众所周知,与其他高管相比,CIO 和 CTO 等技术领导者的任期相对较短。
CIO 的平均任期在 3-5 年之间,明显短于 CEO 和 CFO 的 5-7 年以上。
Nash Squared 去年的数字化领导力报告显示,超过 70% 的 CIO 在其组织任职不到 5 年,接近 40% 的任期不足 2 年。
相比之下,2018 年的数据显示,60% 的 CIO 任职不到 5 年,31% 不足 2 年,这表明任期正在缩短。
当然也存在例外,有些 CIO 任期较长 - 该报告显示 17% 的 CIO 任职超过 10 年。
变革与转型的周期
短任期现象有其内在逻辑。技术变革的速度可能是所有业务职能中最快的,并且仍在持续加速。几乎所有企业都在进行数字化转型。CIO 通常被任命来指导组织度过转型的关键阶段 - 比如采用云端企业平台或整合 AI 及自动化技术 - 为组织未来的可持续发展铺路。
当然,CIO 的工作并不会就此结束,转型也是持续的。技术转型永远不会"完成",而是随着技术栈不断调整和演进的持续过程。
尽管如此,CIO 进入企业时往往带着引导组织完成重大发展周期的明确目标 - 当这个目标实现后,他们自然会寻求新的挑战。CIO 可能在其他地方已有转型经验 - 这正是他们被招募的原因 - 这使得他们很可能会继续在转型道路上前进。
规模和行业差异
如前所述,情况并非一成不变。每个人都有自己的动机、优先事项和职业抱负。有些 CIO 可能希望任职更久,引导组织度过演进周期。在带领企业完成密集转型后,他们希望见证成果落地并成为常态。
公司规模和类型也会带来差异。在拥有数千员工的大型上市公司,CIO 的角色更多是引导复杂性而非短期变革。这天然是一个渐进式的角色 - CIO 下面可能有多个负责具体变革项目的转型主管。小型企业包括初创公司和扩张期公司的变革周期通常更快,因此技术领导者的更替也可能更频繁。例如,大型金融服务机构的 CIO 任期可能比金融科技颠覆者更长。
就行业而言,政府和公共部门 CIO 的任期往往更长,因为变革速度较慢。在商业领域则没有明显规律,主要取决于组织自身情况、技术成熟度和战略目标。
对组织的影响
从组织角度看,找到合适人选引导企业度过转型关键期,可能意味着要接受他们几年后就会离职。这会引起一定不安。许多企业因为候选人有 3-5 年就换工作的历史而犹豫是否录用。但这种节奏是他们的特质,也是他们出色的原因。不如与他们坦诚沟通。如果录用,保持诚恳对话。观察双方契合度。随着新技术重点和挑战出现,情况可能会改变 - 要保持灵活。
对个人的影响
从个人角度看,高变革率几乎是必然的。不只是技术领导职位任期短 - 技术团队的大多数岗位都在快速演进。需要不断学习新技能,应对生成式 AI 等新焦点 - 角色随技术本身变化而变化。
然而,不要认为成为或有志成为 CIO 就意味着一生不断跳槽。虽然 CIO 角色往往侧重推动技术变革,但其范围也在扩大。我们的数字化领导力报告显示,近 70% 的 CIO 或同等职位进入董事会。CIO 现在跨部门参与,不仅限于技术团队,还更多参与整体业务战略。因此任期取决于 CIO 个人目标和关键目标的实现。
职业模式也在拓展。临时 CIO - 为特定目标短期任命 - 越来越普遍,同样还有兼职 CIO 可能同时担任多个兼职职位。资深 CIO 晚期也常转任非执行职位,从新角度创造价值。
与变革同行
CIO 任期相对较短的模式将持续存在。事实上,随着技术变革速度加快,特别是生成式 AI 的出现,这种趋势可能更明显。这本身既非好事也非坏事,只是反映了技术转型的特点 - 以及组织和技术专业人士需要敏捷灵活地适应变革。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI 本周为 ChatGPT 添加了 AI 图像生成功能,用户可直接在对话中创建图像。由于使用量激增,CEO Sam Altman 表示公司的 GPU "正在融化",不得不临时限制使用频率。新功能支持工作相关图像创建,如信息图表等,但在图像编辑精确度等方面仍存在限制。值得注意的是,大量用户正在使用该功能创作吉卜力动画风格的图像。
Synopsys 近期推出了一系列基于 AMD 最新芯片的硬件辅助验证和虚拟原型设计工具,包括 HAPS-200 原型系统和 ZeBu-200 仿真系统,以及面向 Arm 硬件的 Virtualizer 原生执行套件。这些创新工具显著提升了芯片设计和软件开发的效率,有助于加快产品上市速度,满足当前 AI 时代下快速迭代的需求。
人工智能正在深刻改变企业客户关系管理 (CRM) 的方方面面。从销售自动化、营销内容生成到客服智能化,AI不仅提升了运营效率,还带来了全新的服务模式。特别是自主代理AI (Agentic AI) 的出现,有望在多渠道无缝接管客户服务职能,开创CRM发展新纪元。
数据孤岛长期困扰着组织,影响着人工智能的可靠性。它们导致信息分散、模型训练不完整、洞察力不一致。解决方案包括实施强大的数据治理、促进跨部门协作、采用现代数据集成技术等。克服数据孤岛对于充分发挥AI潜力至关重要。