Что такое «Цифровая трансформация»?

Digital Transformation – Цифровая трансформация — это перестройка организации с целью создания ценности за счет непрерывного масштабного развертывания технологий.

Как и многие другие широко используемые фразы, «цифровая трансформация» превратилась в универсальный термин, который означает разные вещи для разных людей. Это проблема. Цифровая трансформация крайне важна для организаций, чтобы не только конкурировать, но и выжить. Если руководители не могут четко определить, что такое цифровая трансформация, и выстроить свою организацию вокруг конкретной программы, они не могут рассчитывать на успех.

Цифровые преобразования отличаются от обычных бизнес-преобразований как в малом, так и в большом. Во-первых, бизнес-преобразования обычно заканчиваются после достижения нового поведения. Цифровые преобразования, с другой стороны, - это долгосрочные усилия по перестройке того, как организация постоянно совершенствуется и изменяется (и это означает действительно долгосрочные усилия; большинство руководителей будут находиться на этом пути до конца своей карьеры). Это связано с тем, что технологии не только все больше интегрируются в бизнес, но и постоянно развиваются. Например, учитывая растущее значение искусственного интеллекта в генерировании бизнес-инсайтов и обеспечении логики принятия управленческих решений, любая цифровая трансформация должна быть также и AI трансформацией.

В этой статье покажу вам, что успешные цифровые преобразования зависят не столько от того, как компании используют digital-технологии, сколько от того, как они становятся цифровыми.

Какие возможности необходимы для того, чтобы ускорить цифровую трансформацию?

Успешная цифровая трансформация требует целого ряда скоординированных действий. Консалтинговая компания McKinsey в своей новой книге «Rewired» выделяет шесть возможностей, критически важных для успешной цифровой трансформации:

• Способность разработать четкую стратегию, ориентированную на ценность для бизнеса. Компании должны сосредоточить свои преобразования на конкретных областях (клиентские пути, процессы или функции), которые генерируют значительную ценность для бизнеса. Преобразования должны осуществляться в соответствии с «дорожной картой», в которой подробно описаны решения и ресурсы, необходимые для осуществления изменений в приоритетных областях.
• Сильная кадровая база с собственными инженерами. Ни одна компания не может передать свой путь к цифровому совершенству на аутсорсинг. Быть цифровой – значит иметь собственную команду «цифровых талантов», работающих бок о бок с коллегами по бизнесу. Лучшие программы по работе с цифровыми талантами выходят далеко за рамки найма: они должны включать в себя ценностные предложения для сотрудников, которые привлекают и удерживают лучших талантов; гибкие и цифровые HR-процессы для поиска, управления и обучения талантов; и здоровую среду, в которой лучшие таланты процветают.
• Операционная модель, которая может масштабироваться. Цифровые преобразования зависят от межфункциональных команд, объединяющих людей со всей компании. В большинстве компаний уже есть несколько таких команд, но масштабирование для поддержки сотен или тысяч таких команд требует новой операционной модели. Следует рассмотреть три основные операционные модели: «digital-фабрика», модель продуктов и платформ и модель гибкости в масштабах всего предприятия.
• Распределенная технология, позволяющая командам самостоятельно внедрять инновации. Технологии в организации должны облегчить командам постоянную разработку и выпуск цифровых инноваций для пользователей. Чтобы это произошло, организации должны способствовать созданию распределенной технологической среды, в которой каждая команда может получить доступ к данным, приложениям и инструментам разработки программного обеспечения, которые им необходимы. Последние технологические достижения могут помочь в создании такой распределенной среды - это продуманное использование API для отключения приложений, доступность инструментария для разработчиков, выборочный перенос высокоценных рабочих нагрузок в облако и автоматизация создания инфраструктуры.
• Доступ к данным, которые команды могут использовать по мере необходимости. Надежные и актуальные данные имеют решающее значение для успешных цифровых преобразований. Архитектура данных должна создавать данные, которые легко доступны командам в организации, а также постоянно оцениваться и обновляться. Для обеспечения такой возможности требуется надежное управление. Основным элементом является продукт данных, который структурирует различные части данных в целостную единицу, которая может быть легко использована различными командами и приложениями.
• Уверенное внедрение и управление изменениями. В прошлом цикл внедрения технологии представлял собой линейный процесс сбора требований, разработки решений, тестирования, а затем обучения конечного пользователя. Этот процесс часто приводил к низкому уровню внедрения и, в конечном счете, к низкой ценности для бизнеса. Цифровые преобразования следуют гораздо более итеративному процессу проектирования, создания прототипов, сбора отзывов и улучшения решения, чтобы оно могло полностью раскрыть потенциал ценности. Как правило, на каждый доллар, потраченный на разработку цифрового решения, необходимо потратить еще как минимум один доллар на внедрение изменений в процессы, обучение пользователей и инициативы по управлению изменениями. Компаниям следует задуматься о внедрении и масштабировании в самом начале трансформации, чтобы иметь возможность заложить ресурсы, необходимые для осуществления изменений.

