3 Top-Trends für CIOs 2019

Seit einigen Jahren erkennt man eine Entwicklung hin zu stärkerer Vernetzung von Unternehmen in bedarfsorientieren Ökosystemen, bestehend aus Zulieferern und Infrastrukturanbietern, teils organisiert über Plattformen. Ebenso hält der Trend an, Kundeninteraktion datengetrieben zu optimieren und dadurch ein optimales Kundenerlebnis und die Auslastung der Produktionsfaktoren zu erreichen. Diese anhaltenden Trends verstärken weiter den Druck auf die IT-Funktion, einerseits als Unterstützer strategischer Wettbewerbsvorteile und andererseits als Dienstleister für Kosteneffizienz und Zuverlässigkeit aufzutreten.

Die steigende Verfügbarkeit von Real-time Daten - zum Beispiel aus dem Internet der Dinge - ist dabei ein Faktor, der die IT-Funktion als Innovator wirken lässt. Die wachsende Breite an "as-a-Service"-Lösungen hilft dagegen, bei geschickter Einbindung in die eigene Landschaft, Kosteneffizienz und Zuverlässigkeit zu erhöhen.

Sowohl durch die Zunahme der Datenvolumina und -vielfalt als auch durch die Auslagerung an Dritte müssen sich CIOs dabei immer stärker auch mit Fragestellungen hinsichtlich DatenschutzDatenschutz, (Cyber-)Sicherheit sowie ComplianceCompliance beschäftigen - als wichtiger Aspekt ist hier die konsequente Umsetzung und Überwachung der Anforderungen aus der DSGVODSGVO zu nennen, um Imageschäden und finanzielle Risiken zu vermeiden. Alles zu Compliance auf CIO.de Alles zu DSGVO auf CIO.de Alles zu Datenschutz auf CIO.de

Drei Top-Trends für CIOs

Viele wichtige Themen stehen 2019 auf der des CIO - drei wesentliche TrendsTrends sollen im Folgenden genauer beleuchtet werden: Alles zu IT Trends auf CIO.de

1. Der Nachweis der Wertgenerierung aus Digitalisierungsinitiativen, die wachsende Notwendigkeit,

2. die Legacy-IT-Landschaft zu transformieren

3. und durch Senkung der Kosten Gestaltungsspielraum für die Digitalisierungsaktivitäten zu gewinnen.

Aus der Vielzahl der technischen Trends fokussiert dieser Artikel zudem auf die weitere Verbreitung von Anwendungsfällen der Künstlichen Intelligenz.

1. Nachweis der Wertgenerierung aus Digitalisierungsinitiativen

In den letzten Jahren haben die Investitionen in punktuelle digitale Initiativen sowie große digitale Transformationsprogramme ein Allzeithoch erreicht. Insbesondere bei direkter Kundeninteraktion, wie beispielsweise im Bereich Automobil sowie Konsumgüterindustrie, wird das IT-BudgetIT-Budget besonders stark auf Digitalinitiativen gelegt. Trotzdem bleibt die Frage nach dem Wertbeitrag der Investitionen noch weitestgehend unbeantwortet. Alles zu IT-Budget auf CIO.de

Die wirtschaftliche Ausgangssituation war bei vielen Unternehmen in den letzten Jahren sehr gut und vielfach wurden digitale Programme vornehmlich gestartet, da man nicht "den Zug verpassen wollte" - oft aber ohne konkrete Anforderung an messbaren Wertbeitrag. Mit dem nun starken Anteil am Gesamtbudget - eine seitens A.T. Kearney durchgeführte Analyse von Kundenbeispielen geht von über 50 Prozent des IT-Gesamtbudgets aus - rückt eine klare Verknüpfung zu quantifizierbaren Ergebnissen in den Vordergrund.

Insbesondere Investitionen in neue Geschäftsmodelle und in Maßnahmen zur Umsatzsteigerung durch digitale Services werden nun früher und stärker hinsichtlich Skalierung und erreichtem Wertbeitrag hinterfragt.

Anwendungsfälle, die vornehmlich auf Effizienzsteigerung abzielen, wie beispielsweise die Prozessautomatisierung mittels Robotic Process Automation zeigen Erfolge, die vergleichsweise einfach quantifizierbar sind und damit die Projektkosten gut rechtfertigen lassen. Dieser Teilbereich der Künstlichen Intelligenz, der auf Effizienzsteigerungen in wiederkehrenden Aufgaben fokussiert, ist insbesondere in den Unterstützungsfunktionen der Unternehmen ein gleichbleibend wichtiger Trend.

So werden heute in einigen Einkaufsorganisationen vormals manuelle Tätigkeiten in der Vertragsverwaltung mittels OCR, Machine LearningMachine Learning und Data Analytics mit einer nahezu 100-prozentigen Genauigkeit zu einem Bruchteil der Kosten abgebildet und den nachgelagerten Standardprozessen zur Verfügung gestellt. Alles zu Machine Learning auf CIO.de

Während der Wertbeitrag in derartigen Vorhaben häufig vergleichsweise einfach belegt werden kann, wird auch für weniger einfach quantifizierbare Anwendungsfälle für das derzeitige oder zukünftige Geschäftsmodell heute der Wertbeitrag aus digital Ausgaben verstärkt gefordert.

