Статья, опубликованная в журнале «Гарвард Бизнес Ревью Россия»
Три признака ИТ-неравенства в вашей компании
Пол Р. Доэрти , Рамнат Венкатараман , Х. Джеймс Уилсон
Богатые богатеют, а остальные пытаются их догнать — так можно описать разрыв в инновациях между компаниями, у которых есть огромные ресурсы в сферах ИИ, данных, автоматизации и сверхсовременных ИТ-систем, и теми, у кого всего этого нет. Но если вы не можете догнать конкурентов, проблема может заключаться не только в неравенстве между вами, но и в скрытом технологическом неравенстве внутри вашей компании. Оно усиливает неравномерность доступа к средствам автоматизации и программам обучения по работе с ИИ, что, в конце концов, бьет и по конкурентоспособности.
Вот три самых распространенных источника внутреннего неравенства и советы, как их можно исправить.
Неравномерный доступ к данным
В исследованиях и на практике мы видим, что доступ к данным для людей и систем часто бывает неравномерным. Так, две трети компаний используют неоптимальное сочетание облачных и физических систем. Огромные и разнородные ИТ-системы не способствуют работе бизнеса, ведь данные разбросаны по разным их частям. Например, у одного государственного ведомства было больше 10 тыс. отдельных локальных дата-центров, и сотрудники разных отделов (администрирования, операционной деятельности, разработки политики и научного анализа) имели неравномерный доступ к информации. Кроме того, они не всегда могли передавать данные из одного отдела в другой, чтобы скоординировать свою работу.
Другие компании замечают, что из-за такой неоднородности не могут ввести единую культуру принятия решений с опорой на данные — внутри организации могут возникать островки некомпетентности в работе с данными (data illiteracy). Например, когда одна крупная европейская энергетическая фирма решила внедрить на всех уровнях организации систему работы с данными и ИИ, обнаружилось, что сначала нужно провести для всех сотрудников компании учебные курсы, чтобы они одинаково понимали свои новые возможности.
Ведущие компании подстраивают свою экосистему решений и услуг под возможности бизнеса. Они стремятся использовать данные не изолированно и в режиме пакетной обработки, а всесторонне в масштабах всего предприятия и в формате реального времени, чтобы на их основе можно было принимать решения. Они не внедряют облачные технологии на отдельных участках, а полностью заменяют ими дорогую в обслуживании старую инфраструктуру — и вводят новую, эластичную и масштабируемую инфраструктуру, рассчитанную на скорость, продуктивность и инновации.
Возьмем в качестве примера мультинациональную компанию по производству игрушек. Эта сфера меняется быстрее многих других: конкуренты компании выпускают уже не просто игрушки, а цифровые проекты. Чтобы не отставать, компания решила дать каждому отделению (от разработки до производства и дистрибуции) возможность действовать быстро и согласованно, в то же время контролируя расходы. Вместо того чтобы использовать отдельные, несогласованные продукты по управлению данными, компания демократизировала доступ к информации и внедрила единую облачную систему. Кроме прочего, эта система включала аналитику на основе машинного обучения. С такой «аналитикой на самообслуживании» рядовым пользователям не приходилось каждый раз обращаться к специалистам по данным, и компания вдвое сократила время, которое раньше требовалось на проведение анализа. А автоматизация контроля качества данных снизила требования к поддержке этой функции на 80%. Теперь сотрудники всех отделов компании могли спокойно использовать эту систему, чтобы принимать качественные решения по финансам, дизайну и разработке.
Неравномерные полномочия для инвестиций в технологии
Во многих организациях некоторые отделы чувствуют за собой право инвестировать в технологии, а остальные будто бы остаются в стороне. Например, ИТ-команды зачастую думают только о поддержке, а не о поиске инновационных решений бизнес-проблем, в то время как более 60% инвестиций в ИТ проходит за пределами ИТ-отделов — например, в отделах маркетинга или операционной деятельности. ИТ-менеджеры даже не замечают эти «теневые системы», а загнанные в узкие рамки технологии не соответствуют возможностям бизнеса.
