2025年科技新年决心

麦肯锡的技术领导者提供了他们对领导者今年如何充分利用技术的见解。 2025 年 1 月 尽管出现了一些 noteworthy 的时刻，2024年在技术方面总体上经历了一段起伏不定的旅程。关于人工智能（AI）的担忧引发了大量监管活动。大规模的技术故障使乘客和购物者都受到了影响。在通货膨胀压力下，对科技趋势的投资有所降温，而对生成式人工智能（gen AI）的高期望也因技术复杂性和组织使用挑战而遭遇了一些挫折。 尽管“不确定性”很可能在2025年继续成为关键词，但显著的地缘政治和经济变化，以及技术的不断进步（受到人工智能领域“太空竞赛”般投资水平的推动），预示着这一年将充满重大变革。我们的一些领导者汇集了一系列思考、观察和考虑，旨在帮助科技领导者（以及对科技有所思考的领导者）理清重要的技术优先事项。 目录 技术领导力：2025年需解答的问题 技术人才：让“以人为本”的人工智能重新关注人类价值 如何工作：通用人工智能代理即将到来 技术韧性：让业务而非仅IT更具韧性 通用人工智能：进行一次诚恳的评估 技术生产力：减少承诺，提升表现 亚洲经验启示：为AI改造重塑 ERP转型：两个决策可削减成本达30% 技术领导力 ： 2025 年要回答的问题 水晶球预测是一项充满风险的实践，但展望未来是任何深思熟虑的战略的基础。科技官员在应对2025年时，需要关注多年以来就已经存在的宏观趋势，如技术变革的速度和人口结构的变化，并关注即将到来一年内我们预期会发生的特定变化，如新政府的上台和监管政策的变化。 这些发展将从两个特定方面推动技术（尤其是IT）的演变。一方面，我们称之为“技术主管新时代”的转变——多层面技术领导角色及其责任的转变，使之成为业务构建者、保护者、协调者和操作者。另一方面，是驱动技术投资更紧密地与创造业务价值相联系的需求，要求技术主管深入研究技术的发展及其对公司的影响。 高级合伙人 ， 芝加哥 作为科技官员在2025年努力满足这些期望时，他们将需要应对一些可能的发展。这些可能包括，例如，由市场规模扩大推动的并购活动增加、对先进技术的新一轮投资导致人才市场的竞争加剧（特别是随着婴儿潮一代退休并带走他们对系统知识的理解），生成式AI代理在承担更复杂任务方面取得突破、盈利能力压力以及复杂技术环境带来的韧性和网络安全问题，这些问题一方面是由技术环境的复杂性引起的，另一方面则是受到更加精明的攻击手段的影响。 新泽西州高级合伙人 鉴于这些可能的发展，在2025年，技术官员应准备好回答一些关键问题。其中一些问题是长期存在的，但它们现在具有新的紧迫性。另一些则是针对2025年潜在发展而提出的更具体的问题。 — 您公司执行战略所需的关键三项至五项技术举措是什么，并且您的团队对此达成了一致吗？ 您是如何通过应用技术来从根本上改变业务和科技功能的成本结构的？ 如何使韧性成为真正的能力，以便能够承诺并实现零宕机的期望，包括业务流程和供应商支持？ 高级合伙人 ， 哥本哈根 ——您是否有关于生成式人工智能代理优先组织的愿景，并且您是如何为此做好准备以利用它而不是被它控制的？ — 您的技术基础设施真的准备好交付人工智能的高远目标了吗，包括数据、现代技术平台、运营模式和人才？ 哪些合并、收购或首次公开募股（IPO）可能对您的组织产生最大的影响，以及您是否已经为技术团队做好了相应的准备以利用这些变化？ 您采取了哪些措施来保护业务免受最大的地缘政治风险 ？ —you 将采取哪些举措来了解新兴技术（如量子技术）如何为业务创造价值？ 技术人才 ： 将 “人 ” 放回“ 以人为本的 AI ” 我们预计2025年将是人类中心型AI必须证明其名称价值的一年。尽管围绕通用人工智能和其他AI技术潜力的兴奋情绪依然显著，值得我们回顾两个关于技术的关键洞察。首先，获取技术价值绝不仅仅是技术本身的问题。需要进行许多组织和运营层面的变革。其次，任何技术或AI转型实质上都是对人的转变。