2. Die Transformation von Legacy-Systemen wird zunehmend kritischer

Der Themenkomplex der grundlegenden Transformation der Legacy-IT-Landschaft, einhergehend mit der Minimierung von Risiken und der signifikanten Senkung der Betriebskosten, bleibt auch 2019 ein wichtiger Punkt auf der Agenda vieler CIOs. Während die grundsätzliche Herausforderung seit Jahren bekannt ist und Eingang in die Anwendungsstrategien von Unternehmen gefunden hat, zeigt sich in vielen Fällen, dass die Veränderungen nicht hinreichend schnell voranschreiten, um die Kostenreduzierungen in dem Maße zu realisieren, wie der Mittelbedarf für digitale Initiativen steigt.

Ausgaben für Wartung und Betrieb bestehender Lösungen, darunter große Legacy-Anwendungen, nehmen weiterhin in vielen Unternehmen 70-80 Prozent der Gesamtausgaben ein. Da gleichzeitig oft das Ziel definiert wird, die Gesamtausgaben für IT und digitale Initiativen konstant zu halten - diese Vorgabe ist oft eine Konsequenz der zuvor erläuterten Situation, dass der Wertbeitrag der Digitalisierungsinitiativen noch nicht hinreichend konsequent gezeigt werden kann - steigt die Dringlichkeit, die angestrebten Kostensenkungen nachhaltig zu realisieren.

Angesichts der Beobachtung, dass schrittweise Veränderungen der Anwendungen nicht die angestrebte Umsetzungsgeschwindigkeit erzielen, wird ein noch stärkerer Fokus auf diesen Themenkomplex erforderlich werden.

Drei Ansätze für die Legacy-Transformation

Ein Ansatzpunkt für Unternehmen besteht beispielsweise in der konsequenten und gleichzeitigen Anwendung von Portfoliooptimierungsansätzen auf Anwendungen und Projekte. Auf Grundlage einer systematischen Bewertung werden Altanwendungen gestoppt oder soweit stabilisiert, dass sie anschließend für einen festgelegten Zeitraum eingefroren werden können, ohne Aufwendungen für die Weiterentwicklung zu tätigen. Freigesetzte Mittel werden dann in wertsteigernde Initiativen umgeleitet. Während die genutzten Methoden seit Langem etabliert sind, fehlt bislang oftmals die rigorose Anwendung, die erforderlich ist, um die Einsparungen zu erreichen.

Ein weiterer Ansatz, insbesondere verbreitet bei großen Unternehmen, ist die Zusammenfassung von Wartungs- und Unterstützungsaufgaben für ein Bündel von Altanwendungen und die Übertragung der Aufgaben an einen externen Dienstleister (bis zur ultimativen Abschaltung).

Eine dritte Möglichkeit, die Geschwindigkeit der Veränderung zu steigern, besteht in der Einführung einer stärkeren IT-Produktorientierung, in der die aus der "digitalen Welt" bekannten Konzepte (Produkt, 'Product owner' etc.) auf die "klassische" IT übertragen werden. Diese kundenzentrierte, Ende-zu-Ende-Strukturierung von Applikationen, Features und Infrastrukturkomponenten erfordert jedoch die Transformation in Richtung einer Micro-Services Architektur. Ein hierfür prädestiniertes IT-Betriebsmodell besteht aus integrierten Solution-Teams mit Ende-zu-Ende-Verantwortung und starkem Einsatz von BizDevOps-Ansätzen.

3. Künstliche Intelligenz wird allgegenwärtig in den Unternehmen

Wie bereits 2018 sind auch 2019 Anwendungsfälle im Bereich der Künstlichen IntelligenzKünstlichen Intelligenz einer der wesentlichen Trends. Während die Grundlagen bereits Mitte des 20. Jahrhunderts gelegt wurden, können die Methoden inzwischen operativ nutzbaren und spürbaren Mehrwert für Unternehmen liefern. Ein wesentlicher Treiber hierfür ist das ungebrochene Anwachsen an verfügbaren und gut zugreifbaren Datenmengen: vom Endnutzer, durch die intensive und allgegenwärtige Nutzung von Smartphones und in den letzten Jahren immer stärker auch von Maschinen und intelligenten, vernetzen Produkten (Internet of ThingsInternet of Things). Alles zu Internet of Things auf CIO.de Alles zu Künstliche Intelligenz auf CIO.de

Ein weiterer Treiber findet sich in der schnelleren Verarbeitung - Kosten pro Rechenzyklus sinken, weiter befeuert durch Zugriff auf flexibel skalierbare externe Kapazitäten über die CloudCloud. Ebenso werden Algorithmen effizienter und spezifischer. Alles zu Cloud Computing auf CIO.de

Gerade bei dem Thema Cloud zeigt sich am Markt ein Trend: Zu große Abhängigkeit von einzelnen Anbietern werden als Risiko wahrgenommen und Multi-Cloud Konzepte finden steigende Beachtung. Dieser Ansatz ermöglicht die parallele Nutzung von Cloud-Diensten und -Plattformen verschiedener Anbieter.