Цифровая трансформация не может быть успешной без скоординированных действий во всех этих областях.

Что такое «домен» и почему он важен?

Вероятность успеха цифровых трансформаций значительно выше, если команды сосредоточены на изменении целых областей (например, пути клиента, процесса или функциональной области), а не только на сценариях использования (отдельный шаг в рамках области, например, ответ на звонок службы поддержки). Фокус на доменах способствует эффективным изменениям, поскольку он охватывает все связанные с ними виды деятельности для создания комплексного решения. Поэтому вместо того, чтобы сосредоточиться только на одном этапе процесса - например, на создании процесса открытия клиентом банковского счета через приложение - домен будет включать в себя все остальные действия (настройку счета, верификацию, автоматизацию рабочего процесса и т.д.), необходимые для открытия счета. Учет всех этих других действий - это то, что позволяет решению обеспечить свою ценность. Домен должен быть достаточно большим, чтобы быть ценным и заметным для компании, но достаточно маленьким, чтобы его можно было преобразовать, не слишком полагаясь на другие части бизнеса. Управление взаимосвязью вариантов использования и решений внутри домена - один из ключей к успеху трансформации.

Какую роль может играть AI (искусственный интеллект) в цифровой трансформации?

AI, и особенно генеративный AI, меняет методы работы и создания ценности компаний, открывая огромные возможности, включая создание контента, новые открытия (особенно в таких областях, как фармацевтика и химическая промышленность) и кодинг (программирование).

Но можно легко отвлечься на «блестящие новые игрушки». Уроки прошлых технологических инноваций по-прежнему актуальны: ценность приносит четкое понимание бизнес-целей и того, как технология может помочь в их достижении. Важно экспериментировать и быстро учиться, но также важно не поддаваться искушению разработать сценарии использования с помощью новой захватывающей технологии, которая в итоге не создает ценности для бизнеса.

Создание ценности с помощью генеративного AI требует тех же сильных компетенций, которые необходимы для успешной цифровой трансформации, включая четкую стратегию, собственный кадровый резерв в области цифровых технологий, а также адаптивную и масштабируемую операционную модель. И это не просто одномоментное решение: компаниям, которые хотят включить генеративный AI в свои ценностные предложения, необходимо постоянно пересматривать свои дорожные карты цифровой трансформации и пересматривать приоритетные решения, чтобы определить, как новые итерации моделей генеративного ИИ могут поддержать их цели.

Каковы ключевые роли руководства в цифровой трансформации?

Успешная цифровая трансформация затрагивает широкий спектр функций организации, чтобы они могли работать вместе по-новому. Это требует масштабных и скоординированных инвестиций. Единственный человек, который может обеспечить такой уровень устойчивых изменений, – это CEO (генеральный директор). Одна из важнейших задач генерального директора - обеспечить согласованность, приверженность и подотчетность команды руководителей. Без этого прогресс в области цифровых преобразований может быстро застопориться.

Важнейшие задачи стоят и перед топ-менеджерами, руководителями департаментов и бизнес-юнитов. Если речь идет о технологиях, то главный CIO (Chief Information Officer) – Информационный директор обычно фокусируется на улучшении внутренней работы компании с помощью технологий. CTO (Chief Technology Officer) – Технический директор обычно работает над улучшением предложений для клиентов с помощью технологий. CDO (Chief Digital Officer) – Digital-директор во многих случаях выступает в качестве соруководителя преобразований и обычно работает с цифровыми технологиями и технологиями искусственного интеллекта для создания нового цифрового опыта для пользователей. HR - Главный специалист по кадрам играет решающую роль на ранних этапах трансформации для привлечения цифровых талантов и внедрения методов управления талантами, которые позволят развивать и удерживать цифровые таланты, в то время как CFO (Chief Financial Officer) – Финансовый директор контролирует бизнес-кейс трансформации и отслеживает стоимость реализации проекта. Наконец, CRO (Chief Risk Officer) – Специалист по рискам должен руководить интеграцией проверки рисков в процесс разработки и понимать, как реагировать на новые риски, такие как конфиденциальность данных и кибербезопасность, которые может породить цифровая трансформация и AI.

Как узнать, работает ли цифровая трансформация?

На удивление бывает сложно понять, как проходит цифровая трансформация. Без надлежащего отслеживания и измерения результатов руководителям будет трудно управлять эффективностью и убедиться, что происходящие изменения создают ценность.

