全球 CIO AI 指标报告

引领您的组织走向AI支持的未来 目录 Introduction 在变化的时代，巨大的可能性往往伴随着巨大的压力。 随着AI的发展，没有什么比CIO办公室更真实的了和机器学习(ML)。IT将在几乎每个阶段-从选择到部署和评估-这使得他们是衡量组织是否准备好接受AI和ML。它还使IT成为业务变更的自然架构师，这些变更承诺彻底改变工作世界。 IT领导者的压力超出了技术本身。我们现在明白了显然，不管你喜不喜欢，首席信息官的办公室已经演变成一种文化组织的变更代理。CIO必须准备组织广泛进步的文化，同时确保这些进步奏效并像广告一样提供价值。 幸运的是，他们不必独自做这件事。 IT在组织内采用AI方面领先。 组织机构* 调查问题:以下哪一项最好地描述了您当前的AI和ML采用水平团队？（所有受访者；财务和采购n = 640；HR n = 640；IT n = 640。）受访者选择一个响应选项，以反映AI和ML在他们自己的团队中的采用。 这不是AI和ML通常的简报。 大多数IT领导者不再需要有关AI和ML的课程“在地平线上。”他们在这里，正如整个报告中所说明的那样，决策者对他们的热情和理解是一致的这些技术。今天的CIO需要的是一条前进的道路，因为他们同时平衡了几个令人生畏的优先事项: •在支持技术变革的同时进行戏剧性的技术变革接受这些变化的组织文化•扩展IT在业务中作为价值创造者的角色，而无需忽视传统的技术责任•为整个企业的团队做好准备，以改变他们的工作方式-集成生成AI和其他新工具-同时确保工作仍在继续 “全球CIO AI指标报告”是这一途径的开始。 按地区划分的IT受访者。 “全球CIO AI指标报告”简介。 本报告中的数据基于对2, 355项全球调查的结果跨职能的高级业务主管。除了定量研究中，我们采访了11位来自金融行业的全球高级商业领袖以及采购、IT和HR，以获取他们对研究结果的见解。本报告整理了接受调查的640名IT领导者的回复，以提供领导者和决策者对IT中的AI格局有当前的看法。更多细节包括在第17页这份报告。 接受调查的IT受访者头衔： •首席信息官•首席技术官•副总裁/ IT主管• Head of IT 四个关键机会。 “ Workday委托全球AI指标研究，以带来清晰度和指导领导公司度过这一复杂局面的CIO情况。毫不奇怪，许多这样的领导人-在全球各地行业-面临着类似的挑战，他们分享了很多在几个月的密集数据收集中与我们分享的信息。 AI是一个改变游戏规则的作品技术。将会有赢家和输家。如果你是组织思维你就坐这个出去或等着看，你可能发现自己落后很快。 这些数据为IT领导者带来了四个重要的机会： 1创新业务运营。 Upskill并授权IT团队部署AI和ML。 戴夫·麦肯齐管理校长，数字，Aurecon 3抓住时机，按顺序获取数据。 更多来自这个演讲者 成为组织变革的推动者。 这些机会远远超出了传统的“工作”的限制。 CIO."The role is changing, as are the stakes in execution well. This reality可能会让IT领导者感到耳目一新或不祥，具体取决于他们的个人经验和观点——然而，它不是可选的。 值得庆幸的是，早期采用者正在寻找将AI注入核心业务的方法在整个组织中真正扩展技术的过程。随着正确的战略，今天的IT领导者可以利用这些关键技术关键的业务推动者，提升其部门在整个业务，使变革更加平易近人和有益。 早期采用者的经验教训： 谁是AI先驱？ 在我们的研究中，我们发现了一群IT领导者，他们特别与整体样本相比，他们的数字成熟度旅程取得了进步。我们的研究发现，一个组织的水平之间存在相关性人工智能的成熟度和它正在实现的好处，而这个先进的队列-我们称之为AI先锋-工作更快，更高效，寻找更多机会来降低风险并提供重要的战略对企业的价值。 