在2020年及之前，第一波数字化转型的业务驱动因素包括目标增长、数据能力、云迁移以及提供有竞争力的技术能力。在过去几年中，CIO们一直致力于实现混合办公、通过自动化提高效率、实现应用现代化、实现机器学习预测以及使数据驱动型组织走向成熟。随着生成式AI已经成为数字化转型坚定不移的优先事项，2023到2024年将标志着AI驱动转型的时代已经开始。
即便是每个数字时代的驱动因素不断变化，但CIO仍然可能会因为定制解决方案或者优先考虑过多KPI而破坏了转型。或者，他们通过优先考虑力量倍增计划来加速转型，例如协调数据科学和数据治理计划或利用AIops功能改善IT运营。尽管如此，无论战略目标如何，某些问题都会一次又一次地出现，影响业务成果。以下就是CIO们需要避免的一些最致命的数字化转型之罪，以确保下一波举措能够真正变革他们的组织。
关注技术，而不是业务成果
根据Gartner最近的一项调查，数字化转型最关键的成果是实现卓越的客户体验和员工体验。遗憾的是，调查还发现，只有12%的CIO是“特许经营者”，他们“与CxO共同领导、共同交付和共同管理数字计划”。
如果没有业务高管作为合作伙伴，任何技术投资都很难实现业务成果。Gartner的数据表明，如果没有高管合作关系，高达88%的CIO注定会达不到要求。
Infosys公司高级副总裁兼数据、分析和人工智能全球负责人Sunil Senan表示：“很少有公司意识到组织结构和文化在推动转型中所发挥的作用，而是只关注技术。”
CIO通过专注于技术可以提供过渡性的成果，例如通过迁移到云端来提高基础设施敏捷性，或者把遗留系统升级到SaaS来改善用户体验。但是，转型举措要求企业领导者重新思考客户优先事项、运营、以及技术可以在哪些方面改变竞争格局。
Senan建议：“为了实现数字化转型目标，企业必须建立结构化的双面性，关注符合当前结构和模式的短期效率机会，同时也要寻求可能需要结构化变革和文化变革的中长期业务扩张机会。”
凡事优先，而忽视市场趋势和客户需求
第二个致命问题，是利用数字化转型来升级所以遗留系统并解决所有累积的技术债务。CIO是无法优先考虑所有事情的，他们必须越过技术风险、成本、安全漏洞和低效率，转而以能够提供最大客户价值并符合竞争趋势的投资为目标。
BlueOrange公司首席执行官Josh Miramant表示：“企业会犯的最大一个错误就是同时处理太多的问题，而数字化转型植根于精心设计的组织变革管理。人们往往雄心勃勃地想要解决所有的或者大多数的问题，但这可能会让系统用户落后。如果不是围绕用户设计的，完美构建的解决方案就没有价值。”
Mphasis公司首席解决方案官Srikumar Ramanathan也犯过一个相关的错误：当IT给范围设定过高的标准时，需要很长时间才能实现，而且无法为客户提供增量的改进。他说：“最成功的数字化转型侧重于在三到六个月的短周期内，对客户和员工等利益相关者产生影响。”
强调自建而非购买的转型，也可能存在问题。Ascend.io公司创始人、首席执行官Sean Knapp表示：“创新成本很高，CIO应该通过阻止那些无法为业务提供巨大价值的非差异化自建项目来引导数字化转型的文化因素，同时大力奖励那些选择性和战略性创新。”
CIO们必须首先从客户需求出发，将其与当前的技术限制相结合，寻求简单的实施方法，在短迭代中提供各种功能，获得客户反馈以调整优先级。
从一开始就忽视变革管理
事后才想到沟通、而不是在新功能准备好部署之前就做好变更管理，这是转型失败的另一个原因。
SADA公司董事总经理John Veltri表示：“在进行数字化转型的时候，高管们往往没有考虑到和员工进行清晰沟通的必要性。当谈到企业创新的时候，大多数员工都是很兴奋的，但重要的是要认识到，一小部分员工可能担心他们将如何与同事沟通和协作，如何完成日常任务，以及在某些情况下甚至会担心他们的工作是否有所保障。”
IT部门喜欢解决和实施，尤其是当一些潜在的技术限制源于遗留系统和技术债务的时候。此外，业务利益相关者通常要求快速获得结果，这往往会导致团队感到压力巨大，需要深入实施，错过关键的沟通步骤，并在数字化转型计划开始的时候就跳过制定变革管理计划这个环节。让团队正确起步的一个简单步骤，就是在开始之前与利益相关者和特定的最终用户记录下愿景内容并且进行沟通。
期望IT领导者知道如何领导转型计划
建议CIO对领导者们进行培训和引导，以推动转型计划。这些领导者通常具有IT背景，例如产品管理、项目管理、应用开发、数据科学和IT运营。他们会成功地管理技术计划，但可能没有信心或者没有经验来领导转型计划并交付成果。
