IT-Führungskräfte aus den Bereichen Gesundheitswesen, Einzelhandel und Technologie verraten ihre strategischen Prioritäten im Jahr 2020. Tipp: Analytics, Automatisierung und Cloud spielen in den Roadmaps der CIOs eine große Rolle. [...]
Während sich das Jahr 2019 dem Ende neigt, wenden sich CIOs den nächsten Stationen ihrer digitalen Reise zu. Viele IT-Führungskräfte planen, im kommenden Jahr ihre Mitarbeitererfahrung (Employee Experience, EX) zu steigern, um auch die allgemeine Kundenerfahrung (Customer Experience, CX) zu verbessern.
Das heißt, dass sich CIOs im Jahr 2020 verstärkt auf Talente, Unternehmenskultur und organisatorische Herausforderungen konzentrieren werden.
„CIOs erhalten die Chance, als Unternehmensführer voranzukommen und ihre technologiegetriebenen Fähigkeiten in den Bereichen Innovation, Personalmanagement und Ökosystem-Building weiterzuentwickeln“, so der CIO-Prognosebericht von Forrester Research.
Hier geben IT-Führungskräfte einen Einblick in das, was auf ihren IT-Roadmaps für 2020 steht.
Data Science und Analytics
Enterprise Data Strategy ist nach wie vor eine der wichtigsten Initiativen für CIOs und wird als notwendiger Bestandteil der Transformationspläne betrachtet.
McKesson beispielsweise verstärkt seine Nutzung von Daten über Business Intelligence hinaus auf prädiktive und präskriptive Analysen. Damit will das Unternehmen die Art und Weise, wie es Arzneimittel und medizinische Produkte liefert, verbessern, erklärt Brian Dummann, Chief Data and Analytics Officer des Unternehmens.
Um McKesson auf diese Entwicklung vorzubereiten, hat Dummann mehrere Data Warehouses in einem einzigen Snowflake-System auf der Google Cloud Plattform zusammengefasst. Dies soll seiner Meinung nach den Mitarbeitern des Unternehmens helfen, die geplanten Geschäftsanforderungen schneller zu erfüllen. Das Endziel? Die Verbesserung der Patientenergebnisse.
Ebenfalls von Priorität: Die Einstellung von noch mehr „Analytics-Translatoren“, die Analysen für das Unternehmen kontextualisieren können. „Das Wissen in diesen Geschäftsbereichen ist entscheidend“, meint Dummann. „Wir wollen die Leistungsfähigkeit unserer Unternehmensdaten grundlegend verbessern.“
Gefragt sind vor allem Branchenexperten, die Datensätze entschlüsseln, Datenströme verstehen und Datenwerte extrahieren können, meint Franzuha Byrd, CIO des Beratungsunternehmens MorganFranklin. Das Unternehmen berät hauptsächlich Fortune-500-Organisationen bei Fusionen und Übernahmen, Spin-offs und anderen Unternehmensinitiativen.
Byrd will Datenwissenschaftler mit Branchenexperten zusammenbringen, um Datenmanagementprobleme für Kunden zu lösen – einschließlich der Frage, wie Transaktionen automatisiert und Datenseen für Business Insights besser genutzt werden können.
„2020 wird ein Jahr des Aufwachens, denn die Gesamtkosten für korrekte Datenbereitstellung werden sich erst noch zeigen“, betonte Forrester in seinem CIO-Bericht 2020.
KI und maschinelles Lernen
Unternehmen setzen für gezieltere Maßnahmen außerdem vermehrt auf künstliche Intelligenz und maschinelles Lernen (ML).
Das Department of Citywide Administrative Services (DCAS) in New York City nutzt die Möglichkeiten des Natural Language Processing (NLP) und ML, um auf dynamische Weise Fragen zu generieren und Antworten für die Teilnehmer seiner Prüfungen besser auszuwerten. Das Unternehmen verwaltet jedes Jahr die Tests für fast 100.000 Kandidaten für Positionen in den Bereichen Polizei, Feuerwehr und Sanitärwesen, so CIO Nitin Patel.
Derzeit folgen diese Fragen regelbasierten, logischen Pfaden. Durch die Verwendung von NLP und ML plant Patel, Algorithmen entsprechend zu trainieren, um die Fragen auf die jeweiligen Kandidaten zuzuschneiden. Dabei handelt es sich um Bewerber für die verschiedensten Positionen wie zum Beispiel Programmierer, Computerspezialisten und Personalanalysten. Im Idealfall sollen die Neuerungen den Bewertungs- und Scoringprozess beschleunigen, der bislang bis zu zwei Jahre dauern konnte.
Patel hofft außerdem, Alexa von Amazon.com oder den virtuellen Assistenten von Google dazu nutzen zu können, um benutzerdefinierte Apps zu erstellen. Diese sollen helfen, einen sprachbasierten Kundensupport aufzuziehen; einschließlich der Möglichkeit, Fragen per Sprache oder Text einzureichen und dadurch die eigenen Mitarbeiter vor stundenlanger, mühsamer und redundanter Arbeit zu schützen.
2020 wird das Jahr des Omnichannel „Superagent“; eines Assistenten, der sich an Menschen richtet, für die “ sofortige Befriedigung Realität geworden ist“, so Alorica Chief Transformation Officer Bhaskar Menon.