例如，这一群体中的大多数人(53%)表示，他们组织的数据是可访问的，相比之下，整体组织的比例为41%。其中，58％的AI先驱表示AI和ML将使他们能够提供更多对其组织的战略价值，相比之下，整体上有48%的IT领导者。 鉴于这些AI先驱与AI和ML相对较远，他们的方法和共同特征不仅告诉我们潜力这些工具，还有他们在现实世界中的成功，一旦组织开始拥抱这些强大的技术。我们的研究发现AI先驱者通常在以下四个领域利用AI和ML： 1数据和工具。AI先驱更擅长让数据可访问给企业中需要它的每个人。2员工生产力。AI先驱正在使用AI和ML更多改善工作方式，使员工能够增加更多战略价值。34人类技能和机器能力。AI先驱说AI和ML将同时显着增强人们的技能与技术。组织文化。AI先锋尤其乐观关于人工智能和机器学习可以为可持续性和多样性做些什么，公平和包容。 毫不奇怪，这四个领域呼应了IT领导者的四个机会在本报告中强调。 机会一：创新业务运营。 AI和ML正在彻底改变企业的运营和创新方式，从每天发生的核心流程和工具开始。 虽然AI和ML的应用因行业而异，但IT领导者在我们的研究中，人们特别看好将AI应用于核心业务功能包括风险识别、安全性、数据管理和报告。 也许不足为奇的是，IT是报告最高级别的AI和采用ML，超过三分之二的人报告说他们至少已经试点这些技术。IT也是最有可能将这些技术视为主要的改变游戏规则的人：48%的IT领导者以这种方式描述AI和ML，相比之下，33%的人力资源领导者和39%的财务领导者。 48%IT领导者相信AI将是一个完全改变游戏规则的人为他们的产业。 近一半的IT领导者（46%）认为AI和ML将使他们的工作更多奖励，三分之一的人说人工智能和机器学习将改善人才招聘，入职和发展。 这些结果表明，随着商业领袖对人工智能和ML -可能在IT的帮助下-他们也会变得更加舒适。 使用生成AI生成更多。 生成性AI吸引了人们的注意力和想象力，并引起了一些IT领导者的疑问：我们是否在这里取代了自己的员工，还是我们让我们的人民变得更好？ 我们的调查结果似乎表明，生成AI对业务不是因为它取代了人，而是因为它卸载了通常在时间、精力和注意力上消耗大量资源。这当然会让人们更好地工作。 “许多新的角色将出现在未来几年作为一些现有的角色变得不那么重要了。有持续关注确保你的天赋是不断学习和发展。 Prashant Nema Arch Capital Services Inc.全球首席信息官执行副总裁。 “这真的是知识工作者的未来：人类的直觉，生成性人工智能，以及一些领域的专业知识，“管理负责人Dave Mackenzie说工程咨询公司Aurecon的数字业务。“。理解是神奇和真正的机会。这是一种新的方式思考，一种新的工作方式，我们都必须向它倾斜。“ “ 建筑治理是重要的，并且具有明确的指导方针我们如何使用AI和ML意味着你必须一些投资。 Workday正在部署生成式AI以提高生产力、增长和保留人才，简化业务流程，推动更好的决策。更具体地说，生成AI可以用于： Nathalie CarruthersEVP & CHRO, Blue Yonder •在几分钟和几小时内生成工作描述•分析和纠正合同•创建个性化，相关的书面内容，如内部策略更新•创建定制的员工成长计划 值得注意的是，所有这些进步都需要人类专家来验证和采用人工智能产生了什么。这是应该的，因为目前没有技术可以取代上下文、人际和战略意识伟大的人类才能带来。然而，这项技术可以为才能蓬勃发展。 像任何AI一样，生成AI依赖于干净，健壮的数据集。否则，产出将受到影响，技术的价值将达不到期望。下面将更多地讨论这个数据基础问题。 谁来管理AI治理？ 负责任的AI（RAI）原则是任何业务的强制性考虑因素开始进行AI和ML部署。幸运的是，Workday早期发现RAI可以是一种非常有效的方式来创建对齐和共享许多企业利益相关者之间的投资。 