10月17日，IDC在中国举办CIO峰会，Synology群晖分享了AI时代企业数据存储管理方案，介绍了备份一体机和新型存储方案，以解决数据存储管理难题，提升数据安全性，帮助企业抵御勒索病毒攻击。

美国联邦政府的首席信息官（CIO）被建议重新分类为政治任命者，以适应现代需求并强调政策制定能力，旨在吸引优秀外部人才，提高政府效率。

到2025年，AI技术发展迅速，但CFO和CIO在衡量AI投资回报方面面临挑战。研究显示，近60%的高管对AI的ROI感到不确定。利用微软Azure AI工具，财务领导可以评估AI的直接和间接收益，确保投资回报可观。Azure AI通过模拟和实时跟踪，帮助企业优化AI项目，实现高效决策和长期价值。

CIO（首席信息官）专注于提升内部流程和IT基础设施以提高员工效率；CTO（首席技术官）则致力于通过技术创新满足外部客户需求。两者职责不同，但需协作以推动公司发展。

2024年科技行业面临重大变革，AI热潮趋于谨慎，企业需应对更严格的法规。到2025年，CIO将更具战略性，主导数字创新与AI生态管理，推动自动化与AI决策。企业需重塑信任，提升运营效率，利用AI和自动化实现零接触操作，专注于创新与价值创造。

科技在商业中的作用正在迅速增长，受人工智能、混合和多云基础设施以及混合工作环境的推动。调查显示，92%的受访者认为IT在业务创新方面的责任比三年前更大，给CIO增加了压力。人工智能已证明其对组织的价值，但也存在潜在风险。零信任策略在网络安全中变得重要。数字员工体验对于吸引和留住人才至关重要。可观察性有助于解决远程工作、公共云和加密架构等问题。可持续性成为许多组织的优先事项。CIO面临技术人员短缺和技术债务等障碍。

预计空间计算市场将以18.30%的年增长率增长，从2023年的1,240亿美元增至2032年的6,200亿美元。欧洲预计年增长率为20%，而拉丁美洲、中东和非洲预计在2023年至2032年期间年增长率将达到25.1%。空间计算是一种将物理世界和虚拟体验融合的计算形式，通过增强现实、虚拟现实和混合现实等技术提供增强用户体验和数字交互的机会。关键组件和技术包括增强现实和混合现实、人工智能和机器学习、计算机视觉等。空间计算在制造业、产品开发、零售业、建筑与设计、劳动力培训等领域广泛应用。优势包括优化生产力和效率、提高客户参与度、改善品牌体验。挑战包括虚拟领空权和对人才和劳动力的影响。

IT领导者需要快速评估趋势并确定其对业务的相关性。评估趋势的四个参数是：颠覆性的商业价值、独立性、连接性和可扩展性。具有这些属性并能够一致地应用于这四个参数的趋势能够增加价值。重要的是要评估权衡，并确定价值是否超过成本。趋势还应该使团队能够独立工作并减少依赖性。它们应该提高连接性而不会增加更多的依赖性。最后，趋势应该对IT基础设施产生广泛影响，并适用于技术和业务运营。CIO应该考虑四种参与方式：先行者、快速跟随者、缓慢采纳者或非参与者。持续审查是必要的，以确定趋势的相关性并引导组织将趋势转化为价值。

南西航空公司因过时的软件系统和IT基础设施取消了超过13,000个航班，导致重大损失和品牌声誉受损。相比之下，Netflix通过微服务架构成为在线流媒体市场领导者。IBM Mono2Micro是一种AI工具，可以将单体应用转化为微服务，节省了大量的时间和精力。现代化工具和云转型顾问推动了更快的转型和成本效益，但真正的区别在于平台和人员。现代化促进创新、提高业务敏捷性、增强系统安全性、简化数据管理，并提高开发人员的生产力和客户体验。

航空公司IT系统存在编码错误或损坏数据库文件的风险，可能导致航班延误或取消。现代化这些系统需要巨额投资，但更新和修改增加了脆弱性和解决难度。航空公司IT转型需要处理遗留系统和寻找数字人才。应用人工智能和机器学习可以降低成本，增加收入，改善客户体验。预计到2030年，IT转型可使航空业EBITDA增加超过三分之一。

科技进步正在改变我们的生活，CIO和CTO的角色变得越来越重要，他们需要了解新兴的技术趋势，并在整个公司范围内制定和执行综合性的应对措施。CEO和董事会成员可以通过提供长期支持、明确业务目标、吸引技术人才和提高技术素养来支持CIO。CTO和CIO还需要应对新兴的生成式人工智能技术，通过采取相应的行动来创造价值、管理风险和推动可持续发展。

本文讨论了在企业中应用生成式人工智能以创造价值的九个行动建议，包括确定企业对生成式AI的立场、确定增值机会、重新构想技术职能、利用现有服务或调整开源生成式AI模型、升级企业技术架构、开发数据架构、创建跨职能生成式AI平台团队、量身定制培训计划、评估新的风险形势并建立风险缓解措施。这些行动可帮助企业的CIO和CTO实现生成式AI的可持续价值。

本文介绍了Redis作为Acceleration Economy数据现代化前十名公司的特点，提供了提高大型语言模型性能的功能，适用于AI和ML工作负载。Redis作为向量数据库可用于缓存用户交互并提供自适应提示。Redis具有高性能、线性扩展和容错性，适用于大规模机器学习应用。iFood和Ekata是Redis的实际应用案例。Redis Enterprise Cloud和Redis on Flash为CIO提供了优化速度和成本的工具。