如果CIO们希望超越过去一两年中实施通用AI的早期阶段的兴奋与实践中的挫败感，他们就需要接受这些事实。 合伙人 ， 杜塞尔多夫 鉴于这些挑战，CIO们需要考虑三个方面。首先，他们需要承认并应对生成式AI带来的深刻不安，并思考它如何可能影响技术员工的工作。尽管我们仍处于早期阶段，且生成式AI在帮助人们更好地完成工作方面表现出令人鼓舞的结果，但工作将如何变化以及哪些技能将受到重视，已经引发了一种潜在的抵抗情绪，这可能会使充分利用生成式AI的潜力变得困难。技术领导者需要过度投资于清晰且一致的沟通，以解释变革和机遇。 这导致了第二个关注领域，即需要在技能建设上加大投入。有效的技能提升不仅有助于人们表现得更好，还能使他们能够适应变化并实现成长。我们的研究显示，顶尖人才的主要动机之一就是希望通过提升技能来保持相关性和需求性。1生成式AI在改善人们学习方面发挥着重要作用，通过更好地根据个人需求定制技能培养，并探索最有效的提示、支持和学习形式。这真正进入了未知领域，将需要CIO们给予高度重视。 Suman Thareja Partner, 新泽西州 这使我们转向第三项内容，即把这些学习努力集中在领域层面。我们在数字和AI转型方面的重新设计工作表明，只有在足够大的规模上实施变革才能产生实际效果，同时又要在操作上可行且具有针对性。在这种情况下，CIO需要与人力资源部门的同行合作，理解在这一代AI世界中开发学习旅程的全流程影响，包括识别所需技能、创建定制化学习计划、衡量其有效性，并随着技术的发展进行调整。 我们如何工作 ： 一代 AI 代理即将到来 新的生成式人工智能（gen AI）进展正在根本性地重新校准现代化工 legacy 技术和减少技术债务的成本与收益。这一发展意义重大，因为财富500强公司中大约有70%的软件是在20年前甚至更早之前开发的。² 其价值的关键在于公司能否有效地构建和管理由gen AI代理组成的团队。尽管这还处于早期阶段，但利用gen AI代理可以消除大量手动工作，从而将技术现代化的时间表加速40%到50%，并减少40%的成本。³ 合伙人 ， 亚特兰大 为了捕获这一价值，2025年的科技官员们将不得不从多个维度更广泛地思考。第一个维度涉及到通用人工智能代理自身的规模。有可能启用数百个通用AI代理在人类监督下独立运行。专门化的AI代理，每个都有独特的角色和专长，合作完成复杂任务，包括数据分析、协调复杂的集成、设计和执行测试案例，以及根据人类实时反馈调整结果。 下一波扩展将集中在代理执行工作的规模上。生成式AI代理的实际价值在于协调它们完成不仅仅是任务，而是整个软件开发流程的工作。技术领导者需要考虑管理这一群生成式AI代理所需的各种控制措施，例如允许它们相互审查和改进彼此的工作的反馈循环、编程它们直接向管理者提问，并确保足够的人员监督。 纽约高级合伙人 最后一个维度围绕价值。生成式人工智能代理有潜力根本性地重新定义现代化系统和减少技术债务的成本效益比。科技领导者需要识别最大的和最复杂的技术问题——那些耗费数亿美元、具有多年时间跨度且负责大量技术债务的问题——并专注于为这些问题开发生成式人工智能解决方案。 技术弹性: 使业务 - 而不仅仅是 IT - 具有弹性 在2024年，许多公司意识到了业务韧性的重要性，这成为了一次警醒。一系列高调的中断事件，特别是CrowdStrike的事件，以及董事会和监管机构对这一问题的加强关注，加剧了CIO及其团队的压力。随着技术复杂性对系统施加更大的压力，并且停机时间对全球2000强公司的年度成本高达4000亿美元⁴，CIO在2025年的主要挑战将不再仅仅局限于强化IT系统，而是更多地在于使整个业务更加具有韧性。 合作伙伴 ， 新泽西州 这主要是思维方式的转变。简单遵守规定性要求远远不够。但采取全能型方法也不行；大多数大型企业无法涵盖太多内容。如果到2025年有一个针对CIO的弹性术语，可能是“聚焦”。