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Il Punto di Vista Globale
dei CIO

La Nuova Agenda per una Leadership a Sostegno della Trasformazione

Coniuga il machine learning ai nuovi processi aziendali e alle nuove competenze per aumentare velocità, accuratezza e crescita. ll nostro sondaggio su 500 Chief Information Officers in 11 Paesi rileva delle strategie vincenti.

Leggi le Conclusioni

Sviluppa una Nuova Strategia

Le aziende hanno iniziato a implementare il machine learning e gli investimenti in questa tecnologia sono destinati ad aumentare. I Chief Information Officer dichiarano che la tecnologia assicurerà un vantaggio competitivo, ma molti si trovano in fasi preliminari di adozione e il talento e i processi richiedono altrettanta attenzione. Esiste un'importante opportunità di diventare leader del settore.

Adozione del machine learning

Le Priorità dei CIO

Secondo 500 CIO, l'automazione è tra le prime 5 strategie di business vincenti

05 Digitalizzare i Processi Aziendali
04 Velocizzare il Time-to-Market
03 Analizzare le Tecnologie Emergenti
02 Automatizzare i Processi di Routine
01 Innovare

Gli investimenti nel machine learning registreranno un rapido aumento

Piani di investimento per il 2020 Investimenti del 2017
0% 0%

Le società si stanno adeguando al machine learning

0% 0%
Non si è ancora adattato
Si sta adattando
0% 0%
Si sta adattando
Non si è ancora adattato
0% 0%
Si sta adattando
Non si è ancora adattato
0% 0%
Si sta adattando
Non si è ancora adattato

I CIO vedono nei processi e nel personale i principali ostacoli

Ostacoli all'adozione del machine learning

Gli esseri umani rimangono fondamentali per le business operations

Stato dell'automazione delle decisioni nelle varie funzioni del business

0% 0% 1%
Ampiamente automatizzate
Non automatizzate
Necessario un corposo intervento umano
0% 0% 1%
Ampiamente automatizzate
Non automatizzate
Necessario un corposo intervento umano
0% 0% 1%
Ampiamente automatizzate
Non automatizzate
Necessario un corposo intervento umano
0% 0% 0%
Non automatizzate
Ampiamente automatizzate
Necessario un corposo intervento umano

Crea Valore

Innovando il modo di lavorare delle organizzazioni, i Chief Information Officer possono promuovere un modello economico in grado di rimodellare il business. Più della metà dei CIO afferma di essere già passata dall'automazione delle attività di routine a quella di processi decisionali più complessi. Ne deriveranno maggiore efficienza, accuratezza e velocità.

Il machine learning migliorerà i processi decisionali

Percentuale di CIO che si aspetta risultati significativi

0%
0%
0%
0%
0%
Accuratezza delle Decisioni Velocità delle Decisioni Incremento del Fatturato Competitività Riduzione del Rischio

Tecnologie di machine learning sempre più sofisticate

I CIO elencano le tre principali funzionalità del machine learning

Funzionalità di Base
Funzionalità più Complessa
68

Automatizzare le Task Ripetitive

40

Individuare modelli di dati

32

Stabilire correlazione tra eventi

31

Elaborare previsioni

32

Apprendimento supervisionato

18

Prendere decisioni di base

54

Prendere decisioni complesse

Le macchine possono aiutare gli esseri umani a concentrarsi su compiti strategici

2017
0%
delle decisioni di routine occupa una notevole porzione del tempo di una persona
2020
0%
Le decisioni prese dalle macchine saranno sempre più accurate

Il machine learning migliorerà le decisioni aziendali

Più di 4 CIO su 5 dichiarano che le decisioni prese dalle macchine aumenteranno la velocità e l'accuratezza del business

Distinguiti dalla Concorrenza

Un gruppo leader di Chief Information Officer, rappresentante solo il 10% del campione intervistato, resta al passo con l'innovazione superando i colleghi a livello di investimenti, automazione e cambiamenti aziendali. Questo gruppo di innovatori propone un'utile guida sulle iniziative che i CIO devono intraprendere per svecchiare processi e tecnologia nonché agevolare l'adattamento delle persone al fine di distinguersi dalla concorrenza.

