强化协作、打通技术执行与数据链路以及优化人才配置与IT运营模式匹配度。
强化协作、打通技术执行与数据链路以及优化人才配置与IT运营模式匹配度。
软件工程及数据与分析(D&A)领导者在应对AI等新兴技术时,普遍面临跨团队协同难题。企业亟需采用跨职能协作的多学科方法构建和运营AI解决方案,并通过可量化、可追踪的机制评估成本与业务价值。
软件工程领导者通常作为技术驱动者,而D&A领导者则多承担业务决策角色。这种职能分化易导致组织孤岛,亟需通过文化与架构变革优化协作及决策效能。
企业AI项目管理模式主要存在三种形态:职能分散型、部门孤岛型或权责模糊型。仅不足25%的企业建立了明确的责任矩阵。
要改善高管协作与决策效能,必须突破传统孤立的工作模式,并通过深层次的文化与组织变革推动转型。
与单独工作相比,开发、数据科学与工程团队的敏捷协同可显著提升数据可及性与团队生产效率。
AI(包括GenAI)凭借其广泛的应用场景和复杂的技术特性,已成为关键的技术颠覆力量,使企业在界定职责边界和管控风险方面面临显著挑战。