Các thành phần thiết yếu của chuyển đổi kỹ thuật số

Thật là khó khăn khi các công ty quyết định bắt tay vào một chương trình chuyển đổi kỹ thuật số mà không có một định nghĩa rõ ràng, chưa nói đến tầm nhìn, ý nghĩa của nó. Ý nghĩa cơ bản của việc chuyển đổi không phải là việc thay thế các công nghệ cũ bằng những công nghệ mới, hoặc thu thập khối lượng lớn dữ liệu, hoặc thuê một đội quân các nhà khoa học dữ liệu hoặc cố gắng sao chép một số công việc của Google hoặc Amazon. Trên thực tế, bản chất của chuyển đổi kỹ thuật số là trở thành một tổ chức dựa trên dữ liệu, đảm bảo rằng các quyết định, hành động và quy trình quan trọng chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những hiểu biết sâu sắc theo hướng dữ liệu, thay vì trực giác của con người. Nói cách khác, bạn sẽ chỉ chuyển đổi khi bạn đã thay đổi được cách mọi người hành xử và cách mọi thứ được thực hiện trong tổ chức của bạn.

Cuộc cách mạng kỹ thuật số buộc mọi tổ chức phải tự tái tạo, hoặc ít nhất là suy nghĩ lại về cách thức hoạt động kinh doanh. Hầu hết các công ty lớn đã đầu tư một lượng tiền mặt đáng kể vào thứ thường được gọi là “chuyển đổi kỹ thuật số”. Mặc dù những khoản đầu tư đó được dự đoán sẽ lên tới 6,8 nghìn tỷ đô la vào năm 2023, nhưng chúng thường được thực hiện mà không nhìn thấy lợi ích hoặc ROI rõ ràng. Mặc dù những thất bại này có nhiều nguyên nhân, nhưng chúng thường là kết quả của việc đánh giá thấp các bước hoặc giai đoạn khác nhau cần thiết để thực hiện thành công một chương trình chuyển đổi.

Ví dụ, các lỗi phổ biến bao gồm giả định ngây thơ rằng chỉ cần mua công nghệ – hoặc đầu tư vào bất kỳ công cụ ưa thích nào hoặc đồ vật mới sáng bóng của thị trường công nghệ đang bùng nổ – các tổ chức sẽ bằng cách nào đó biến đổi. Nhưng ngay cả công nghệ tốt nhất cũng sẽ bị lãng phí nếu bạn không có quy trình, văn hóa hoặc tài năng phù hợp để tận dụng nó. Như Erik Brynjolfsson của Stanford đã lưu ý, một lý do chính dẫn đến việc không đạt được năng suất từ ​​các công nghệ mới, bao gồm cả AI, là do không đầu tư vào các kỹ năng – đặc biệt là thiếu kỹ năng và nâng cao kỹ năng khi nhân viên đã tham gia vào lực lượng lao động của bạn. Có lần tôi đã thuyết phục được ông tôi mua một chiếc điện thoại di động; anh ấy thậm chí không bao giờ bận tâm đến việc lấy nó ra khỏi hộp. Đối với nhiều tổ chức, thuyết phục nhân viên có kinh nghiệm hoặc quản lý cấp cao triển khai các công cụ công nghệ mới là một trải nghiệm khá giống nhau.

Thật là khó khăn khi các công ty quyết định bắt tay vào một chương trình chuyển đổi kỹ thuật số mà không có một định nghĩa rõ ràng, chưa nói đến tầm nhìn, ý nghĩa của nó. Mặc dù mọi tổ chức đều là duy nhất và có sự khác biệt rõ rệt giữa các loại hình kinh doanh, ngành công nghiệp và văn hóa, nhưng ý nghĩa cơ bản của việc chuyển đổi không phải là thay thế công nghệ cũ bằng công nghệ mới, thu thập khối lượng lớn dữ liệu hoặc thuê một đội quân các nhà khoa học dữ liệu. hoặc cố gắng sao chép một số thứ mà Google hoặc Amazon làm. Trên thực tế, bản chất của chuyển đổi kỹ thuật số là trở thành một tổ chức dựa trên dữ liệu, đảm bảo rằng các quyết định, hành động và quy trình quan trọng chịu ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những hiểu biết sâu sắc theo hướng dữ liệu, thay vì trực giác của con người. Nói cách khác, bạn sẽ chỉ chuyển đổi khi bạn đã thay đổi được cách mọi người hành xử và cách mọi thứ được thực hiện trong tổ chức của bạn.

