A digitális transzformáció növekedést, hatékonyságot, javuló élményeket és versenyelőnyöket ösztönöz azzal, hogy fejlődő üzleti modelleket alakít ki a technológia, adat és mesterséges intelligencia gyors fejlődése közepette, amelyek átformálják az ügyfél-elvárásokat és a piaci lehetőségeket. A CIO-k folyamatos kihívásokkal néznek szembe, mivel az technológiai változások és globális zavarok igénylik a digitális stratégiák felülvizsgálatát évente kétszer—2020-ban a járvány, 2022-ben a recessziós aggodalmak, míg 2024-ben a generatív AI megjelenése voltak a főbb mérföldkövek. Két évvel ezelőtt a generatív AI hatásairól beszéltem olyan prioritásokra, mint az adatszabályozás, ügyfélszolgálat és AI irányítás. Tavaly arra fókuszáltam, hogyan lehet a generatív AI-t a termelékenységen túl üzleti értékek generálására használni. Más elemzések a munka jövőjére, alapvető AI beruházásokra és üzleti lehetőségekre mutattak rá. Míg korábbi tanácsok arra összpontosítottak, hogyan alakítja át a generatív AI a digitális stratégiákat és prioritásokat, ebben a tekintetben azt vizsgálom, hogyan befolyásolja ez a szervezeti modelleket az ezek végrehajtásában. Siva Ganesan, a TCS AI és adatokért felelős vezetője az elkövetkező átalakulási korszakot olyan időszaknak képzeli el, amikor a vállalatok az emberi képességeket agentúr, generatív és prediktív AI segítségével fokozzák. A szervezetek olyan architektúrákat építenek, amelyek támogatják az intelligens döntéseket és az emberek segítését—nemcsak feladatok automatizálása révén—így átalakítva az egész értékláncot. A CIO-knak ki kell használniuk az emerging AI képességeket az intelligens szervezetek kialakításához az alábbi három kulcsfontosságú területre összpontosítva: az ügyfélközpontúság újraértelmezése, az üzleti részvétel fejlődése és a digitális működési modellek finomhangolása. **Terméktervezés és ügyfélélmény (CX) újszerű megközelítése** Az AI-alapú változás az ügyfélélményben létfontosságú, mert az ügyfelek egyre inkább elvárják az agentúr AI integrációját. Korai alkalmazók lesznek azok az B2C szektorok, mint a kiskereskedelem, média, egészségügy és személyes bankszolgáltatások, ahol a személyre szabott szolgáltatás megkülönböztető jegy. John Mazur, a Chatmeter vezérigazgatója kiemeli, hogy az AI értéke túlmutat az ügyfélinterakción—az AI segítségével az unalmas vagy nem strukturált visszajelzéseket (pl. értékelések, közösségi média) elemezve lehetőség nyílik a képzések, irányelvek és toborzás fejlesztésére. A generatív AI forradalmasítja a tervezési gondolkodást, prototípus készítést, pilot projekteket és tesztelést azáltal, hogy felgyorsítja a folyamatokat, több tesztelési szcenáriót tesz lehetővé, és integrálja az ügyfélinformációkat az agilis fejlődés érdekében. Például a gyógyszeriparban az AI javítja a betegek toborzását és kommunikációját a vizsgálatok során. Satyajith Mundakkal, a Hexaware technológiai igazgatója rámutat, hogy a gyors prototípus generálás és az automatikus tesztelés drasztikusan csökkenti a piacra kerülés idejét. A CIO-knak olyan vezetői csapatokat kell létrehozniuk, amelyek átfogóan újraformálják a K+F-et, a piackutatást, a tervezési gondolkodást és a pilot programokat. Míg az AI növeli ezek hatékonyságát, azok a szervezetek, amelyek újragondolják a teljes tervezési folyamatot, a leginkább profitálhatnak. **Az agilis változáskezelés gyorsítása** A meglévő agilis módszertanok, a termékközpontú IT, a low-code platformok és a citizen data science újradefiniálják az együttműködést az üzleti, adat- és IT csapatok között. Az alkalmazottak által végzett kísérletezés nagy nyelvi modellekkel (LLM-ek) és agentúr AI-szal gyorsíthatja a stratégiai digitális kezdeményezések változáskezelését.

