Cách điều hướng sự mơ hồ của một chuyển đổi kỹ thuật số

Thật dễ dàng để có quan điểm giảm thiểu khi nghĩ về chuyển đổi kỹ thuật số. Sửa chữa đủ các hệ thống chi tiết điều hành tài chính, hậu cần, tiếp thị và nhân sự của bạn, và cuối cùng bạn sẽ tái tạo lại chính mình – hoặc suy nghĩ mơ mộng sẽ xảy ra. Trên thực tế, khi một tổ chức được tái sinh với trí tuệ máy móc làm cốt lõi của nó, nó không chỉ nhanh hơn hoặc tốt hơn so với các tổ chức cùng ngành; no trở nên khác nhau. Và khác biệt là những gì bạn cần nếu bạn định định hình lại các ngành và xác định lại sự cạnh tranh trên thị trường của mình.

Một chuyển đổi kỹ thuật số thành công có thể khó dự đoán hoặc lập kế hoạch; nó thường là kết quả của những tương tác với khách hàng mới, sự kết hợp tài năng và đội ngũ mới, những liên minh bất ngờ với các đối tác mới và các mô hình kinh doanh hoàn toàn mới. Các thành phần này liên tục phát triển, định hình và chịu ảnh hưởng của các hệ thống thuật toán, được tổng hợp lại theo cách mà hành vi tập thể của chúng nhiều hơn tổng các bộ phận của chúng. Nhiều hơn là khác nhau. Giống như nước trở thành băng khi đủ lạnh, hoặc than chì biến thành kim cương dưới áp suất đủ lớn, tại một điểm quan trọng, nhiều dữ liệu và thuật toán hơn có thể biến một tổ chức hoặc một ngành thành một thứ hoàn toàn khác.

Điều đó đặt ra một câu hỏi cho các nhà lãnh đạo: làm thế nào để bạn điều hướng một sự chuyển đổi từ những gì bạn biết sang những gì bạn chưa xác định? Những gì bạn cần là một cách tiếp cận mới để chuyển đổi kỹ thuật số, tập trung vào ba nguyên tắc:

Hành động trước quá trình chuyển đổi giai đoạn.

Vào tháng 7 năm 2021, một điều phi thường đã xảy ra trong ngành công nghiệp xe hơi. Bugatti, được thành lập vào năm 1909 và là nhà sản xuất một số siêu xe đắt nhất thế giới, đã công bố ý định hợp nhất với Rimac Automobili, một công ty khởi nghiệp ô tô của Croatia bắt đầu vào năm 2009 và do Mate Rimac, người sáng lập 33 tuổi, điều hành. Khoảng cách giữa hai tổ chức chỉ hơn một trăm năm; đó là khoảng cách về công nghệ và triết học giữa hai hình thức di chuyển rất khác nhau.

Volkswagen, công ty mẹ của Bugatti kể từ khi nắm quyền kiểm soát vào năm 1998, đã chi hơn 2,4 tỷ USD để phát triển một chiếc xe động cơ đốt trong có thể vượt quá 300 dặm / giờ và đạt 0-60 dặm / giờ trong vòng 2,5 giây. Tuy nhiên, trong một tương lai ngày càng chạy bằng điện, số phận của Bugatti còn lâu mới chắc chắn. Việc tạo ra thế hệ ô tô điện hiệu suất cao tiếp theo không chỉ đòi hỏi đầu tư đáng kể mà còn cần một bộ khả năng hoàn toàn mới để phát triển một đoàn tàu điện chạy bằng AI. Bất chấp tình trạng là người mới của Rimac, các nhà lãnh đạo của Volkswagen nhận ra rằng một giai đoạn chuyển giao đang ở trong tầm tay và họ phải hành động sớm. Thay vì chỉ đơn giản là gia công phần mềm cho startup, họ đã đề xuất một mối quan hệ đối tác.