根据我们的经验，RAI治理基于几个关键原则： 对产出的人工审查 透明度和披露 •公平和偏见管理 •可解释性和可解释性 Workday还开发了一个RAI风险评估工具，产品经理在任何新的AI和ML项目的构思阶段使用，帮助人类创新者从一开始就负责任地构建解决方案，而不是被动地构建解决方案事后调整他们的解决方案。 了解更多工作日如何导致RAI. 机会二：提升技能和授权IT团队提高技能并赋予他人权力。 “ 我们相信AI的力量来释放人类的潜能.但人们不会使用他们不信任的技术。 通过明确的准备和调整，每个业务部门-和其中的人-可以从成功的AI和ML中受益匪浅采用。通常，大部分准备工作都落在IT领导者身上。 钱德勒说：“我们相信AI能够释放人类潜力的力量。”公司事务副总裁Morse在Workday。“我们知道这些技术可以为人们带来经济机会-这就是我们的但是人们不会使用他们不信任的技术。” 钱德勒莫尔斯公司事务副总裁,工作日 IT团队的知识和专业知识使他们处于独特的地位引导其他部门进入一种新的人工智能驱动的工作方式。避免独自负责AI和ML的压力，IT团队必须承担领导角色-教育业务同行，发展技能以提高协作，并立即满足人员和资源需求。作为AI和ML采用背后的关键驱动因素，IT将始终发挥着至关重要的作用在教育他人如何负责任地使用AI方面发挥作用。 更多来自这个演讲者 准备好或不准备好，它来了。 35%IT领导者的关注他们将被迫做出艰难的决定关于在哪里应用这些技术。 IT领导者通常是能够从远处看到这些挑战的人，许多人预计会被其他职能置于困境。随着预期的压力，寻找一种值得信赖的AI和ML方法对于他们的组织来说，三分之一的IT领导者提出了部门将要求IT部门对AI和ML的准确性负责。 他们还担心影响组织的各种业务压力引入AI和ML。例如，35%的IT领导者关注他们将被迫做出艰难的决定，在哪里应用这些技术，即使他们的团队没有专业知识。 对于一些IT领导者来说，这些压力点导致犹豫：37%的人表示他们将对AI和ML采取“观望”的方法，而只有28％的CEO。 IT领导者担心他们在AI和ML采用中的作用。 IT领导者将面临压力，要在哪里应用AI和ML做出艰难的决定，即使IT可能没有领域专业知识 IT将面临压力，需要为组织找到可靠的AI和ML方法 其他部门将对AI和ML的准确性负责 IT员工将无法在整个组织中支持AI和ML模型的维护 非IT员工将不具备有效使用AI和ML所需的技术技能 调查问题:随着AI和ML与IT的整合，您在多大程度上关注以下问题？（IT受访者；n = 640。）受访者从1（完全不相关）到每个陈述选择了一个选项5（高度关注）。图表代表在此量表上选择4或5的受访者。 rs在AI和ML方面的专业知识意味着他们也敏锐地意识到我们的研究告诉我们，许多人不相信跨业务为AI和ML做好了准备。他们担心他们会负责部署这些的准确性和有效性-他们是对的. CIO排名的最大风险： 1潜在错误 2潜在偏置 3安全和/或隐私 缺乏透明度/问责制 4 urvey问题:将AI和ML与IT集成的最大风险是什么您的组织？（IT受访者；n = 640。）受访者对他们的堆栈进行排名op 3按优先顺序选择。 机会三：抓住时机按顺序获取数据。 60%许多IT领导者承认他们公司的数据是有点或完全孤立。 在任何角色中-从首席执行官到首席信息官，首席财务官，CHRO和其他人-一个不变的是需要高质量的、可访问的数据。人工智能也一样好作为美联储的一员，许多组织在由于缺乏数据管理流程，提供高质量的数据。 根据我们的研究，这是一场重大的斗争。例如，近60%的样本承认他们公司的数据是有点或完全孤立。不幸的是，这意味着它是还没有准备好充分利用AI和ML。 “我们释放AI力量的最大障碍是它工作的数据集的完整性，“首席信息官Dan Cohen说美国生活方式服务和酒店业务主管公司The Amenit