Die größten CIO-Herausforderungen laut über 12.000 Ihrer CIO-Kollegen

74 % der CEOs sagen, dass KI die Technologie ist, die ihre Branche am stärksten beeinflussen wird (gegenüber 20 % im Jahr 2022 und 54 % im Jahr 2023). Aufgrund der hohen Erwartungen stehen CIOs unter Druck, den Nutzen von KI-Investitionen nachzuweisen. Der ROI für KI ist jedoch oft nicht vorhanden oder schwer darzulegen. Darüber hinaus sind KI-Ausgaben oft volatil und unvorhersehbar, und aufgrund der neuen Kostenstruktur können CIOs nicht auf frühere Erfahrungen mit Tools zurückgreifen. 

Unabhängig davon müssen CIOs einen Weg finden, die Erwartungen von Führungskräften und Vorstand hinsichtlich der Investitionen zu steuern und sicherzustellen, dass die Führung versteht, dass KI in dem erwarteten kurzen Zeitraum keine quantifizierbaren Erträge erzielen wird. Sie müssen auf neue Weise über die Art von Wert nachdenken, den KI dem Unternehmen bringen kann, und dieser Wert kann anders aussehen als das, was Führungskräfte heute erwarten. Um die Investitionen zu rechtfertigen und Erwartungen zu steuern, erstellen Sie Geschäftsszenarios für ROI (Investition), ROE (Mitarbeiter) und ROF (Zukunft). 

Auf der technischen Seite benötigen CIOs eine Technologie-Infrastruktur, die eine Vielzahl von KI- und Dateneingaben verarbeiten kann, sowie eine kohärente KI-Plattform. 

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89 % der CEOs und leitenden Angestellten sagen, dass effektive Daten-, Analyse- und KI-Governance für die Förderung geschäftlicher und technologischer Innovationen unerlässlich ist. Allerdings geben nur 46 % an, dass sie über strategische, wertorientierte KPIs im Zusammenhang mit Governance-Richtlinien und -Verfahren verfügen.

Darüber hinaus werden CIOs ohne KI-fähige Datengrundlagen und -praktiken keinen Mehrwert aus KI-Investitionen erzielen können. Tatsächlich haben die meisten CIOs Schwierigkeiten, vertrauenswürdige Datengrundlagen (z. B. Data-Governance, Datenkompetenz, stärkere Datenzusammenarbeit) zu schaffen, um KI-gesteuerte Geschäftsergebnisse zu ermöglichen. 

CIOs, die den Wert neuer Investitionen in KI-bereite Daten und Governance aufzeigen möchten, sollten den KI-Anwendungsfällen Priorität einräumen, die die Notwendigkeit dieser Investitionen belegen. 

Data und Analytics sind ein Mannschaftssport und CIOs müssen zusammenarbeiten, um die Organisation im Bereich KI weiterzubilden und den geschäftlichen Widerstand gegen Data-Governance zu überwinden. 

69 % der CIOs geben an, dass ihr Hauptaugenmerk während ihrer individuellen Arbeitszeit in den nächsten 12 Monaten auf der Verwaltung von Cybersicherheits- und Technologierisiken liegen wird. Um geschäftsorientierte IT besser zu unterstützen, müssen CIOs mit den Chief Information Security Officers (CISOs) zusammenarbeiten, um das Cybersicherheitsbetriebsmodell weiterzuentwickeln. 

In der Praxis müssen CIOs mit CISOs zusammenarbeiten, um:

• Die Strategie und das Programm zur Cybersicherheit an den Geschäftszielsetzungen und der Risikobereitschaft auszurichten.

• Neue Technologien zu identifizieren, die Geschäftsergebnisse verbessern und die digitale Transformation des Unternehmens unterstützen können.

• Sich mit hochrangigen Stakeholdern über akzeptable Risiken innerhalb der Organisation abzustimmen und gemeinsam einen Plan zur Risikobewältigung zu definieren.

CIOs stehen unter Druck, neue und immer teurere Technologien mit begrenzten Budgets zu kaufen und zu implementieren. Softwareanbieter erhöhen ihre Preise jährlich um bis zu 30 %, da sie KI in SaaS und andere Lösungen einbetten. Darüber hinaus können Kostenüberschreitungen bei GenAI-Budgets 35 % des gesamten Jahresbudgets verschlingen, wobei die Kostenschätzungen für die Technologie um 500 bis 1.000 % abweichen. 

Da Führungskräfte und Unternehmen ihren Fokus zunehmend auf die Implementierung und Wertschöpfung durch KI legen, müssen CIOs vor schnell steigenden Kosten und unkoordinierten Ausgabenentscheidungen innerhalb und außerhalb der IT auf der Hut sein. 

Um effektiv die Kontrolle zu behalten, müssen CIOs trotz unklarer Ergebnisse und begrenzter kurzfristiger Kapitalrendite ein Geschäftsszenario für KI-Technologie entwickeln. Sie müssen die Umsetzung von KI leiten, auch wenn die direkte Kontrolle über die Ausgaben begrenzt ist, und volatile Kostentreiber im Griff haben.