Знать, что измерять – это половина успеха. При цифровой трансформации ключевые показатели эффективности (KPI) обычно делятся на три категории:

• Создание стоимости. Цифровые решения, как правило, нацелены на один или несколько операционных KPI, которые обычно можно перевести в финансовые выгоды.
• Здоровье команды. Многие цифровые преобразования проходят медленнее, чем планировалось изначально, потому что их команды недоукомплектованы, они не внедрили современные методы работы, такие как Agile, или им не хватает критически важных возможностей, таких как управление продуктом и дизайн пользовательского опыта. По моему опыту, высокоэффективные high-performing команды могут быть в пять раз более продуктивными, чем низкоэффективные.
• Прогресс в управлении изменениями. Эти показатели измеряют прогресс в создании новых возможностей и здоровье самой трансформации. Мобилизуем ли мы команды в соответствии с планом? Вовлечены ли люди? Наращиваем ли мы потенциал и таланты? Легко ли люди используют разрабатываемые технологии, инструменты и продукты? По моему опыту, идеальное – враг хорошего при управлении изменениями.

Какие компании успешно справляются с этой задачей?

Чтобы стать «цифровой», каждая компания должна перестроить свою работу. Когда-то Amazon была еще одним стартапом: чтобы стать лидером отрасли, ей пришлось годами инвестировать в свои технологии, данные, управление эффективностью и кадровые практики. Хорошая новость заключается в том, что успешные цифровые преобразования – это не только прерогатива технологических титанов. Устоявшиеся компании всех видов могут быть успешными на пути цифровой трансформации. И вот вам три примера:

Медедобывающий гигант Freeport-McMoRan открыл новый уровень производительности, создав и внедрив модель искусственного интеллекта на обогатительной фабрике в штате Аризона. Руководство поставило перед собой цель увеличить объем производства меди на предприятии без огромного вливания капитала. Компания собрала межфункциональные команды для создания, тестирования и итераций модели ИИ, изменив культуру, чтобы сосредоточиться на быстрых итерациях и постоянном совершенствовании. Компания Freeport-McMoRan назначила старшего продакт-менеджера для координации работы команд и улучшения распределения ресурсов между рабочими группами, назначила финансового директора для управления отслеживанием воздействия и отчетностью, а также внедрила систему ежеквартального планирования (аналогичную ежеквартальным бизнес-обзорам), в рамках которой высшие руководители компании собирались вместе для определения целей и ключевых результатов, а также для концентрации ресурсов на приоритетных направлениях.

Компания Vistra, один из крупнейших производителей электроэнергии в США, построила многослойную нейросетевую модель для повышения общей эффективности, повышения надежности и снижения выбросов. Модель проанализировала данные за два года работы станции и узнала, какая комбинация факторов оптимизирует эффективность станции в каждый конкретный момент времени, преобразовав их в механизм на базе искусственного интеллекта, который каждые 30 минут генерирует рекомендации для операторов по повышению тепловой эффективности станции и продлению срока службы активов. Ключом к успеху этого подхода стало создание возможностей для масштабирования решений (например, инфраструктуры машинного обучения и эксплуатации для стандартизации и поддержки моделей), чтобы их можно было легко применять и адаптировать к каждой станции в сети Vistra. Межфункциональная команда, включающая операторов станций, специалистов по обработке данных, переводчиков аналитики и экспертов по энергетическим процессам, обеспечила быструю разработку, высокое качество моделей и их внедрение.

Бот на основе Искусственного Интеллекта помог команде Emirates Team New Zealand выиграть свой четвертый Кубок Америки в 2021 году. Используя глубокое обучение с подкреплением, бот узнал, как стать профессиональным яхтсменом. Это произошло благодаря объединению усилий моряков и специалистов по обработке данных для разработки и обучения ботов, чтобы они могли динамично обучаться и добиваться большей точности благодаря постоянной обратной связи. Команда потратила много времени на то, чтобы определить правильные модели обучения, как лучше тренировать бота и как правильно установить защитные ограждения. Чтобы обеспечить необходимый масштаб вычислений, команда разместила многие боты и приложения в облаке.

Rewired: Руководство McKinsey по преодолению конкуренции в эпоху цифровых технологий и искусственного интеллекта

Если кому-то интересно, книгу «Rewired: Руководство McKinsey по преодолению конкуренции в эпоху цифровых технологий и искусственного интеллекта» можно приобрести пока только в оригинале (на английском языке) в Amazon или в издательстве Barnes & Noble

В статье использованы материалы исследований отчётов McKinsey & Company

По всем вопросам пишите в Telegram