今日の企業IT市場に大きな影響を与える6つのトレンド

誰もが AI について話しており、多くの企業が AI をビジネスに統合していることが指摘されています。 「それはすでに組み込まれているか、大手プロバイダーの既存の SaaS プラットフォームに組み込まれています。」

しかし、AI の登場には、ある程度の恐怖と不安が伴うとフォックス氏は言います。多くの問題があります。 「完全に AI 対応の企業はどのようなものになるでしょうか? 同じ従業員が同じ場所に配置されるでしょうか?」 これらは今日答えるべき質問ではありませんが、考慮する必要があると彼女は言いました。

これと他のいくつかの新たなトレンドが、IT とビジネスの世界を再構築しようとしている可能性があります。 Asana CIO のサケット・スリバスタヴァ氏は、CIO になるのに今ほど良い時期はないと信じているのはそのためです。

AI と仕事の未来に関する不確実性にもかかわらず、IT リーダーにとって今は、戦略を推進し、意思決定を支援し、計画を導くために新しいテクノロジーを活用するエキサイティングな時期です。」

絶え間なく変化するペースに遅れないようにするために、今日の企業 IT 市場に影響を与える主要なトレンドをいくつか紹介します。現時点では「組織の特定の部分に影響を与える傾向がよく見られますが、GenAI はバックオフィスから消費者製品、そしてその間のあらゆるものに変化をもたらす触媒となる可能性を秘めています」とイノベーション開発担当バイスプレジデントのマイク・ストリアル氏は述べています。金融サービス会社シンクロニー勤務。

GenAI のような触媒テクノロジーは、変化への需要を生み出します、と Storiale 氏は言います。 「この需要は刺激的で、大きな可能性を解き放ちますが、IT チームが説明責任を果たしながら組織に力を与えるツールの優先順位付けと拡張方法に正確に焦点を当てる必要性も生み出します。」

これを受け入れることが重要です。 「迅速に行動する必要がありますが、同時に慎重になる必要もあります。」

GenAI は、従業員エクスペリエンスの向上から業務の成長、顧客エクスペリエンスに至るまで、創造性を推進していると Storiale 氏は述べています。同時に、企業が GenAI のニーズを満たすためのリソースとツールを確保するために何を優先する必要があるかについて、ますます注目が集まっています。

「他の触媒的なトレンドと同様に、短期的にはアイデアの爆発的な増加が見られ、その後、画期的な変化が起こり、その後、効果的な使用例で安定するでしょう」と彼は予測します。 「インターネット、モビリティ、クラウド コンピューティングなどのこれまでの触媒と同様に、時間の経過とともに、GenAI が業務の本質的な部分になると予想しています。」

GenAI により、企業はデータを効率的かつ生産的に活用できるようになるとロリ ビール氏は述べています。 , JPモルガン・チェースのグローバル最高情報責任者。

「私たちは GenAI の旅の初期段階にいますが、それは変革的なものです」と彼女は述べました。さまざまな業界のチームが、組織がデータをより効果的に活用する方法を評価しています。 「JPモルガン・チェースのような企業では、膨大な量のデータを保有しており、データはAIの燃料となるため、クライアント、消費者、コミュニティ、従業員に対して自社の機能、サービス、製品を大幅に差別化することができます。」

Beer は、GenAI が彼女の会社にとって、より高いレベルのパーソナライゼーション、よりターゲットを絞ったメッセージング、カスタマイズされた銘柄の推奨、効率的に要約された収益報告、および合理化された内部プロセスをもたらすと信じています。

量子コンピューティングが企業に参入

現在の量子コンピューターは主に高度な研究機械ですが、GenAI がすでに企業に変革をもたらしているように、間もなくビジネスの世界のあらゆる側面に影響を与える可能性があります、とマネージング ディレクターのスコット ブッフホルツ氏は述べています。コンサルティング会社デロイト・コンサルティングの氏は予測する。

「IT リーダーは、これがいつ、どのようにビジネスに影響を与えるかをまだ理解しようとしていますが、量子コンピューティングには、エネルギー、金融、サイバーセキュリティなどの業界を破壊する大きな可能性があります。」と彼は言いました。

量子コンピューティング テクノロジーは、処理の最適化、機械学習、データ分析に最適です。 「サプライチェーンの最適化や配車ルートから予測モデリング、複雑なデリバティブ評価に至るまで、幅広い活動分野の企業にとって役立つ可能性がある」とブッフホルツ氏は語った。量子コンピューターはまた、化学と材料科学に対する導入者の理解とシミュレーション能力を変える可能性があります。 「今日のスーパーコンピューターでは解決できない問題を、量子コンピューターで解決できる段階に間もなく到達するかもしれません。」