Apró, de jelentős generatív AI alkalmazások támogatják az iteratív, visszacsatoláson alapuló szemléletet. Rob Scudiere, a Verint CTO-ja megjegyzi, hogy a hatékony eredmények gyakran apró AI alkalmazásokból származnak—például a micro-workflow-k automatizálásából a kontaktszektorokban—amelyek milliós megtakarításokat, bevételnövekedést és javított ügyfél- és dolgozói élményeket eredményeznek. Azonban kockázatot jelent, ha az üzleti egységek nem kommunikálnak központilag az AI munkafolyamatokról, kezdeményezésekről, együttműködésekről és legjobb gyakorlatokról. A CIO-knak egyensúlyt kell találniuk a független csapatmunka és a központi információ, valamint a felsővezetés által irányított együttműködés között, hogy megfeleljenek a digitális céloknak. Jon Kennedy, a Quickbase CTO-ja hangsúlyozza, hogy a forradalmi felhasználási esetek az összes csapat és projekt átfogó láthatóságát igénylik annak érdekében, hogy észrevegyék a redundanciákat és a haladást akadályozó rések. A nem együttműködő munkába, az ún. „szürke munkába” veszítenek időt a döntéshozók, ami hátráltatja az eredményeket. A generatív AI jelentőségét felismerő CIO-k támogatják az agilis változáskezelést és bővítik a projektirányítási irodák (PMO) szerepét a kommunikációs gyengeségek pótlása érdekében. **A digitális működési modell újraalkotása** A CIO-k általánosan elismerik, hogy a generatív AI a IT innováció és szolgáltatásmenedzsment jelentős evolúciója. Josh Ray, a Blackwire Labs vezérigazgatója úgy írja le, mint egy „szervezeti idegrendszert”, amely fokozza az emberi intelligenciát, kognitív ökoszisztémákat teremtve, ahol az emberek és az AI együttműködnek összetett problémák megoldásában, túl a puszta digitalizáción. Az IT szolgáltatásmenedzsment (ITSM) praktikus kiindulópont lehet; az AI Operations (AIOps) platformok már segítenek a NOC-okon és az SRE-ken az események összekapcsolásában, a megoldási idő csökkentésében és az okok elemzésében. A generatív és agentúr AI több IT funkció támogatásával a CIO-knak lehetőségük nyílik áttérni proaktív, átalakító szerepekre. Michael Trkay, a FICO CIO-ja kiemeli, hogy az AI-alapú gyorsjavítás és prediktív incidenskezelés növeli az ügyfélelégedettséget, megtartja a bevételeket, és növeli a mérnöki hatékonyságot. Szoftverfejlesztésben a mesterséges intelligencia segédjei forradalmiak a kód támogatásában, a csapatok 20–35%-a elfogadja az AI által javasolt kódot. Azonban az AI hatása nem áll meg a kódolásnál, hanem kiterjed a teljes szoftver életciklusra—követelmények gyűjtésére, tesztesetek készítésére és dokumentáció fenntartására is. Andrea Malagodi, a SonarSource CIO-ja hangsúlyozza, hogy értékelni kell az AI szerepét a követelmények gyorsításában, történelmi adatok felhasználásával és személyre szabott promptokkal a szállítási idő csökkentése érdekében. A generatív AI befolyásolja a szervezeti felépítést, a csapatok összetételét és a kommunikációt is. Ed Frederici, az Appfire CTO-ja úgy magyarázza, hogy az AI olyan karrier-tanácsadó szerepét tölti be, amely összhangba hozza az állásokat, vállalati célokat és az egyéni erősségeket, így optimalizálva a csapat összetételét és hatékonyabbá téve a kommunikációt üzenetösszegzés, e-mailírás, időbeosztás és utazási szervezés révén. A csak a termelékenység növelésére koncentráló CIO-knak kellőképp fel kell ismerniük az AI szélesebb szervezeti hatásait. Ahhoz, hogy kihasználják az AI gyorsan fejlődő képességeit, időt kell fordítaniuk a beszállítók agentúr AI ajánlatainak megértésére, figyelemmel kísérniük az alkalmazottak AI-eszközök használatát, és folyamatosan finomhangolniuk digitális működési modelljeiket.