随着企业继续规划、扩展或发展其数字化转型工作并向云转移，许多企业可能会依赖IT顾问或考虑雇佣他们寻求帮助。
随着每家公司都成为软件公司，企业 IT 领导者可以通过听取供应商同行的建议来改善数字化成果。
虽然生成式人工智能是新事物，但人工智能并非如此。包括Michelin和Albemarle在内的许多公司最早使用的人工智能案例之一是预测性维护，其最基本的功能是根据传感器收集的数据训练算法。一旦训练完成，模型就会寻找导致故障的指标，并向人类操作员发出警报，从而防止生产中断。
尽管IT和业务领导者在战略上保持一致，但技术和转型计划仍然以不可接受的速度停滞不前，以下是CIO可以如何从IT项目失败中吸取的六个教训。
虽然防护措施可能不适用于全球人工智能军事军备竞赛，但在特定的使用案例和行业中，它们可以在更细化的层面上发挥作用。以负责任的采购实践、指导方针、有针对性的建议和监管举措为形式的防护措施非常普遍，而且已经有了很多。
企业持续生成或收集海量数据，但其中大部分数据实际上永远无法用于改善业务流程或决策。原因很简单：大多数数据都是非结构化数据，在创建过程中也没有标注，只是堆积在一起。
数字业务时代，创造业务价值是IT增值发展的重大契机。但只有在客户成功使用IT产品或服务并产生利润，才算创造和实现了业务价值。
大数据时代，所有数据都具有了一定的价值。价值的背后潜藏着巨大风险，大量敏感数据被贩卖、窃取和无授权滥用，这一问题已经严重危害到个人隐私、企业发展甚至国家安全。
CIO和CFO在培养他们的关系时应该注意这种差异，随着IT地位的提高，这种关系变得更加紧密。相互“打通”应该是有着高度协同和相互依赖要求的职场人士的关键目标，因为CIO在为加速数字计划寻求资金，而CFO在为投资寻求合理的理由。
数据是企业最有价值和最持久的资产，是数字战略和转型的基础。然而，要对分散在公共云和私有云以及本地环境中快速螺旋式上升的数据量保持强大的控制，需要一种新的创新管理方法。
数字经济是继农业经济、工业经济之后的主要经济形态。在数字经济时代，数据已经被广泛认可为一种企业资产，甚至把数据作为一种新型生产要素，与土地、劳动力、资本、技术等传统要素并列为生产要素之一。
高科技企业的内部威胁论早已广泛传播和引起众多CIO同仁的共鸣，然后即便如此，众多企业，尤其是高科技企业对于内部的威胁依然没有引起足够的重视，更别提制定科学有效地应对措施了。更多的企业都是在内部威胁事件发生以后进行补救，极其缺少前瞻意识。
