随着云计算的增长和人工智能的出现，技术对商业成果比以往任何时候都更加重要。首席信息官们应该关注哪些最关键的问题？
译自 Clouds, Codes, and Navigating Top CIO Challenges in 2024，作者 Fernando Castanheira。
在人工智能的出现、混合云的增长和多云基础设施，以及向混合工作环境的转变的推动下，技术在商业中的作用正以闪电般的速度增长。每个公司创造价值和实现增长的能力都比以往任何时候都更加依赖于其使用和管理技术的方式。
在 Riverbed 对 IT 和业务决策者进行的一项全球调查中，92% 的受访者表示，IT 部门对业务创新的责任比三年前更大。这给 CIO 带来了越来越大的压力，要求他们既要保持运营，又要推动业务价值。
尽管人工智能还处于起步阶段，但它已经向组织证明了它的价值。GitHub 的一项调查发现，92% 的开发人员正在使用人工智能编码工具，其中 70% 的人认为代码质量得到了提高，完成时间更快，事件解决速度也更快。
但是人工智能会出现幻觉，而且人工智能模型是通过使用现有的代码来学习编码的，而这些代码有时存在缺陷。在使用人工智能创建代码时，CIO 应确保接受过安全编码培训的人工开发人员在人工智能生成的代码投入生产之前对其进行检查。这对任何使用人工智能的情况都是如此，但对于检查用于搜寻网络安全威胁的代码来说尤其如此。
其他经过验证的人工智能应用包括监控关键应用以识别性能问题和其他问题。可观察性解决方案使用分析、关联和自动化运行手册来提供洞察力，并允许 IT 人员排除故障、识别和解决问题，通常无需人工干预。但是，要在无需人工干预的情况下运行，必须使用从小任务开始构建的更大规模的自主解决方案系列来训练人工智能模型。
培训和提升员工技能对于实现人工智能的效益至关重要。组织必须提供敏捷的人工智能培训计划，以帮助员工解决现实世界的问题。由于 IT 人员短缺危机仍然存在，与其他技术相比，公司可能不得不承担更多的人工智能培训指导负担。
网络安全的一个越来越重要的组成部分是采用零信任策略，该策略假设网络上的任何用户或设备都是可疑的，需要持续授权和身份验证。但是，通过实施持续验证和最小权限策略，组织会失去对其试图保护的应用程序的可见性。在云架构中非常常见的安全访问服务边缘 (SASE) 使用时所需的数据隧道会阻止 IT 和安全团队了解正在发生的事情。因此，他们无法识别性能问题或导致问题的原因。
可观察性通过识别哪些用户遇到了问题、问题的严重程度、用户如何访问应用程序以及具体的故障区域（ISP、VPN 或特定网关），帮助消除了远程工作、公共云和加密架构（如零信任环境）造成的黑盒效应。
数字员工体验 (DEX) 对于吸引和留住人才越来越重要，这有助于解决许多公司面临的技能短缺问题。
在 Riverbed 的调查中，95% 的业务和 IT 决策者表示，提供无缝的数字员工体验非常重要（56% 的人表示至关重要），尤其是对越来越构成劳动力主体的年轻一代而言。68% 的领导者表示，他们认为如果数字体验不达标，年轻员工会离开公司，63% 的人表示糟糕的数字员工体验会影响公司的生产力、声誉和绩效。
了解网络的健康状况对于数字员工体验至关重要，高绩效公司将可观察性与调查相结合，创建一个反馈循环，以了解员工对网络的体验。
近年来，可持续发展已经从一个绝佳的想法变成了许多组织的优先事项。可持续发展不仅有利于环境，也有利于企业的利润。麦肯锡的一项 研究 发现，遵循环境、社会和治理 (ESG) 准则的产品比其他产品的增长速度更快。
随着国际合作伙伴追求 净零排放 目标，美国对温室气体排放的监管也越来越严格。与此同时，新的 ESG 法规 也已出台。同时，企业面临着来自客户和其他强调环保的企业的更大压力。
组织必须积极主动地管理可持续发展。随着向数字化流程的持续转变，尤其是在人工智能的出现，用户正在消耗更多的能源。他们也开始监控设备级别的功耗。关联这类数据可以提供减少功耗的可行见解，例如识别未使用的设备仍在运行，甚至向用户发送关于如何减少功耗的主动消息。
CIO 面临的挑战是在 IT 人员压力和技术债务等不可控因素的阻碍下，如何使技术成为业务驱动力。
在 Riverbed 的调查中，37% 的 IT 和业务决策者表示他们面临着 IT 人员短缺的问题，41% 的人表示他们现有的 IT 人员缺乏关键技能。由于 CIO 面临着熟练人员短缺和技能错配的问题，IT 系统变得异常复杂。再加上部署人工智能和保护网络免受网络攻击的压力，你会认为工作满意度会下降。但事实并非如此。
成为一名 CIO 令人兴奋，但也充满挑战。新技术正在改变着一切。唯一的关键是知道什么是最重要的。