Như hình bên dưới cho thấy, cần có năm thành phần để thực hiện chuyển đổi kỹ thuật số của một tổ chức:

1. Người

Chuyển đổi kỹ thuật số bắt đầu từ con người, đó là một lời nhắc nhở hữu ích rằng bất cứ khi nào chúng ta nói về dữ liệu – đặc biệt là dữ liệu có giá trị – thì đều có con người ở cuối nó. Đối với hầu hết các tổ chức, khía cạnh con người của sự chuyển đổi đề cập đến khả năng tiếp cận của họ với người tiêu dùng, khách hàng và nhân viên. Về mặt lịch sử, những mối quan hệ này mang lại những hồ sơ kém hoặc phân tán. Hãy nghĩ về các doanh nghiệp nhỏ tương tự và không chính thức, chẳng hạn như gian hàng trong một khu chợ ở Thổ Nhĩ Kỳ: nhân viên bán hàng có rất nhiều quyền tiếp cận và kiến ​​thức về khách hàng và khách hàng của họ, nhưng tất cả đều bị “mắc kẹt” trong tâm trí họ. Theo cách tương tự, một tài xế taxi ở London hoặc một bồi bàn quán rượu ở Paris có thể có kiến ​​thức chuyên sâu về khách hàng của họ và những gì họ muốn, hoặc một người sáng lập doanh nghiệp nhỏ có thể biết khá rõ 20 nhân viên tạo nên lực lượng lao động của mình mà không cần nhiều kỹ thuật hoặc dữ liệu. Nhưng điều gì sẽ xảy ra khi một tổ chức trở nên quá lớn hoặc phức tạp để biết khách hàng hoặc nhân viên của bạn trên cơ sở cá nhân?

2. Dữ liệu

Nếu bạn muốn mở rộng kiến ​​thức bạn có về khách hàng và nhân viên của mình, đồng thời nhân rộng nó trong một tổ chức lớn và trong những tình huống phức tạp và khó đoán hơn, bạn cần phải có dữ liệu – có thể truy cập rộng rãi và có thể truy xuất các bản ghi về tương tác với người tiêu dùng, nhân viên và khách hàng. Đây là nơi công nghệ có thể có tác động lớn nhất – trong quá trình thu thập hoặc tạo hồ sơ kỹ thuật số về con người (ví dụ: họ làm gì, họ là ai, họ thích gì, v.v.). Chúng tôi gọi đây là “số hóa” hay quá trình dữ liệu hóa hành vi của con người, chuyển nó thành các tín hiệu chuẩn hóa (0 và 1). Hãy nhớ điều này rất hữu ích, bởi vì lợi ích thực sự từ công nghệ không phải là “cứng” (tức là hệ thống hoặc cơ sở hạ tầng rẻ hơn), mà là “mềm” (tức là thu thập dữ liệu có giá trị).

3. Thông tin chi tiết

Mặc dù dữ liệu đã được ca ngợi là dầu mới, giống như với dầu, giá trị phụ thuộc vào việc chúng ta có thể làm sạch nó, tinh chế nó và sử dụng nó để cung cấp nhiên liệu cho thứ gì đó có tác động hay không. Không có mô hình, hệ thống, khuôn khổ hoặc khoa học dữ liệu đáng tin cậy, mọi dữ liệu sẽ trở nên vô dụng, giống như 0 và 1. Nhưng với chuyên môn và công cụ phù hợp, dữ liệu có thể được biến thành thông tin chi tiết. Đây là lúc công nghệ nhường chỗ cho phân tích – ngành khoa học giúp chúng ta cung cấp ý nghĩa cho dữ liệu. Ở mức độ mà chúng tôi có những hiểu biết sâu sắc có ý nghĩa, một câu chuyện, một khái niệm về những gì có thể đang xảy ra và tại sao, hoặc một mô hình, chúng tôi sẽ có thể kiểm tra mô hình này thông qua một dự đoán. Vấn đề ở đây không phải là đúng, mà là tìm ra những cách tốt hơn để sửa sai. Tất cả các mô hình đều sai ở một mức độ nào đó, nhưng một số mô hình hữu ích hơn những mô hình khác.