クラウド コンピューティング導入の減速とその反省

過去 10 年以上にわたり、IT 部門は企業コンサルティング会社アクセンチュアのマネジングディレクター、クリスチャン・ケリー氏によると、指導者らは差し迫った問題をすべて解決できると期待し、さまざまな「特効薬」に投資してきたという。 「毎回、ほとんどの IT 組織は、テクノロジー アーキテクチャ、つまり仕事のやり方や上流および下流のビジネス パートナーとのやり取りの方法を変更することなく、ミクロ レベルで新しいテクノロジーとモデルを採用しています。」

このような過去の経験が、多くの CIO は既存のクラウド投資を再考し、クラウドへの移行を遅らせる必要があります。 「これらのリーダーたちは、約束されたROIが見られず、クラウドコンピューティングに予想以上の費用がかかっていると報告している」とケリー氏は語った。 「これは、これらの CIO が、追求するテクノロジーの可能性を最大限に引き出すために必要な構造的変更を行っていないためです。」

ゼロトラスト セキュリティが標準になる

IT セキュリティはゼロトラスト セキュリティ モデルに向けて進化し続けています。これは、企業のネットワークの内外を問わず、暗黙的に信頼すべきものは何もないという考えに基づいています。

「ゼロトラスト自体はサイバーセキュリティ ソリューションではありませんが、ゼロトラスト アーキテクチャを実装すると、組織に対するサイバーセキュリティ攻撃の成功を軽減し、最終的にはその数を減らすことができます。」と産業オートメーション会社、ロックウェル オートメーション社のオペレーショナル テクノロジー セキュリティ ストラテジスト、ロバート ピンゲル氏は述べています。言った。

用心深いゼロトラスト アーキテクチャを維持するには、継続的な適応が必要です。 「防御の第一線は、弱点を特定し、継続的な改善を促進するための定期的な脆弱性評価とテストです」とピンゲル氏は述べた。進化するサイバー脅威に対処するために、最新の脅威インテリジェンスを組み込み、ポリシーと制御を適応させることも重要です。

複数のベンダーが、急速に拡大するゼロトラストのトレンドに対応しています。監視およびログ技術は重要な役割を果たし、ユーザーのアクティビティや不審な行動をリアルタイムで可視化します。 「これにより迅速な調査と修復が可能になり、セキュリティ上の脆弱性の拡大を防ぐことができる」とピンゲル氏は述べた。 「自動化により、アクセス制御の更新や異常検出などの反復的なタスクが合理化され、セキュリティ チームが戦略的なタスクを実行できるようになります。」定期的な従業員トレーニングはセキュリティ意識の文化を促進し、誰もが潜在的な脅威を特定して報告できるようにすることもできます。

ネットワークの復元力が勢いを増す

Computing Technology Industry Association (CompTIA) のネットワーク開発プログラム担当バイスプレジデントである Ron Culler 氏は、「ネットワーク復元力を強化する最高情報責任者がますます増えています」と述べています。同氏は、サイバーレジリエンスは、攻撃が発生した場合でも企業の機能を維持することに重点を置いていると述べた。 「簡単に言えば、会社を存続させることです。」

サイバー攻撃は避けられませんが、災害やインシデントによってデジタル資産やデータが損傷または破壊される可能性もあります。 「サイバーレジリエンス戦略は、こうした問題が発生したときにどのように対処するかについての計画を立てるものです」とカラー氏は述べた。ゼロトラスト セキュリティと同様に、多くのベンダーがサイバー回復力を目的としたツールやサービスを顧客に提供することに取り組んでいます。

サイバー レジリエンスの実現は、リスクを特定することから始まります。 「何を守る必要があるのか​​、そしてなぜ守る必要があるのか​​を知る必要がある」とカラー氏は言う。 「それはITシステムだけではなく、ITシステムがサポートするビジネスユニット、そして最終的には会社全体に関わるのです。」サイバーレジリエンスはITとセキュリティのリーダーだけの責任ではないとCuller氏は付け加えました。 「それには、取締役会からスタッフまで全員の賛同と積極的な参加が必要です」と彼は説明します。 「リスクを特定したら、ポリシーと計画を作成し、テストし、間違いから学び、やり直します。」

AI データ管理の課題

NCC グループのフォックス氏は、AI が次のことを行うと警告しています。データアクセスは大きな課題になりつつあります。 「企業レベルで AI を使用する場合、データがどのように保存され、どこに保存され、誰がそのデータにアクセスできるかが重要です」と彼女は言いました。

Fox は、一部のテクノロジー プロバイダーが、データをホスト組織のみに制限する AI 環境を構築していると指摘しました。しかし彼女は、データセットが増大するにつれて組織がデータへのアクセスを管理できるようになるかどうか疑問に思っています。 AI の性質は構造が弱いため、データの制御が困難になります。

「AI モデルからのデータの削除は、データベースから電子メールや記録を削除するほど単純ではありません。はるかに複雑です」と Fox 氏は言います。 「これには、AI データ モデルを管理するための新しい専門スキルが必要になります。」