CIO: cinque priorità strategiche per il 2020 tra RPA e cloud

I leader IT dei settori della sanità, del retail e della tecnologia esprimono le loro priorità strategiche per il 2020 tra analytics, automazione, intelligenza artificiale e cloud.

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Quali saranno le priorità strategiche a cui i CIO dovranno guardare con più attenzione nel 2020? Molti leader IT potenzieranno l’esperienza dei dipendenti (EX) per migliorare l’esperienza complessiva dei clienti (CX). In poche parole, nel 2020 i CIO si concentreranno su talenti, cultura e sfide organizzative. “I CIO avranno la possibilità di farsi avanti come leader aziendali, sviluppando ulteriormente le loro innovazioni tecnologiche, la gestione delle persone e le capacità di costruzione degli ecosistemi”, si legge nel rapporto sulle previsioni dei CIO di Forrester Research. Di seguito alcuni leader IT forniscono un’anteprima di ciò che si trova nelle loro tabelle di marcia IT per il 2020.

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La strategia per i dati aziendali continua a rappresentare una delle massime iniziative per i CIO, che la vedono come una parte necessaria per i piani di trasformazione della propria azienda. “McKesson sta intensificando il suo uso dei dati oltre la business intelligence per l’analisi predittiva e prescrittiva, che migliorerà il modo in cui spediamo prodotti farmaceutici e forniture mediche” afferma Brian Dummann, responsabile dati e analytics della società americana.

Per preparare McKesson per questo viaggio, Dummann ha consolidato diversi data warehouse in un unico sistema Snowflake in esecuzione su Google Cloud Platform, che secondo lui aiuterà i dipendenti a muoversi più velocemente per soddisfare le esigenze aziendali. “Un altro aspetto critico è assumere più “traduttori di analytics” che possano contestualizzare l’analisi dei dati per l’azienda. La conoscenza del dominio aziendale è fondamentale. Vogliamo migliorare il più possibile le nostre capacità a livello di dati”, continua Dummann.

“Esperti del settore in grado di scomporre i set di dati, comprender il flusso dei dati ed estrarre valore da essi sono molto richiesti” afferma Franzuha Byrd, CIO della società di consulenza MorganFranklin, che fornisce consulenza alle società Fortune 500 su fusioni e acquisizioni, spin-off e altre iniziative aziendali. Byrd abbina data scientist a esperti del settore per risolvere i problemi di gestione dei dati per i clienti, incluso il modo di automatizzare le transazioni e estrarre i data lake per ottenere preziosi insight. “Il 2020 sarà un anno di svolta, poiché diventerà evidente il costo totale per ottenere i dati corretti”.

Intelligenza artificiale e machine learning

Le organizzazioni stanno adottando l’intelligenza artificiale e il machine learning (ML) per scopi sempre più mirati. Il Dipartimento dei servizi amministrativi di New York (DCAS) sta sfruttando ad esempio le capacità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) e il machine learning per generare dinamicamente domande e valutare meglio le risposte per i suoi esami, che l’organizzazione fornisce ogni anno ai quasi 100.000 candidati per ruoli nella polizia e nei vigili del fuoco.

Attualmente, le domande seguono percorsi logici basati su regole. Utilizzando NLP e ML, il CIO del DCAS, Nitin Patel, formerà algoritmi per porre domande su misura per i candidati che fanno domanda per varie posizioni come programmatori, specialisti di computer e analisti del personale. Idealmente questo nuovo approccio dovrebbe accelerare un processo di valutazioni e punteggi, che fino a ieri richiedeva fino a due anni. Patel spera anche di sfruttare Alexa o Google Assistant per creare app che aiutino a fornire assistenza ai clienti basata sulla voce, inclusa la possibilità di porre domande tramite voce o testo evitando così ore di noioso lavoro ai dipendenti.