Alorica, das vor allem Geschäftsprozesse in Call Centern unterstützt, konzentriert sich auf die Verbesserung von Ava, einem virtuellen Assistenten, der sowohl die Mitarbeiter des Unternehmens als auch die Fragen der Kunden per Text oder Voice to Chat beantwortet. Die Genauigkeitsrate von Ava liegt mittlerweile bei 86 Prozent, im Gegensatz zu den 70 Prozent seit seiner Einführung.
„Wir müssen auf jedem Kanal allgegenwärtig sein, den die Kunden wünschen“, betont Menon.
Cloud-Migrationen
Iron Mountain setzt dagegen auf die Cloud, um die Verwaltung digitaler Inhalte für Medien, Unterhaltung und andere datenintensive Bereiche effizienter zu gestalten.
Bislang setzte das Unternehmen vorrangig maschinelles Lernen zur Analyse und Verwaltung digitaler Inhalte auf der Google Cloud Plattform ein. Jetzt plant man, auch die Collaboration-Software G Suite von Google für die mittlerweile 25.000 Mitarbeiter einzusetzen, erklärt CTO Fidelma Russo. Die neuen Technologien sollen dazu beitragen, die Unternehmenskultur deutlich zu verbessern. Ihre Strategie kombiniert funktionsübergreifende Teams unter Nutzung moderner Prozesse und Technologien.
„Wir stehen erst am Anfang unserer digitalen Transformation“, meint sie. „Das ist nichts, was wir in einem Jahr erledigen und dann einfach so zur nächsten Sache übergehen.“
Auch der Bekleidungshändler Talbots verlagert inzwischen einen Großteil seiner E-Commerce- und Anwendungsinfrastruktur in die Cloud, um die Abhängigkeit von lokalen Systemen zu reduzieren. Das Unternehmen nutzt die Cloud-Software von Dynatrace, um seine Website und Cloud-Systeme auf Fehler, Verlangsamungen und Ausfälle hin zu prüfen, erklärt Don Hall, Manager of E-Commerce Operations des Unternehmens.
Hall zufolge können die Geschäfts- und IT-Mitarbeiter von Talbots so die Konversionsraten, das durchschnittliche Auftragsvolumen und die Anzahl der von den Verbrauchern erstellten Einkaufswagen analysieren. „Es macht meine Arbeit wesentlich einfacher, ein Tool zu haben, das Daten aus Business und IT in einem einzigen Bereich bündeln kann“, meint Hall.
Low-Code
Für Nutanix hat vor allem die Low-Code-Programmierung strategische Priorität: Das Technologieunternehmen plant, Speicheringenieure, Netzwerkingenieure und andere Infrastrukturexperten auszubilden, um als Citizen Developer Code zu skripten und zu automatisieren, erklärt CIO Wendy Pfeiffer. Low-Code-Tools sollen dabei helfen, das notwendige Know-how zurückzugewinnen, sollte sich Nutanix weiter in Richtung Public Cloud bewegen, fügt sie hinzu.
Das Unternehmen hat bereits einige Mitarbeiter für die Verwendung von Workato geschult. Mit dem beliebten Low-Code-Tool lässt sich Code durch optimale Arbeitsabläufe und interaktives Design besser ausdrücken. Pfeiffer geht jedoch davon aus, dass ML sein wird, das es den Mitarbeitern erleichtern wird, suboptimale Low-Code-Lösungen zu verbessern und damit die Effizienz der Geschäftsprozesse weiter zu steigern.
„Jeden Tag stelle ich mir vor, wie es sein wird, wenn die Hälfte unserer Aufgaben von benutzerdefiniertem Code erledigt wird, der im Rahmen von Machine Learning entwickelt wurde“, meint Pfeiffer.
RPA
Die Effizienz der Geschäftsprozesse zu steigern, hat auch bei Zuora oberste Priorität. Dort erwartet CIO Alvina Antar, dass im kommenden Jahr die alltäglichen Aufgaben ihrer Mitarbeiter durch Robotic Process Automation (RPA) automatisiert werden können. Dazu gehören vor allem On- und Off-Boarding-Endnutzer der Billing- und Revenue Management-Software des Unternehmens. Da RPA als Proxy für Menschen dient, könnte Zuora im kommenden Jahr Self-Service-Funktionen schaffen, die es Endbenutzern ermöglichen soll, sich selbst zu helfen.
Antar erklärt, dass Daten und Tools, die für Mitarbeiter nützlich gewesen sind, auch an den CX weitergeleitet werden können. „Vor Jahren haben wir den Support einfach ausgelagert“, meint sie. „Heute können wir unseren Bedarf an Endbenutzer-Support automatisieren.“
CIOs werden im kommenden Jahr ihre eigenen Abteilungen optimieren, indem sie 10 Prozent der anfallenden Aufgaben (wie z.B. Tier-One Tech-Support und die Provisionierung) mit RPA und AI automatisieren, prognostiziert Forrester Research. Verlagertes Personal wird weiterqualifiziert und soll in Zukunft vermehrt dem Supportpersonal helfen, sich auf komplexere Aufgaben in agilen und DevOps-Teams einzustellen, ergänzen die Forscher.
*Clint Boulton ist Senior Writer bei CIO.com und befasst sich mit der IT-Führung, der Rolle des CIO und der digitalen Transformation.
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