如何不通過數字化轉型

如何不通過數字化轉型

劇透:從人開始。

最近對執行長和高階管理人員的一項調查顯示,與數位轉型相關的風險是 1 年討論的第一大議題。 然而,2019% 的轉型措施未能實現目標。 據估計,去年用於數位化的 70 兆美元中,有 1,3 億美元沒有發揮作用。 但為什麼有些轉型舉措成功,而有些卻失敗了?

俄羅斯市場參與者對新業務趨勢的看法存在分歧。因此,在聖彼得堡主要 IT 會議之一「白夜」的框架內討論這一問題時,有人表示數位化是另一種炒作,已表明它的不一致很快就會過去。 反對者認為,數位轉型是不可避免的新現實,現在需要適應。

無論如何,研究一下外國公司的經驗,我們可以回憶起一些失敗的例子,例如通用電氣和福特的案例。

轉型失敗

2015年,GE宣布成立GE Digital,這家公司應該專注於數位化產品,首先是銷售流程和與供應商關係的數位化。 儘管該部門取得了成功,但由於股價停滯不前,該公司的 CDO 在一些股東的壓力下被迫離職。

GE並不是唯一一家因數位化而業績下滑的公司。 2014 年,福特執行長馬克·菲爾茲 (Mark Fields) 宣布了他雄心勃勃的公司數位化計畫。 但由於成本不斷增加,該公司股價下跌,該項目後來被關閉。

轉型成功與否由什麼決定?

許多俄羅斯企業將數位轉型視為引入新的IT系統來優化業務流程,而這一過程的傳播者堅持認為,數位化不僅是對基礎設施的投資,而且是戰略的改變、新能力的開發和重組。業務流程。

根據數位轉型擁護者的說法,該流程的核心是將業務重點從生產能力轉向客戶需求,並圍繞改善客戶體驗建立所有流程。

人為什麼重要?

如何不通過數字化轉型

KMDA 研究“俄羅斯的數位轉型」顯示一般員工和高階管理者對公司轉型程度的評價不同。

高階主管對公司工作中數位科技使用的評價高於一般員工。 這可能表示管理層可能高估了情況,而普通員工並不了解所有專案。

研究人員一致表示,如果不將人置於其策略的中心,任何組織都無法利用下一代技術。 要理解其中的原因,我們需要了解數位轉型的三個關鍵要素。

首先是速度。

機器學習和自動化可以加速所有業務功能,從供應鏈和客戶服務到財務、人力資源、安全性和 IT 共享。 它們還允許業務流程自行調整和改進。

第二——智力

傳統上,公司依靠關鍵績效指標來“回顧”,即分析所獲得的結果以建立新的假設。 這些指標正在迅速讓位給使用機器學習來即時監控情況的工具。 這項原則融入工作流程中,加速並改善了人類的決策。

第三個也是最重要的因素是人類經驗的重要性

借助數位技術,公司可以改善客戶和雇主的品牌體驗。 這種經驗需要持續的品質改進才能實現業務目標。

然而,與任何技術變革一樣,思維和行為的調整可能是需要克服的最困難和最重要的挑戰。

這些元素中的每一個本身都可能具有破壞性。 總而言之,它們代表了勞工史上最大的轉變之一。 公司可以投資取得尖端技術來加速數位轉型,但如果員工不接受變革,這些投資就會被浪費。 為了從這種轉變中受益,企業需要建立強大的內部框架。

成功企業的 5 個經驗教訓

2019年4月,《哈佛商業評論》發表了5家由現有CDO公司撰寫的文章。 Behnam Tabrizi、Ed Lam、Kirk Girard 和 Vernon Irwin 匯集了他們的經驗,為未來的 CDO 編寫了 XNUMX 個經驗教訓。 簡而言之:

第 1 課:在投資任何事物之前,先確定您的業務策略。 沒有任何一項技術本身能夠提供「速度」或「創新」。 對於特定組織來說,最佳的工具組合因願景而異。

第 2 課:利用內部人員。 公司經常聘請外部顧問,他們使用通用方法來實現「最大結果」。 專家建議讓了解企業所有流程和陷阱的員工中的專家參與轉型。

第三課:從客戶的角度分析公司的工作。 如果轉型的目標是提高客戶滿意度,那麼第一步就是與客戶本人交談。 重要的是,管理者期望透過推出一些新產品來帶來巨大的變化,而實踐表明,最好的結果來自於大量不同業務流程中的許多小變化。

第4課:認識到員工對創新的恐懼當員工了解到數位轉型可能威脅到他們的工作時,他們可能會自覺或不自覺地抵制變革。 如果數位轉型被證明無效,管理階層最終將放棄努力,他們的工作也將保住)。 領導者必須承認這些擔憂,並強調數位轉型過程是員工提高未來市場技能的機會。

第 5 課:運用矽谷新創公司的原則。他們以快速決策、原型設計和扁平化結構而聞名。 數位轉型過程本質上是不確定的:必須預先做出改變,然後再進行調整; 必須迅速做出決定。 結果,傳統的等級制度成為障礙。 最好採用與組織其他部分稍微分離的單一組織結構。

產量

文章很長,但結論很短。 公司不僅是 IT 架構,更是那些無法下班回家、早上帶著新能力回來的員工。 數位轉型是一個由多個大型實施和大量小型「添加」組成的持續過程。 最有效的方法是將策略規劃和不斷測試微觀假設結合。

來源: www.habr.com

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