Incontra gli innovatori

0% 0%
Automazione delle decisioni più complesse per sostenere la crescita del fatturato
Altri
I CIO innovatori
0% 0% 0% 0%
Hanno delineato i requisiti dei profili professionali per disporre delle competenze necessarie al lavoro automatico
Abbiamo delineato strategie per modificare ruoli e dimensioni della forza lavoro
Altri
I CIO innovatori
0% 0% 0% 0% 0% 0%
Abbiamo sviluppato una roadmap per attuare futuri cambiamenti ai processi
Abbiamo sviluppato metodi di monitoraggio degli errori causati dalle macchine
Implementano le policy necessarie ad assicurare l'accuratezza dei dati
Altri
I CIO innovatori
0% 0% 0% 0% 0% 0%
Focus sull'innovazione
Focus sull'automazione dei processi di routine
Sono impegnati a digitalizzare i processi aziendali
Altri
I CIO innovatori
0% 0% 0% 0% 0% 0%
Analytics
Cloud
IoT
Altri
I CIO innovatori
Indietro

Metodologia del Sondaggio sui CIO

Portata Globale

Oxford Economics ha condotto un sondaggio intervistando 500 CIO provenienti da 25 settori tramite interviste CATI (Computer-Assisted Telephone Interview) della durata di 20 minuti, selezionati tramite rilevazioni statistiche panel e ricerche indipendenti.

