和維護,而是供應商的選擇和管理、云平臺的運營和資源利用的治理。”



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