2024 年の世界のデジタルビジネスに関するトップ 10 の予測

2024 年の世界のデジタルビジネスに関するトップ 10 の予測

この記事では、今後 12 ~ 24 か月の間にグローバル ビジネス エコシステムを変革する外部要因と、デジタル ファーストの世界で成功するために必要なテクノロジーを定義、構築、管理する際にテクノロジー チームと IT チームが直面する問題に焦点を当てています。

長年にわたり、デジタルトランスフォーメーション (DX) は、競争上の優位性を獲得し、プロセスとテクノロジーを近代化することを目指す組織にとっての焦点となってきました。目標: プロセス、製品、サービス、エクスペリエンスにテクノロジーを活用して価値を創造するデジタル企業になること。

今、デジタルビジネス(DB)の時代が到来しました。企業は、コストを削減し効率を向上させるために業務をデジタル化しながら、新たなデジタル収益源を模索しています。デジタル技術への支出は増加している一方、従来の非デジタル支出は停滞、あるいは減少しています。顧客、従業員、パートナー、サプライヤーからのデジタル エクスペリエンスに対する需要が期待されるようになりました。

2024年までに、新たなデジタル技術を考案しテストするプロセスであるデジタルイノベーションの重要性が増すにつれ、イノベーション能力を向上させる企業がますます増えると予想されます。企業がデジタルビジネス時代に競争力を維持したいのであれば、今こそイノベーション能力とイノベーション文化を構築するときです。

デジタル ビジネス戦略に関するトップ 10 の予測を詳しく見てみましょう。

GenAI はイノベーションに活用されます: GenAI は、市場機会を正確に特定し、企業リソースを割り当てることで、デジタル製品やサービスを共同開発するために使用されます。このように GenAI を活用する企業は、収益を生み出す新たなプロジェクトをより効率的かつ効果的に立ち上げることができ、成長を加速させることができます。また、GenAI を使用しない競合他社は、これに匹敵することが困難になります。

デジタル技術への投資ペースは今後も続くでしょう。市場の需要により、企業はデジタルビジネスモデルの開発とデジタル機能の強化を迫られるため、デジタル技術への企業支出は2024年までに経済全体の7倍の速さで増加すると予想されています。

AI を経営幹部レベルに引き上げる:最近の調査によると、CIO の半数以上が、自社に AI の責任者がいるか、または置く予定であると回答し、約半数がその責任者は経営陣のメンバーになると考えています。

デジタルネイティブは GenAI を採用します:デジタルネイティブは、破壊的なビジネスモデルをサポートし、競争上の優位性を生み出すためにテクノロジーに依存しています。これらの企業は GenAI を早期に導入し、競争上の優位性をさらに高めるために多額の投資を行うでしょう。

デジタル ビジネス プラットフォームが成功を推進:デジタル ビジネス プラットフォームにより、企業は業務の可視性を高め、投資の影響をより深く理解できるようになります。企業がデジタル化を進めるにつれて、ROI の測定がより簡単になり、デジタル収益イニシアチブを成功に導く先進的な機能を構築できる可能性が高まります。

AI は新しいデジタル ビジネス モデルを推進します。予測 AI、マシン ビジョン、GenAI 機能と、デジタル エコシステムを通じて提供されるオンデマンド サービスの組み合わせにより、新たな次元に到達します。これにより、これらの機能の魅力を理解する顧客セグメント向けに、新しい製品やサービスを生み出す機会が生まれます。

成功を測定するには、新しい主要業績評価指標が必要になります。ビジネスに本当に関連するものを追跡することは、戦略的な意思決定に不可欠です。デジタル ビジネスを定義する属性であるデジタル製品、サービス、エクスペリエンスの作成と提供への移行を反映した新しい主要業績評価指標 (KPI) の実装が見られるようになると予想されます。

デジタルファーストの投資優先事項: CEO は、組織のテクノロジー リーダーが、デジタル製品、サービス、エクスペリエンスを通じて、ビジネス成果の向上、ビジネスの俊敏性の向上、新たな収益の創出に注力することをますます期待しています。

AI はワークフローに影響を与え、従業員の再教育を促進します。AIを大規模に導入すると、従業員にとって課題が生じ、全体的なワークフローと学習プロセスに影響が及ぶことになります。悪影響を軽減し、導入を促進するには、従業員を GenAI で作業できるように再トレーニングする必要があります。

デジタル技術は SDGs の達成に活用されます。組織が SDGs を達成するには、ビジネス リーダーと IT リーダーがデジタル目標を達成しながら持続可能性を考慮しながら、二重のデジタル技術投資を行う必要があります。

<<:  スーパーアプリの3つの成功例

>>: 

ブログ    
ブログ    
ブログ    
ブログ    

推薦する

グラフニューラルネットワークが深くなるほど、パフォーマンスは向上しますか?

数十または数百の層を持つニューラル ネットワークの応用は、ディープラーニングの重要な機能の 1 つで...

Gen-2 は AI 生成ビデオに革命をもたらします。一言で4K高画質映画が作れる。ネットユーザー「ゲームのルールを完全に変えた」

これは間違いなく、生成 AI の進歩における画期的な出来事です。深夜、Runway の象徴的な AI...

自然言語処理のためのディープラーニングの概要: 基本概念から最先端の研究まで

自然言語処理入門導入自然言語処理 (NLP) は、言語を処理および理解することで特定のタスクを実行で...

人工知能と人間の知能のギャップは何でしょうか?

AlphaGoがイ・セドルを破った後、人類の知能の最後の高みも人工知能によって征服されたと誰もが言...

不意を突かれたGoogleの「人間の創造」の成功は恐ろしい!人類は歴史上最悪の失業の波に直面しています...

01不意を突かれた!今回、Google は「人間を作った」のです! 5月8日、Googleは毎年恒...

触覚を感知し、自己治癒するロボットが現実になりつつある

人間の皮膚は柔軟性があり、触り心地がよく、自己治癒力があるため、複製するのが難しいです。しかし、科学...

...

青春が戻ってきた! AIが『スラムダンク』の登場人物を実在の人物に変身させたら、一番イケメンは流川楓じゃないのか?

この記事はAI新メディアQuantum Bit(公開アカウントID:QbitAI)より許可を得て転載...

人々が家に座っていて、車が道路を走っています。自動運転は信頼できるのでしょうか?

これまで、無人運転車は基本的にテレビや映画でしか耳にしませんでした。現在、無人運転車の技術は長い間実...

...

2024年に決して起こらない5つのテクノロジートレンド

翻訳者 | ジン・ヤンレビュー | Chonglou世界中のアナリストが、今後のテクノロジートレンド...

SSD ソリッド ステート ドライブの構造: マスター制御アルゴリズム、ファームウェア、NAND フラッシュ メモリ

SSD ソリッド ステート ドライブは近年のストレージ技術における大きな進歩であり、コンピューターの...

...

ニューラルネットワークのトレーニングではCPUはGPUより10倍以上高速。インテル:行列演算はもう使わない

ディープラーニングやニューラルネットワークの分野では、研究者は通常、GPU なしでは作業できません。...