Đó là một bước đi khôn ngoan. Trí tuệ nhân tạo, tự động hóa và thuật toán hiện đã thâm nhập vào mọi giai đoạn phát triển của siêu xe điện hiện đại – từ thiết kế khí động học đến tối ưu hóa pin. Tuy nhiên, giá trị của vụ sáp nhập Bugatti đối với VW không chỉ là chuyên môn về AI; Rimac đã phát triển một loạt các khả năng độc đáo do vị thế thách thức của nó trong ngành công nghiệp ô tô. Không có nguồn lực để thực hiện một cách tiếp cận truyền thống hơn, họ buộc phải đổi mới.

“Khi chúng tôi thành lập công ty, chúng tôi không có lựa chọn nào khác ngoài việc phát triển công nghệ của riêng mình,” Mate Rimac giải thích với tôi. “Chúng tôi không thể trả tiền bản quyền cho nhà cung cấp cho công nghệ hiện có hoặc để họ phát triển công nghệ cho chúng tôi. Ngoài ra, hiệu suất và các tính năng mà chúng tôi muốn không thể thực hiện được với công nghệ hiện có. Vì vậy, chúng tôi đã tự mình xây dựng hầu hết các hệ thống quan trọng, thực hiện mọi việc một cách nhanh chóng và không tốn kém, với mô hình 3D mở rộng và thử nghiệm kỹ thuật số ”.

Thật không may, quá trình chuyển đổi giai đoạn hiếm khi xảy ra một lần. Sự gián đoạn công nghệ là sự bùng nổ, tạo tiền đề cho một loạt các thay đổi trong mô hình kinh doanh, hành vi của khách hàng và động lực của ngành. Trong khi VW nhanh chóng hợp tác với một công ty công nghệ mới nổi, giao thông vận tải vẫn đang trong giai đoạn đầu của 21^NS thế kỷ tái tạo. Rimac nói: “Đó sẽ là sự gián đoạn lớn nhất mà chúng tôi từng có trong ngành công nghiệp ô tô. “Khi mọi người không còn lái xe và sở hữu ô tô nữa, và việc di chuyển trở thành một dịch vụ, thì việc sở hữu một chiếc ô tô không còn cần thiết như trước nữa. Các OEM sẽ phải trở thành nhà cung cấp dịch vụ di động, cung cấp xe ô tô của họ theo hình thức đăng ký, có sẵn chỉ bằng một lần nhấn nút cho các hành trình tự lái. Đó là một cơ hội rất lớn cho những người chơi mới. ”

Khuếch đại học tập và thích nghi.

Trong một chiến lược kỹ thuật số mới nổi, học hỏi là điều cho phép bạn tận dụng nỗ lực số hóa của mình để phát triển nhanh hơn đối thủ. Đối với Kevin Johnson, Chủ tịch kiêm Giám đốc điều hành của Starbucks, động lực chính thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số của công ty là khả năng học hỏi trên quy mô lớn. Theo quan điểm của ông, việc tăng tốc độ đổi mới tại Starbucks đòi hỏi một cách tiếp cận học hỏi và thích ứng. Câu thần chú hiện tại của họ là “đi từ ý tưởng đến hành động trong 100 ngày”.

Cách tiếp cận của Starbucks đối với sự khuếch đại dựa trên AI đã hỗ trợ công ty chuyển đổi từ một nhà bán lẻ cà phê sang một nền tảng công nghệ dựa trên dữ liệu. Phục vụ hơn 100 triệu khách hàng hàng tuần tại 31.000 cửa hàng, với 24,8 triệu người dùng ứng dụng dành cho thiết bị di động đã đăng ký và hoạt động chỉ riêng ở Hoa Kỳ, Starbucks đã xây dựng một cỗ máy học tập để thu thập lượng lớn dữ liệu có giá trị về hành vi và sở thích của khách hàng. Cốt lõi của nền tảng này là chiến lược bánh đà kỹ thuật số của Starbucks nhằm liên kết chương trình phần thưởng mạnh mẽ, phương thức thanh toán đơn giản hóa, cá nhân hóa dưới hình thức ưu đãi đặc biệt và quy trình đặt hàng nhanh chóng, thuận tiện.