CIO们应该考虑将精力集中在深入理解对企业最重要的事项上，并调整资源以保护最相关的系统。换句话说，使企业最重要的30%部分达到100%的弹性比让整个企业达到80%的弹性更好。 this focus 要求CIO们在旅程层面评估韧性，这意味着评估任何关键业务应用程序的所有各个步骤和依赖关系（不仅限于基础设施，而是端到端的过程和第三方）。建立一个评估供应商及其使用的供应商的框架将是至关重要的。除了升级监控、事件管理以及测试（单元测试、集成测试、用户验收测试和性能测试）的基本要求之外，业务将依赖CIO推动更多先进的流程，如混沌工程（在系统中引入故障以测试其韧性并识别潜在故障点）。 Raghavan Janardhanan 合伙人, 钦奈 Gen AI ： 是时候进行诚实评估了 让我们诚实面对：我们中的许多人原本以为到2024年底，生成式AI将会稳步推动软件开发领域的革命，复杂代码几秒钟内即可完成，组织内部的各种独立代理能够自主做出决策，并且有工具帮助公司里的每个人更好地完成工作。实际情况并没有那么简单。尽管投入了大量努力和资金，大多数组织至今仍未见到明显的实际成效。 为了使通用人工智能开始实现其能力范围内的非凡成就，2025年必须成为诚实行评估的一年，在这一年中，领导者们需要剥离掉幻想，理解需要采取哪些措施，以便让他们的员工成为更好的工程师。 湾区高级合伙人 这里首次进行坦诚的评估：问题不在于技术——在于我们自己。我们过于关注代码生成而忽视了整个开发生命周期的其他部分。我们向开发者提供工具而不改变人们的工作方式。到2025年，CIO和其他领导者将需要全面审视从有人提出想法到代码进入生产阶段的整个开发生命周期。最大的生产率提升往往来自于简化交接流程和减少等待时间，而不是更快地编写代码。 第二轮诚恳评估：我们中的大多数人都在盲目飞行，寄希望于最好的结果。很少有组织建立了有意义的工作效率指标，这使得准确评估他们所做的事情是否有效以及理解为何不有效变得困难，从而无法进行修正。仅依靠DORA指标⑤是不够的。从开发流程的效率到实际向客户交付价值的所有方面都必须被追踪和监控。 第三轮诚恳评估：企业过于侧重于通用人工智能（gen AI）工具的开发与应用，而对于实际使用这些工具的人才关注却远远不足。从云服务、软件即服务（SaaS）到更广泛的数字化转型的历史教训，在此背景下显得尤为重要。技术收益从来不仅仅是技术本身带来的。到了2025年，首席信息官（CIO）及其团队将需要重新设计角色、调整激励机制，并可能对团队结构进行重组，以捕捉生产力提升带来的收益。 我们有选择：继续追逐最新的AI工具，寄希望于奇迹发生，或是我们挽起袖子，真正开展转型工作。我的新年愿望就是后者！ 技术生产力 ： 承诺更少 ， 性能更高 anyone 仔细倾听企业的心声，会听到不断增加的 frustration，因为技术承诺的更高生产力和性能与不断增加的支出现实之间存在差距。这种情况往往发生在公司同时维持云环境和本地环境时。这种 frustration 并不是特别新的问题。然而，新的变化在于，到2025年，科技领导者终于拥有技术和工具来回答那个最基本且令人困扰的问题：我为 IT投入的所有资金得到了什么？ 这些技术——云、SaaS和生成式AI产品——对大多数人来说并不陌生。但它们的影响远不止会计从资本支出转向运营支出这一转变。它关乎能够在精细层次上追踪和分配开支，并提供前所未有的透明度和责任性。 CIO和CTO在2025年的关键优先事项是如何将这些支出洞察应用于行为。这始于通过更好的支出透明度不仅管理IT成本，还促使企业方面对技术支出更加负责。作为业务单元负责人、部门主管和产品所有者，他们可以通过了解其团队实际用于使用SaaS产品、调用生成型AI工具或访问云服务的开支，从而做出更明智的决策，选择哪些应用程序以及如何更好地使用它们。 这一转变将要求科技领导者投资于更好的跟踪和管理能力，并开发业务人员可以使用的工具。我们看到，特别是在阿