Пять причин, из-за которых инвестиции в технологии
не окупаются

Цифровая революция вынуждает организации делать все по-новому или, по крайней мере, переосмысливать методы ведения бизнеса. Большинство крупных компаний вложили значительные средства в то, что принято называть «цифровой трансформацией». По прогнозам, к 2023 году объем инвестиций в эту область превысит $6,8 трлн, но часто компании не видят пользы и отдачи на вложенные средства. Несмотря на то, что у этого есть множество причин, как правило, провал трансформационной программы — результат недооценки различных шагов и этапов, которые необходимо пройти для ее успешной реализации.

Например, одна из распространенных ошибок — наивное убеждение, что, просто покупая технологию или инвестируя в модные инструменты и новые сверкающие продукты, появляющиеся на быстро развивающемся технологическом рынке, — организации трансформируются сами по себе. Но даже лучшие технологии не принесут результата, если у вас не налажены правильные процессы, нет культуры или подходящих кадров, способных ими воспользоваться. Как отметил Эрик Бринолфссон из Стэнфорда, основной причиной отсутствия повышения производительности за счет новых технологий, включая искусственный интеллект, является как неготовность компаний инвестировать в навыки сотрудников, так и отсутствие программ переподготовки и повышения квалификации кадров, которые они могут пройти, уже работая в своей компании. Однажды мне удалось уговорить своего дедушку купить мобильный телефон; так он его даже из коробки потом не вынул. Убедить опытных сотрудников и старших руководителей в необходимости внедрения новых технических инструментов — примерно то же самое.

Проблематично приступать к реализации программы цифровой трансформации, не понимая, что это обозначает, и уж тем более не имея перед собой четкого видения. Несмотря на то, что каждая организация уникальна, к тому же есть существенные различия между типами бизнеса, отраслями и культурами, фундаментальный смысл трансформации не в замене старых технологий новыми, не в сборе больших объемов данных, не в найме армии специалистов по работе с данными и не в копировании подхода Google или Amazon. На самом деле суть в том, чтобы стать организацией, управляемой данными, и гарантировать, что ключевые решения, действия и процессы формируются на основании данных, а не человеческой интуиции. Другими словами, трансформировать организацию — значит изменить поведение людей и то, как в вашей компании принято вести дела.

Как показано на рисунке ниже, для цифровой трансформации организации необходимо учитывать пять ключевых элементов.

1. Люди

Цифровая трансформация начинается с людей. Это полезное напоминание о том, что всякий раз, когда мы говорим о данных, а в особенности о значимых данных, в конечном счете мы говорим про людей. Для большинства организаций человеческий аспект трансформации связан с доступом к потребителям, клиентам и сотрудникам. Исторически эти отношения не переводились в подробные записи. Представим аналоговый, неформальный бизнес вроде киоска на турецком рынке: продавцы постоянно общаются со своими клиентами и потребителями, прекрасно их знают, но все эти знания хранятся у них в голове. Водитель лондонского такси и официант парижского бистро тоже досконально знают своих клиентов и их предпочтения, равно как и основатель малого бизнеса хорошо понимает 20 своих сотрудников, и для этого ему не нужно внедрять особые инструменты или собирать данные. Но что, если организация становится слишком большой и сложной, чтобы руководитель мог лично знать всех своих клиентов и сотрудников?

2. Данные

Если вы хотите масштабировать знания о клиентах и сотрудниках, а также реплицировать их по всей организации и для куда более сложных и непредсказуемых ситуаций, вам нужны данные — доступные всем записи о взаимодействии с потребителями, сотрудниками и клиентами. Вот где особенно важны технологии — в процессе сбора и создания цифровых записей о людях (например, о том, что они делают, кто они такие и что предпочитают). Мы называем это «цифровизацией», или регистрацией данных о поведении человека в стандартизированном виде (в виде нулей и единиц). Об этом полезно помнить, поскольку реальные преимущества технологий не «жесткие» (более дешевые системы или элементы инфраструктуры), а «мягкие» (сбор значимых данных).

3. Выводы

Несмотря на то что данные провозглашены «новой нефтью», как и в случае с самой нефтью, их ценность зависит от того, умеем ли мы их очищать, перерабатывать и использовать для создания чего-то стоящего. Без модели, системы, механизмов и надежного подхода к анализу данных любая информация будет настолько же бесполезна, как случайный набор нулей и единиц. Но при хорошей подготовке и при наличии инструментов можно получать на основе данных ценные практические выводы. На этом этапе технологии уступают место аналитике — науке, которая придает данным смысл. Мы сможем построить модель и сделать прогноз, только если обретем понимание, составим некоторое представление о том, что происходит и почему. Смысл не в том, чтобы оказаться правым, а в том, чтобы найти лучший способ ошибаться. Все модели в какой-то степени ошибочны, но среди них есть более и менее полезные.

4. Действия

Просто сделать выводы недостаточно. Даже самые интересные, увлекательные и любопытные идеи вам не пригодятся, если не составить четкий план о том, как перевести их в действия. По словам Аджая Агравала и его коллег, ни искусственный интеллект, ни программа по анализу данных не придумают за нас, что делать с составленными ими прогнозами. Предположим, данные подсказывают вам, что лидеры определенного типа чаще других сходят с дистанции. Что вы измените во внутреннем процессе найма и развития сотрудников? Или данные подскажут вам, что покупателям не нравится определенный продукт. В таком случае как это повлияет на разработку продукта и маркетинговую стратегию? А что вы сделаете, если сможете предсказать, что некоторые клиенты вскоре уйдут к конкурентам? ИИ умеет делать прогнозы, а данные дают общее понимание, но что с этим делать — решать вам. Действия требуют наработки навыков, налаживания процессов и управления изменениями. Вот почему кадры играют такую важную роль в «разблокировании» (а порой и в блокировании) цифровой трансформации.

5. Результаты

На заключительном этапе процесса вы сможете оценить результаты проделанной работы. Только на самом деле это не последний шаг — после оценки результатов вам нужно будет вернуться к данным. Полученная информация станет частью нового, более ценного набора данных, который со временем будет расширяться и совершенствоваться. В процессе итераций или ретроактивном цикле обратной связи вы делаете выводы более предсказуемыми, более значимыми и ценными, что само по себе придает большую ценность данным. В рамках этого процесса вы улучшаете и развиваете навыки работы с людьми, необходимые для обеспечения синергии между людьми и технологиями.

Другими словами, критически важной частью словосочетания «цифровая трансформация» является слово «трансформация», а не «цифровая». За последние 20 лет наш мир кардинально изменился, и вы не сможете адаптировать организацию к этим изменениям в мгновение ока или просто путем покупки новых технологий и сбора дополнительных данных. Необходимо менять мышление, культуру и качество подготовки кадров, включая повышение квалификации для их подготовки к будущему. Тем не менее одна вещь остается неизменной, а именно тот факт, что все это лишь новая версия старой задачи, с которой сталкивались все лидеры на протяжении всей истории человечества: как подготовить свои команды и организации к грядущему и создать лучшее будущее. Чтобы быть лидером, недостаточно просто стоять во главе компании и сохранять статус-кво. Быть лидером — значит спорить с прошлым и традициями, строить мост между прошлым и будущим. В этом смысле цифровая трансформация не исключение из правил, а лишь современное название этого моста.

* принадлежит Meta, которая признана в России экстремистской и запрещена