Starbucks đã nhanh chóng nắm bắt phương thức đặt hàng và thanh toán trên thiết bị di động, đi trước những công ty cùng ngành công nghệ phức tạp hơn. Nó bắt đầu chấp nhận thanh toán di động trên toàn quốc vào năm 2011. Vào thời điểm Apple bắt đầu triển khai thanh toán di động vào năm 2014, Starbucks đã xử lý 7 triệu giao dịch thanh toán di động hàng tuần ở Mỹ, đồng thời phát triển cơ sở dữ liệu về người dùng ứng dụng di động. Trong quý 4 năm 2021, 51% doanh số bán hàng do công ty Hoa Kỳ điều hành được thúc đẩy bởi những khách hàng là thành viên Starbucks Rewards.

Nhưng công ty đã đi xa hơn, sử dụng sự tăng trưởng về dữ liệu di động để tăng cường khả năng thu hút người dùng bằng phần thưởng, thanh toán kỹ thuật số và đơn đặt hàng di động. Công cụ AI của Starbucks xử lý mọi thứ từ dữ liệu về thời gian trong ngày mà mọi người thường gọi đến đồ uống mà họ thường thích, sau đó có thể được kết hợp với các dữ liệu khác như vị trí địa lý, thời tiết và theo mùa để đưa ra các đề xuất, ưu đãi hoặc thậm chí là nhiệm vụ được cá nhân hóa và thách thức để kiếm thêm điểm thưởng. Mức độ tương tác kỹ thuật số do nền tảng này tạo ra trở nên đặc biệt quan trọng trong cuộc khủng hoảng Covid-19, khi nhiều cửa hàng vật lý phải đóng cửa. Ngày nay, drive-thru và Mobile Order & Pay (MOP) cùng nhau chiếm 70% giao dịch – tăng 15% so với mức trước đại dịch.

Bánh đà kỹ thuật số chỉ là một phần trong nỗ lực thúc đẩy học tập của Starbuck. Họ cũng đang áp dụng AI và tự động hóa như một phần của mô hình hoạt động rộng lớn hơn của họ. Theo Johnson, “Deep Brew, nền tảng trí tuệ nhân tạo của chúng tôi đã tự động hóa việc quản lý hàng tồn kho hàng ngày và cải tiến nhân viên cửa hàng và đào tạo được thiết kế để giảm bớt sự phức tạp trong các cửa hàng của chúng tôi.”

Đầu tư vào khả năng, không phải năng lực.

Làm thế nào để bạn lập kế hoạch cho một tương lai không thể đoán trước? Nói cách khác, phản ứng tốt nhất đối với sự không chắc chắn không phải là rút lui về những điều quen thuộc, mà là đặt cược vào khả năng khám phá những điều chưa biết của bạn. Khi tin tức về đại dịch lần đầu tiên xuất hiện, Moderna Therapeutics đang nghiên cứu một số loại thuốc dựa trên mRNA, bao gồm cả những loại thuốc tập trung vào bệnh tim, vi rút Zika và ung thư. Tuy nhiên, những người sáng lập Moderna tin rằng nếu công nghệ mRNA hoạt động cho một ứng dụng, nó có thể hoạt động cho vô số ứng dụng khác, chỉ đơn giản bằng cách thay đổi thông tin và mã hóa cho một ứng dụng mới. Chính nhờ cách tiếp cận lấy năng lực làm trung tâm này mà không lâu sau khi các nhà khoa học Trung Quốc lần đầu tiên đưa trình tự gen của loại coronavirus mới lên mạng, Moderna đã có thể phát triển và phát hành một loại vắc-xin Covid-19 hoàn toàn mới trong vài tháng – một thành tựu phi thường.