Dimensioni dell'Azienda in Base ai Ricavi

500 mln $ – 1 mrd $

33% dei partecipanti

1 mln $ – 5 mrd $

33% dei partecipanti

Oltre 5 mrd $

33% dei partecipanti

Leggi i Dati

Domande
Quali ti aspetti siano i trend globali con il maggior impatto sulla tua organizzazione nei prossimi tre anni?
Risposte
Cambiamenti tecnologici
0%
Condizioni economiche globali
0%
Carenza di talenti qualificati
0%
Alterazione del modello di business
0%
Minacce alla sicurezza di dati e informazioni
0%
Requisiti normativi crescenti
0%
Inversioni di tendenza nel mercato del lavoro
0%
Responsabilizzazione dei clienti
0%
Crescenti ostacoli agli scambi
0%
Domande
Quali tra i seguenti elementi pensi siano più determinanti per il successo della tua organizzazione nei prossimi tre anni?
Risposte
Focus sull'innovazione
0%
Automatizzare i processi di routine
0%
Esplorare le tecnologie emergenti
0%
Velocizzare il time-to-market
0%
Digitalizzare i processi aziendali
0%
Investire sempre più in competenze e tecnologie digitali
0%
Gestire il rischio
0%
Ottimizzare i processi di assunzione e retention dei talenti
0%
Aumentare l'engagement dei dipendenti
0%
Aumentare il riconoscimento del brand
0%
Accedere a nuovi mercati geografici
0%
Accedere a nuovi settori
0%
Fusioni e acquisizioni o cessioni
0%
Domande
In quale misura stai investendo oggi sulle seguenti tecnologie?
Risposte
Tecnologie relative a uno specifico settore
0%
Analytics
0%
Mobile
0%
Cloud
0%
Internet of Things
0%
Social/Collaborazione
0%
Software Defined Networking
0%
Big Data
0%
Software di automazione dei processi
0%
Intelligenza Artificiale
0%
Machine learning
0%
Realtà Aumentata/Realtà Virtuale
0%
Stampa 3D
0%
Robotica
0%
Blockchain
0%
Droni
0%
Domande
In quale misura investirai sulle seguenti tecnologie nei prossimi tre anni?
Risposte
Tecnologie relative a uno specifico settore
0%
Analytics
0%
Big Data
0%
Cloud
0%
Internet of Things
0%
Social/Collaborazione
0%
Software Defined Networking
0%
Software di automazione dei processi
0%
Mobile
0%
Machine learning
0%
Intelligenza Artificiale
0%
Realtà Aumentata/Realtà Virtuale
0%
Stampa 3D
0%
Robotica
0%
Blockchain
0%
Droni
0%
Domande
Quanto è maturo il vostro utilizzo delle seguenti tecnologie (inclusi l'impiego dei beni, le competenze dei dipendenti e l'integrazione nelle operazioni aziendali)?
Risposte
Tecnologie relative a uno specifico settore
0%
Analytics
0%
Cloud
0%
Mobile
0%
Big Data
0%
Social/Collaborazione
0%
Internet of Things
0%
Software Defined Networking
0%
Software di automazione dei processi
0%
Machine learning
0%
Realtà Aumentata/Realtà Virtuale
0%
Intelligenza Artificiale
0%
Robotica
0%
Stampa 3D
0%
Blockchain
0%
Droni
0%
Domande
Quale affermazione descrive meglio l'utilizzo del machine learning nella tua azienda?
Risposte
Non abbiamo intenzione di adottare il machine learning.
0%
Ci troviamo nella fase di ricerca e pianificazione dell'applicazione.
0%
Stiamo indirizzando la tecnologia.
0%
Stiamo utilizzando il machine learning in alcune aree dell'azienda.
0%
Stiamo utilizzando il machine learning in tutta l'azienda.
0%
Domande
In quale misura pensi che l'automazione decisionale offra valore alle seguenti aree nel corso del prossimo triennio?
Risposte
Accuratezza delle decisioni
0%
Velocità delle decisioni
0%
Crescita del fatturato
0%
Competitività
0%
Riduzione del rischio
0%
Crescita dei profitti
0%
Maggior dedizione dei dipendenti agli obiettivi strategici
0%
Customer Service
0%
Risparmi sui costi
0%
Produttività dei dipendenti
0%
Assunzione e retention dei talenti
0%
Sviluppo di nuovi prodotti e servizi
0%
Domande
In quale misura concordi con le seguenti affermazioni relativamente al tuo ruolo?
Risposte
Il mio ruolo si evolverà nella direzione di un'opera di digitalizzazione più ampia, che coinvolgerà l'intera organizzazione.
0%
Sto sviluppando una collaborazione crescente con altri membri della C-suite per gestire efficacemente l'opera di digitalizzazione dell'organizzazione.
0%
Mi concentro sempre più sulla strategia, piuttosto che sulle operation.
0%
Reputo il machine learning un obiettivo strategico.
0%
Domande
Quali tra le seguenti funzionalità del machine learning pensi siano più determinanti per il successo della tua organizzazione nei prossimi tre anni?
Risposte
Automatizzare le task ripetitive (ad es., grazie ai bot)
0%
Prendere decisioni complesse
0%
Processare dati e riconoscere pattern (ad es., assegnazione dinamica delle soglie, rilevamento delle anomalie)
0%
Stabilire collegamenti tra eventi o azioni (ad es., analisi della causa scatenante)
0%
Apprendimento supervisionato
0%
Elaborare previsioni
0%
Prendere decisioni semplici
0%
Creare intelligence secondo regole stabilite dagli esseri umani
0%
Fornire supporto vocale o di testo sostituendo gli assistenti virtuali
0%
Interpretare il linguaggio naturale
0%
Domande
Qual è la vostra metodologia di sviluppo principale delle funzionalità del machine learning?
Risposte
Tramite il nostro normale processo di sviluppo IT
0%
Avvalendoci di un team specializzato all'interno della nostra organizzazione
0%
Attraverso fusioni e acquisizioni
0%
Tramite terzi (ad es., consulenti, fornitori)
0%
Altro
0%
Domande
In quale misura concordi con le affermazioni seguenti?
Risposte
Le decisioni prese dalle macchine saranno sempre più accurate nel tempo.
0%
Le decisioni prese dalle macchine saranno più accurate di quelle prese dagli esseri umani.
0%
Le decisioni di routine occupano una quantità di tempo significativa per dipendenti e dirigenti.
0%
Prevediamo di passare dall'automazione delle decisioni più semplici a quella di processi decisionali sempre più complessi.
0%
La mia azienda sta passando dall'automazione delle task all'automazione delle decisioni.
0%
Domande
In quale delle seguenti aree l'automazione decisionale risulterebbe più proficua?
Risposte
Security operations (ad es., avvisi e remediation)