“Il 2020 sarà anche l’anno del superagente omnicanale, un assistente che si rivolge a persone per le quali la gratificazione istantanea è diventata una realtà” afferma Bhaskar Menon, Chief Transformation Officer di Alorica. Questa azienda, che supporta i processi aziendali nei call center, è focalizzata sul miglioramento di Ava, un assistente virtuale che risponde sia alle domande dei dipendenti, sia a quelle dei clienti dell’azienda tramite messaggi di testo o voice-to-chat. Il tasso di precisione di Ava è dell’86%, in aumento rispetto al 70% degli inizi. “Dobbiamo essere onnipresenti in qualsiasi canale desiderino i clienti”, afferma Menon.

Migrazioni nel cloud

Iron Mountain punta sul cloud per gestire i contenuti digitali per media, intrattenimento e altri settori ricchi di dati come parte di un’ampia trasformazione che la porterà parecchio lontano dagli esordi come azienda specializzata in dati archiviati su dispositivi fisici. La società, che utilizza il machine learning per analizzare e gestire i contenuti digitali su Google Cloud Platform, sta inoltre implementando la piattaforma di collaborazione G Suite di Google per 25.000 dipendenti, in modo da sfruttare le nuove tecnologie per aiutare a cambiare la cultura aziendale. La strategia della CTO Fidelma Russo unisce team interfunzionali che sfruttano i processi e le tecnologie moderne. “Siamo solo all’inizio della nostra trasformazione digitale”, afferma la Russo. “Questo non è qualcosa che faremo tra un anno per poi passare a qualcos’altro”.

Nel frattempo, Talbots, catena di negozi di abbigliamento, sta trasferendo la maggior parte della sua infrastruttura di e-commerce e applicazioni nel cloud per ridurre la sua dipendenza dalle apparecchiature on-premises. “Stiamo sfruttando sia il software cloud di Dynatrace per monitorare il nostro sito Web, sia i suoi sistemi cloud alla ricerca di bug, rallentamenti e interruzioni” afferma Don Hall, responsabile delle operazioni di e-commerce dell’azienda.

Hall afferma che il personale IT di Talbots può analizzare i tassi di conversione, il volume medio degli ordini e il numero di carrelli della spesa creati dai consumatori. “Rende molto più facile il mio lavoro il fatto di disporre di uno strumento per riunire i dati di business e IT in un’unica soluzione”, afferma Hall.

Low-code

La programmazione low-code è una priorità strategica per Nutanix, che formerà come citizen developer ingegneri dello storage, ingegneri di rete e altri esperti di infrastrutture per lo scripting e l’automazione del codice. La società ha già formato del personale per utilizzare Workato, un popolare tool utilizzato per esprimere il codice attraverso flussi di lavoro ottimali e design interattivo.

Nutanix prevede però che il machine learning renderà più semplice per i citizen developer migliorare gli script non ottimali a basso codice, aumentando ulteriormente l’efficienza dei processi aziendali. “Immagino un giorno in cui più della metà delle attività svolte dal nostro service desk verrà gestita da un codice personalizzato sviluppato tramite machine learning”, ha affermato il CIO Wendy Pfeiffer.

RPA

L’efficienza dei processi aziendali è anche una priorità per l’azienda Zuora, dove il CIO Alvina Antar prevede di utilizzare l’automazione dei processi robotici (RPA) per automatizzare attività banali e ripetitive ora svolte dai dipendenti. Con l’RPA che funge da proxy per gli esseri umani, Zuora potrebbe creare funzionalità self-service che consentano agli utenti finali di trovare da soli la soluzione ai loro problemi. Secondo Forrester, nel 2020 i CIO modificheranno tramite RPA e intelligenza artificiale i propri dipartimenti automatizzando il 10% delle attività come il supporto tecnico di livello 1 e il provisioning, formando al tempo stesso i dipendenti non più adibiti alle vecchie mansioni in vista di compiti più complessi all’interno di team agili e DevOps.