事業継続におけるITの役割

2020 年は、テクノロジーの要件が瞬く間に劇的に変化する可能性があることを私たちに教えてくれました。労働力の需要の変化は、ミッションクリティカルなビジネス システムに突然の圧力をかける可能性があります。明らかに、組織は、世界、労働力、または作業負荷がどのように変化しても、規模に応じて依存し、進化できるシステムを必要としています。

回復に向かう中で、IT 部門には、必要に迫られて確立した慣行を一歩下がって再評価する機会があります。IT リーダーが何がうまくいったか、何がうまくいかなかったかを評価すると、次に IT 部門が急速な方向転換を迫られたときに事業継続性を確保できるのは、最も堅牢なツールとプロセスだけです。この CIO Perspectives 号では、テクノロジーおよび IT リーダーが現在および将来にわたって組織の円滑な運営を維持する方法について検討します。

2022年に注目すべき5つのテクノロジー

2020 年は、デジタル トランスフォーメーションが急加速した年として記憶されるでしょう。世界的なパンデミックがピークに達したとき、企業は顧客への対応、事業継続の確保、従業員のサポートに躍起になり、テクノロジーが中心的な役割を担いました。以前は完了までに数か月から数年かかっていたテクノロジーの評価と実装が、数週間、さらには数日で完了することも多くなりました。このパンデミックは、今日そして将来のビジネスの成功にとってテクノロジーがいかに重要であるかを私たちに教えてくれました。

このプロセスの一環として、私たちは準備と計画が報われることも認識しました。企業は現在、デジタル変革と危機への備えのためのテクノロジーに投資しています。私たちが学んだことの一つは、世界的な危機がいつでも、ほとんどまたはまったく警告なしに発生する可能性があるということです。

2021 年に世界が復興に注力する中、パンデミックに対応して企業が行った投資は、企業テクノロジーの急速な導入の 1 年の基礎を築きました。企業は、前進するために必要な俊敏性を獲得するために、デジタル コア テクノロジーのアップグレードを模索しています。次の点から、機械学習 (ML)、次世代分析、従業員エクスペリエンス テクノロジーが今年大きく進歩すると予想しています。

説明可能なAI/MLの出現

AI/ML モデルの大部分は不透明であるため、ユーザーと開発者はモデルがなぜ判断を下すのかを理解できません。

職場では、職務に最も適した応募者を特定したり、異常または高リスクの金融取引を検出したり、次のキャリアの方向性をアドバイスしたりすることで、従業員の職務を補完するために機械学習が構築および開発されています。

ただし、基盤となるテクノロジーに対する信頼が確立されない限り、これらのソリューションが広く受け入れられることはありません。これは、特定の予測の動機がエンド ユーザーに伝えられた場合にのみ実現できます。

自動化によって促進される適応性

2021 年には、摩擦を減らして生産性を高めるために、ビジネス システムを流れるプロセスとアクティビティを自動化することが IT 幹部にとってさらに重要になります。

CIO が、企業システムを新しいプロセス、作業方法、収益機会に合わせて迅速に再調整し、従業員の継続的な健康と安全を確保し、重要な人材の不足を補い、最終的に従業員の能力を拡大する取り組みを進めるにつれて、自動化テクノロジーはより大きな注目を集めるようになります。

実際、Workday の最新の組織敏捷性調査では、企業の 3 分の 2 以上 (64%) が、プロセスの改善と労働力の強化を目的とした AI、ML、自動化テクノロジーの統合で進歩を遂げていることが明らかになっています。

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