4. Hành động

Nhưng ngay cả đến giai đoạn hiểu biết sâu sắc là không đủ. Trên thực tế, những hiểu biết thú vị, hấp dẫn và tò mò nhất sẽ trở nên lãng phí nếu không có một kế hoạch vững chắc để biến chúng thành hành động. Như Ajay Agrawal và các đồng nghiệp tranh luận, ngay cả với AI, khoa học dữ liệu và phân tích tốt nhất, con người chúng ta phải làm gì với một dự đoán. Giả sử rằng thông tin chi tiết của bạn cho bạn biết rằng một kiểu lãnh đạo nhất định có nhiều khả năng bị trật bánh hơn – bạn sẽ thay đổi quy trình tuyển dụng và phát triển nội bộ của mình như thế nào? Hoặc điều gì sẽ xảy ra nếu nó cho bạn biết rằng khách hàng không thích một sản phẩm nào đó – điều này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến việc phát triển sản phẩm và chiến lược tiếp thị của bạn? Và giả sử rằng bạn có thể dự đoán nếu một số khách hàng có nguy cơ đến với đối thủ cạnh tranh của bạn, bạn sẽ làm gì? AI có thể đưa ra dự đoán và dữ liệu có thể cung cấp cho chúng ta thông tin chi tiết, nhưng phần “nên cái gì” yêu cầu hành động và những hành động này cần các kỹ năng, quy trình và quản lý thay đổi có liên quan. Đây là lý do tại sao nhân tài đóng một vai trò quan trọng như vậy trong việc mở khóa (hoặc thực sự là chặn) chuyển đổi kỹ thuật số của bạn.

5. Kết quả

Trong giai đoạn cuối cùng của quy trình, bạn có thể đánh giá kết quả hoặc tác động. Ngoại trừ cái này là không phải thực sự là bước cuối cùng – sau khi bạn đánh giá kết quả, bạn cần quay lại dữ liệu. Bản thân các kết quả trở thành một phần của tập dữ liệu mới, phong phú hơn, sẽ được bổ sung và cải thiện với những phát hiện của quá trình. Trong quy trình lặp đi lặp lại này hoặc vòng phản hồi hồi tố, bạn cho phép thông tin chi tiết của mình trở nên dễ dự đoán hơn, có ý nghĩa hơn và có giá trị hơn, chính điều này mang lại nhiều giá trị hơn cho dữ liệu. Và trong quá trình đó, bạn nâng cao và phát triển các kỹ năng con người cần thiết để tạo ra sức mạnh tổng hợp tuyệt vời giữa con người và công nghệ.

Nói tóm lại, phần quan trọng của chuyển đổi kỹ thuật số không phải là “kỹ thuật số” mà là “chuyển đổi”. Thế giới của chúng ta đã thay đổi đáng kể trong hai thập kỷ qua và việc tổ chức của bạn thích ứng với những thay đổi này không thể đạt được trong một sớm một chiều, hoặc đơn giản bằng cách mua công nghệ mới hoặc thu thập thêm dữ liệu. Điều cần thiết là thay đổi tư duy, văn hóa và tài năng, bao gồm nâng cao kỹ năng và đào tạo lại lực lượng lao động của bạn để họ sẵn sàng trong tương lai. Điều đó nói rằng, có một điều không thay đổi – đó là thực tế là tất cả những điều này chỉ là phiên bản mới của một nhiệm vụ hoặc thách thức cũ mà mọi nhà lãnh đạo luôn phải đối mặt trong suốt lịch sử nhân loại: chuẩn bị cho các đội và tổ chức của họ cho tương lai, và tạo ra một tương lai tốt đẹp hơn. Không ai thực sự là một nhà lãnh đạo nếu họ chịu trách nhiệm và giữ mọi thứ như chúng vốn có. Lãnh đạo luôn luôn tranh luận với quá khứ, với truyền thống – nhiệm vụ thiết yếu của các nhà lãnh đạo là tạo ra cầu nối giữa quá khứ và tương lai, và theo nghĩa đó, chuyển đổi kỹ thuật số không phải là một ngoại lệ đối với quy luật, mà là cái tên mà chúng ta đặt cho cầu hôm nay.