如果CIO们没有考虑到培养这些领导者的信心，以应对他们在转型计划中将要面临挑战所需的指导、培训和支持时，那么就是极为不利的。他们将如何了解客户需求、管理相互冲突的优先事项、根据愿景调整自组织团队、监督变革管理或者应对批评者？
由于混合办公、人才短缺、以及此类举措越来越多地涉及广泛框架和最佳实践，与早期的数字化转型浪潮相比，如今培养数字化开拓者的领导团队面临着更大的挑战。不推动标准工作方法或者治理模型的CIO们，可能会发现团队在争论要采用哪些敏捷框架、要关注哪些开发工具、或者如何将设计思维应用到他们的路线图中。
对于CIO来说，如果将学习计划限制在技能发展上，并将领导力发展留给CHRO来监督的话，风险就太大了。有一种方法就是CIO与CHRO展开合作，投资变革型领导力项目，并制定企业未来工作的愿景。
假设自我组织的团队是满足安全性和合规性要求的
如今，监管和安全风险与以往一样高，企业还引入了可持续发展目标、多元化目标和其他ESG要求，创新领导者必须将这些要求纳入到他们的数字化转型计划中。而假设参与推动创新的每个人都很清楚所有的监管和安全限制是错误的，会产生相当大的后果。
假设自建敏捷团队中的开发人员、数据科学家和用户体验专家已经具备了所有必需的知识和最佳实践，可能会导致重大风险和实施挫折。CIO们必须确保安全和合规专家能够与参与数字化转型计划的所有团队能够展开有效协作。
安永技术咨询负责人Andres Velasquez表示：“整个企业内互联、高效的协作，是理解技术变革作用、用例及其正确方法的基础。在理想的情况下，组织将专注对于简化业务职能、技术、数据和变革管理团队试验和学习新技术的方式实施制度化。”
在没有策略或数据治理的情况下投资AI
生成式AI看起来将成为未来几年CIO们的一个基本优先事项，但正如Semarchy公司首席增长官Brett Hansen所说，“和任何新技术一样，对生成式AI也要采取深思熟虑、务实的方法。”
值得庆幸的是，CIO在这方面拥有丰富的经验，正如Exasol公司首席执行官Joerg Tewes解释的那样：“企业始终需要将大量数据转化为可行的洞察。虽然理论上AI会加速这一过程，但细节是保持不变的。”
但关于CIO之前在提供数据驱动功能方面所做的多少工作将转化为下一个机器增强时代的争论，是仍然存在的。
Domino公司数据科学战略和布道师Kjell Carlsson表示：“那些认为可以利用AI作为现有数字化转型战略补充的组织，注定会失败。AI是一组完全不同的技术，需要单独的策略和能力。”
其中一个关键的方面就是数据管理。“在开始复杂的数字化转型之旅之前，领导者必须评估他们数据的可行性，实施全面的清理和管理策略，以确保数据的准确和完整。否则，AI的输出就是基于不完整的或者不准确的假设，从而给组织带来潜在的灾难性后果。”
Tewes表示，随着人们越来越依赖AI，一些组织性问题可能会被放大：“为了最大限度降低复杂性并创造协同效应，CIO和CDO必须向CEO报告。这三者必须协调业务和数据管理策略，并辅之以简化的数据和分析功能。”
很多时候，数字化举措并不能完全满足成功所需的基本数据管理需求，而随着AI的日益普及，这些需求及其实现方式可能也在发生变化。此外，如果你做得不好，数据策略存在不一致，特别是在数据治理和领导职责分配方面，问题会再次困扰你。
宣称数字化转型是一段旅程，但没有传达路线图
很多CIO会说，“数字化转型是一个旅程”，但他们是否都愿意沟通和更新这个旅程的路线图呢？
路线图是为员工提供方向感、解释目的并传达战略优先事项的。他们经常指出业务目标、计划投资、并购可能性、分享旅程将走向何方的愿景，以及沿途的各个站点：目标技术类型、计划逐步淘汰的技术、时间安排、计划集成、优先功能和目标、实现时间表。
Regpack公司首席执行官Asaf Darash表示：“我们在经历数字化转型的组织中看到的一个常见错误，就是低估了其中所涉及的决策疲劳。”这个时候，路线图有助于在需要时限制决策类型，并限制选择。
然而，CIO应该小心避免关起门来制定路线图，而不是深入了解客户需求和利益相关者的业务目标。同样重要的是，要花时间和技术专家一起了解更多关于现代化架构、技术平台和AI/ML功能的信息。
Observe公司首席执行官Jeremy Burton表示：“高效的IT领导者必须对基层所做的事情很感兴趣，才能推动数字化转型取得成功。如果IT领导者不关注微服务、持续交付、云原生基础设施和AI等新技术的细节和业务影响，他们就会落后。”
无论数字化转型是一段旅程还是组织核心能力，CIO都应该与领导者进行学习复盘，以避免过去的问题和致命的错误重复出现。