Các công ty thường đầu tư vào năng lực (những thứ họ làm tốt), hơn là khả năng (những thứ mà họ có thể làm tốt). Theo một cách nào đó, đó là một sự đánh đổi tương tự như tình huống tiến thoái lưỡng nan về khai thác-khám phá cổ điển. Bạn dành bao nhiêu thời gian và nguồn lực để điều tra các lựa chọn của mình trước khi chọn một? Mặc dù việc nâng cấp các hệ thống cũ của bạn có thể hấp dẫn ban đầu, nhưng kiểu tiếp cận đơn giản hóa này có nguy cơ cắt đứt giai đoạn khám phá của bạn quá sớm. Thay vào đó, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có thể thiết kế tổ chức trong tương lai của mình như một nền tảng kỹ thuật số không mở với tiềm năng mở ra các cơ hội mới?

Khi tôi nói chuyện với Dave Johnson, Giám đốc Dữ liệu và AI tại Moderna, anh ấy giải thích rằng chính bản chất kỹ thuật số, giống phần mềm của công nghệ mRNA đã truyền cảm hứng cho công ty tự tạo thời trang dưới dạng một loại hình công ty công nghệ sinh học kỹ thuật số mới với AI. , thuật toán và tự động hóa ở cốt lõi của nó.

“Chúng tôi đã xây dựng bộ sản xuất tiền lâm sàng quy mô lớn này cho phép các nhà khoa học của chúng tôi đặt hàng mRNA thông qua các công cụ kỹ thuật số trực tuyến, sử dụng các thuật toán AI để giúp tối ưu hóa chúng và sau đó cung cấp chúng thành thông lượng cao, song song lớn, tự động hóa cao- Johnson nói.

Có thể cho rằng, điều khiến Moderna trở nên hiệu quả là khả năng điều chỉnh cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của mình với chiến lược kinh doanh theo đuổi song song nhiều phương pháp trị liệu dựa trên mRNA. Theo Johnson, họ suy nghĩ một cách tổng thể về nền tảng của mình: đầu tư vào các hệ thống hoàn toàn kỹ thuật số và các công cụ thiết kế thuật toán, thu thập dữ liệu theo cách rất có cấu trúc và phong phú, và cuối cùng là tích hợp các hệ thống và mô hình AI đó với nhau trong một môi trường sản xuất hiệu quả và đáng tin cậy.

Johnson cho biết: “Nền tảng kỹ thuật số của chúng tôi cho phép chúng tôi xây dựng một công cụ nghiên cứu cho phép chúng tôi đi từ khái niệm thuốc đến vật liệu cấp lâm sàng chỉ trong 42 ngày,” Johnson nói về kinh nghiệm của công ty trong việc phát triển nhanh chóng vắc xin Covid-19 của họ. “Hầu hết các công ty phải trải qua một quá trình khác nhiều nơi bạn không chỉ phải phát minh ra ý tưởng mà còn phải phát minh ra cách sản xuất nó cùng một lúc. Bởi vì chúng tôi đã xây dựng nền tảng này, chúng tôi chỉ có thể tận dụng nó. “

Vấn đề với bất kỳ kế hoạch chuyển đổi kỹ thuật số nào chỉ có vậy; nó là một kế hoạch, hơn là một con đường. Tổ chức và thị trường là những hệ thống thích ứng phức tạp; chúng có các đặc tính nổi bật không có trong các phần nhỏ hơn của chúng và không thể sao chép đơn giản bằng cách số hóa các quy trình hoặc tích hợp phần mềm mới. Tuy nhiên, nếu bạn có thể vượt qua nhu cầu về sự chắc chắn của người giảm thiểu, thì có một sự đối xứng thanh lịch để thực hiện cách tiếp cận từ dưới lên đối với chuyển đổi kỹ thuật số. Xét cho cùng, bản thân các hệ thống học máy là các mạng tự tổ chức mà từ đó đưa ra thông tin chi tiết, dự đoán và khuyến nghị. Cho dù bạn là một công ty khởi nghiệp đang cố gắng phá vỡ một ngành công nghiệp hay một công ty truyền thống đương nhiệm đang hình dung lại chính nó, thì một chiến lược kỹ thuật số mới nổi cho phép bạn duy trì tính tùy chọn của mình đồng thời thừa nhận rằng khi mọi thứ thay đổi, chúng có khả năng làm như vậy chỉ sau một đêm.