0%
Customer management (ad es., offerte mirate basate sul comportamento dei consumatori, rilevamento di frodi)
0%
Gestione dei fornitori di tecnologia (ad es., scelta del fornitore di cloud più adatto all'azienda)
0%
Operations management (ad es., rilevamento di difetti di fabbricazione, manutenzione predittiva)
0%
Finance (ad es., autorizzazione dei pagamenti dei fornitori)
0%
Gestione della catena di fornitura (ad es., decisioni di acquisto)
0%
Gestione del call center (ad es., instradamento in base all'urgenza, valore per il cliente e così via)
0%
Vendite e marketing (ad es., assegnare priorità ai lead)
0%
Sviluppo dei prodotti/Ricerca e Sviluppo (ad es., priorità degli investimenti)
0%
Risorse umane (ad es., supporto alle decisioni in merito alle assunzioni)
0%
Domande
In quale misura pensi che l'automazione decisionale offra valore alle seguenti aree nel corso del prossimo triennio?
Risposte
Security
0%
IT
0%
Strategia
0%
Operations
0%
Risk and compliance
0%
Finance
0%
Vendite e marketing
0%
Acquisizione/filiera
0%
Sviluppo del Prodotto/R&S
0%
Risorse umane
0%
Manufacturing
0%
Domande
In quale misura i seguenti fattori interferiscono con l'adozione e la maturazione di decisioni automatizzate nella tua organizzazione?
Risposte
Qualità dei dati insufficiente
0%
Processo obsoleto
0%
Scarsa disponibilità di budget da allocare per le nuove competenze
0%
Scarsa disponibilità di budget da allocare per le nuove tecnologie
0%
Mancanza di risorse con le competenze necessarie alla gestione e manutenzione di dispositivi smart
0%
Quantità insufficiente di dati
0%
Complessità o incertezza normativa
0%
Esperienza o strumenti insufficienti per l'analisi dei dati
0%
Incapacità delle macchine a prendere decisioni complesse
0%
Domande
Quali dei seguenti elementi descrive meglio il tuo approccio alla riprogettazione del processo di business a sostegno dell'automazione decisionale?
Risposte
Non abbiamo ancora considerato la progettazione dei processi aziendali per l'automazione decisionale.
0%
Ci troviamo nella fase di ricerca e pianificazione della progettazione dei processi aziendali.
0%
Abbiamo avviato nuovi processi aziendali.
0%
Abbiamo adottato nuovi processi aziendali in alcune aree dell'organizzazione.
0%
Abbiamo adottato nuovi processi aziendali nell'intera organizzazione.
0%
Domande
In quale misura concordi con le affermazioni seguenti inerenti all'IT della tua organizzazione?
Risposte
Abbiamo un processo aziendale definito per la gestione degli asset IT.
0%
Stiamo rinnovando la nostra struttura IT per consentire il machine learning.
0%
Abbiamo dei servizi aziendali associati al nostro database di gestione IT.
0%
Stiamo implementando modifiche organizzative per consentire i processi aziendali automatici.
0%
Il nostro sistema di gestione per i sistemi IT è gestito da un processo automatizzato.
0%
Domande
Quali cambiamenti, se del caso, ha intrapreso la tua azienda per consentire il lavoro digitale?
Risposte
Abbiamo messo a punto dei programmi per accrescere le competenze dei dipendenti
0%
Abbiamo delineato i requisiti dei profili professionali per disporre delle competenze necessarie al lavoro con le macchine
0%
Abbiamo sviluppato una roadmap per attuare futuri cambiamenti ai processi
0%
Abbiamo assunto dipendenti con nuove competenze (ad es., esperti di processi aziendali, data scientist)
0%
Abbiamo delineato strategie per modificare ruoli e dimensioni della forza lavoro
0%
Abbiamo sviluppato strategie per risolvere problematiche attinenti al lavoro e alla compliance
0%
Non abbiamo apportato cambiamenti significativi al processo e alla direzione
0%
Domande
Quali cambiamenti pensi di attuare nel corso del prossimo triennio?
Risposte
Abbiamo messo a punto dei programmi per accrescere le competenze dei dipendenti
0%
Abbiamo sviluppato strategie per risolvere problematiche attinenti al lavoro e alla compliance
0%
Abbiamo assunto dipendenti con nuove competenze (ad es., esperti di processi aziendali, data scientist)
0%
Abbiamo delineato i requisiti dei profili professionali per disporre delle competenze necessarie al lavoro con le macchine
0%
Abbiamo sviluppato una roadmap per attuare futuri cambiamenti ai processi
0%
Abbiamo delineato strategie per modificare ruoli e dimensioni della forza lavoro
0%
Non abbiamo apportato cambiamenti significativi al processo e alla direzione
0%
Domande
Quali misure, se del caso, ha adottato la tua azienda per migliorare la gestione del rischio legata al machine learning?
Risposte
Abbiamo sviluppato metodi di monitoraggio degli errori causati dalle macchine
0%
Abbiamo affrontato l'impatto operativo degli errori causati dalle macchine nelle policy sul rischio
0%
Abbiamo sviluppato delle policy per garantire l'accuratezza dei dati
0%
Abbiamo affrontato il rischio legale degli errori causati dalle macchine nelle policy sul rischio
0%
Abbiamo modificato le policy sui rischi tenendo conto del lavoro digitale
0%
Non abbiamo introdotto alcun cambiamento sostanziale alla gestione del rischio legato al machine learning
0%
Domande
Quali misure, sempre che siano previste, adotterà la tua azienda per migliorare la gestione del rischio legata al machine learning nel prossimo triennio?
Risposte
Stiamo sviluppando delle policy per garantire l'accuratezza dei dati
0%
Stiamo sviluppando metodi di monitoraggio degli errori causati dalle macchine
0%
Stiamo modificando le policy sui rischi tenendo conto del lavoro digitale
0%
Stiamo affrontando l'impatto operativo degli errori causati dalle macchine nelle policy sul rischio
0%
Stiamo affrontando il rischio legale degli errori causati dalle macchine nelle policy sul rischio
0%
Al momento non pensiamo introdurre alcun cambiamento sostanziale alla gestione del rischio legato al machine learning
0%

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