你是否让每个部门都有平等的机会接触技术?
1464字
2020-11-17 12:59
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火星译客

富人更富,其余人追赶。这描述了那些在人工智能、数据、自动化和最先进的企业系统方面拥有大量资源的公司与那些没有的公司之间的创新成就差距。但对于那些苦苦追赶的公司来说,真正的问题可能不是他们与竞争对手之间的差距。相反,是他们自己的组织内部隐藏的技术差距,增加了人才在使用自动化工具和AI再培训计划方面的不平等,最终阻碍了竞争力。

以下是三种最常见的内部差异,以及你可以做什么来纠正它们。

获得数据的机会不均等

在我们的研究和工作中,我们看到很多情况下,人类和系统对数据的访问不均衡。例如,三分之二的公司依赖于基于云和内部部署的企业系统的次优组合。这些庞大的、拼凑的系统无法支持业务目标,因为它们的数据分布在不同的孤岛上。例如,一家政府监管机构拥有超过1万个独立的内部数据中心,行政、运营、政策和科学分析等领域的员工对数据的访问不均衡,在这些站点之间连接数据以协调工作的能力有限。 
 

其他公司发现,数据获取的不均衡使他们无法创造一种普遍的数据驱动决策文化。这可能会导致组织中出现众多的 "数据文盲"。例如,当一家欧洲大型能源公司想要在全企业范围内创建一个由人工智能驱动的数据能力时,他们发现,他们首先必须在全公司范围内进行广泛的教育,以使所有部门对这个机会有一个共同的理解。

洞察中心

领先的公司根据业务能力创建了一个服务和系统的生态系统。数据不再被锁定,也不再只能通过批处理获得,而是在整个企业中实时、大规模地移动,以实现数据驱动的业务决策。云技术,不再是在企业中这里和那里使用,而是取代昂贵的传统基础设施,并提供一个为速度、生产力和创新而建立的弹性、可扩展的基础设施。

考虑到一家跨国玩具公司在一个比大多数行业变化更快的行业中运营,竞争对手不仅提供玩具,还提供数字化的体验。为了跟上时代的步伐,该公司希望让从设计到生产再到分销的每一个部门都能在控制成本的同时,迅速地协同行动。该公司没有使用不同的数据管理产品,而是通过一个在云端集成机器学习的系统来实现数据访问的民主化,从而为业务决策提供信息。通过向不再需要数据专家帮助的业务用户提供 "自助式 "分析,该公司将之前执行关键分析所需的时间缩短了一半。而将数据质量流程自动化,则将数据质量支持需求减少了80%。现在,整个公司的员工都可以自信地使用该系统做出更好的财务、设计和开发决策。

技术投资力量不均

在许多组织中,一些团队觉得自己有能力投资于技术以执行其业务目标,而另一些团队则没有,这让他们感觉被剥夺了权利。例如,在IT职能部门工作的团队往往专注于 "保持灯火通明",而不是为业务问题寻找创新的解决方案。同时,超过60%的信息技术投资来自于IT部门之外,来自于市场或运营等职能部门。这些 "影子系统 "并没有出现在IT职能部门的雷达上,导致业务能力和孤立的技术之间的优先级不匹配。

更加严重的是,IT团队没有接受过关于这些影子系统的培训,阻碍了他们支持或升级这些系统的能力。正如一家公司所报告的那样,这种脱节让IT团队感到被剥夺了权利。同样,一个向公司战略职能部门报告的数据分析团队感到越来越无法提供战略洞察力,因为业务的其他部分一再要求他们执行零碎的分析任务。因此,该团队感到受制于人,人员流失率很高。

在一个统一的组织中,系统能清晰地映射到业务能力上,信息技术的投资能将所有利益相关者聚集在一起,而不是建立影子系统,将一些小组排除在外。例如,一家总部设在美国的医院系统发现,不同的行政团队--在没有医生参与的情况下--为相同的医疗关键绩效指标创建了自己的定制分析工具。例如,在分析患者膝关节置换手术的成本时,每个定制工具都从不同的数据集中提取。因此,医生无法全面了解整个医院系统的最佳实践,但他们却被期望帮助提高医疗质量,降低医疗成本。这导致医生对他们看到的任何分析模型的全面性和客观性产生怀疑。

为了解决这个问题,医院系统将所有数据整合到一个单一的云端工具中,并指定一名医生来监督这项工作。该系统为医生、业务分析人员和管理人员提供了一个跨地区和跨医院的单个患者的单一客观视图。由于所有利益相关者在关键绩效指标和最佳实践上保持一致,医院系统降低了患者和医院的成本。例如,膝关节置换手术的患者成本降低了近300美元。总体而言,仅在第一年,该系统就减少了2 000万美元的护理成本。

自动化和人工智能的普及率不均衡

在许多公司中,我们发现,在可以随时使用自动化和AI工具的团队和没有自动化和AI工具的团队之间的鸿沟越来越大。后者发现自己在生产力和AI技能发展方面都落后于八球。在一家运输公司,两个团队正在开发类似的产品。团队A只能够自动化一个项目任务,而团队B却能够自动化30多个项目任务。这导致了交付周期和成果的巨大差异。

考虑一下软件程序员之间的差异。有些人可能会花60%的时间来执行可自动化的任务。利用人工智能工具处理这些活动的程序员编码速度更快。他们也成为与人工智能系统协作的专家,并且不容易出错。随着客户期望值的提高和变革步伐的加快,这种鸿沟变得至关重要。今天的市场不能容忍缓慢的工程交付周期。它要求现代工程实践具有快速的构建-测量-学习周期,而自动化有的人无法生产。

仅仅是更广泛地推广自动化并不能完全解决问题。需要的是一种广泛的系统化方法。例如,在2016年,一家软件公司走到了十字路口。它的IT功能已经变成了一个拼凑的组织。企业主几乎没有透明度,也没有与IT部门分享期望。由于系统被数十年的遗留代码所累,该公司将80%的IT预算用于修复过去,只有20%的预算用于未来的创新。

该公司没有简单地将更多的活动自动化,而是开始了全面的重塑,旨在超越其数字原生竞争对手的速度和创新。他们采用了一个垂直的现代工程模式,业务专家和全栈工程师在集成团队中工作,并采用敏捷开发实践。他们将100%的IT资产迁移到云端,这使他们能够向几乎所有能够从中受益的人和团队提供自动化工具。

同样至关重要的是,所有这些都是通过自筹资金实现的,而不是额外的投资。与大多数组织一样,该公司将大部分IT预算用于维持照明。多年的重塑改变了这一切,颠覆了IT投资曲线,稳定地释放了资本,使每个人--而不仅仅是少数幸运儿--都能进行大规模的创新。如今,该公司仅将40%的IT预算用于固定IT成本,而将60%用于创新。而将新功能推向市场所需的时间也缩短了83%。更重要的是,当Covid-19来袭时,该公司已经做好了渡过危机的准备,并变得更加强大。

恢复平衡

获取数据、技术投资和自动化工具的机会不均,会对士气和业务表现产生腐蚀作用。但企业可以通过优先考虑需要快速回报的增长领域--例如,生命科学的研发或消费品的CRM--来开始解决这些技术上的差异,然后再跨出去。最初的一步是审视企业内部现有数据系统的深度和广度。公司还必须努力确保其系统与业务能力相匹配,并确保投资能将整个组织的利益相关者聚集在一起。除了这些正式的组织变革之外,企业还可以建立工程师和业务专家的跨职能团队,采用敏捷开发实践,以防止IT专业人员与关键业务活动隔离,反之亦然。组织越早解决这些内部差距,就能越快克服与竞争对手的外部差距。

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