有四分之三的数字化转型计划会陷入“试点炼狱”,为什么有这么多的项目无法在企业层面扩展数字系统?
虽然这其中有很多因素,但企业组织是否认可——员工对于变革是否持欢迎态度以及如何拥抱变革——却往往被忽略了。与安装硬件或者软件相比,获得人们的真正认可是一项复杂得多的挑战。这是我们要搞清楚的。
根据我们的经验,获得企业组织的认可往往存在四种常见的阻碍。作为IT领导者,你要问问自己以下这些问题:
角色变化和工作保障
大多数人不愿意接受变化,尤其是可能给工作带来影响的变化。最近一项关于工作保障和自动化趋势的研究表明,大约四分之一的人担心“人工智能会抢走他们的工作”。
现在因为人们对于工作场所中人类所扮演的角色有了更好的理解,所以这一比例要比几年前低一些,但仍然需要CIO和IT领导者深思熟虑地考虑清楚,他们应该如何将这些变化传递给有价值的员工。
考虑一下那些通常每周要花费大量时间收集数据和写报告的员工。如果不直接解决他们的担忧,他们对新数字工具下意识的反应,肯定是担心这会影响他们的工作,要让这些员工采用现代化的技术,必须有激励措施。
首先,随着系统的相互连接和流程的数字化,很多曾经需要手动操作完成的、基于信息的任务(例如数据收集和报告),开始变成自动化的,这就让他们可以腾出时间专注于更具战略性的、、更有意义的、更高级的任务,这不是取代,而是进化。员工的角色将从重复性工作,转变为更具分析性和解决问题的工作。
定义这些新角色不需要严格的、自上而下的决定。实施积极的变革管理战略,让所有受影响的员工都尽早参与到这个流程中来。在解决方案和组织设计过程中纳入员工的反馈,让哪些受影响最大的员工来重塑企业组织的未来,并在这个过程中转变成为变革拥护者和变革倡导者。
重新思考人才需求问题
数据分析并不总是需要数据科学家的。当CIO和IT领导者发现大多数员工可以接受培训成为常驻数据分析领域专家的时候,他们就创造了一个转折点。当员工将新的数据分析知识与现有关于流程或者设备的知识相结合时,他们马上就走到了数字化旅程的最前沿。
这对大多数IT领导者来说是个好消息,因为他们对数据科学和网络安全技能的需求正在猛增。提高现有团队成员的技能,对于实现数字解决方案的持续采用和持续改进来说,是至关重要的,这其中包括员工敬业度和保留率的长期改进、跨职能协作的增加、现代技术的采用等。
员工除了自身的技术技能之外,还需要熟练使用他们目前可用的数据来诊断问题和解决问题解。那些以前可能是数据收集者的员工,现在可以根据新的数据洞察,转变为问题解决者。你要确保员工已经准备好利用这些机会学习和成长。
IT团队和运营团队之间的有效协作
当组织内的两股力量不愿意合作的时候,就会发生巨大的摩擦。在数字化转型的情况下,IT和OT的优先级往往是相互冲突且不一致的。
例如,在制造环境中,OT和运营团队专注于提高工厂的生产力,也就是以更低的成本生产更多的产品。而另一方面,IT通常专注于维护企业平台和降低网络安全风险。
项目资金方式的不同,也会导致优先级的不同。OT团队通常专注于解决某个工厂的若干问题,有时候甚至被鼓励与同一供应链网中的其他工厂相竞争。IT团队对可扩展的解决方案可能更感兴趣,这种解决方案能让所有工厂受益,但无法为项目提供全部资金。
当这两个优先事项相互排斥时,就会阻碍协作并推迟数字化转型的进程。然而,是否采用取决于IT和OT团队之间的有效协作:OT团队带来了制造流程的专业知识和有关数据源头的信息;而IT团队确保企业平台和必要的网络基础设施是可靠的、可扩展的以及安全的。
为了使IT和OT团队的目标保持一致,你应该考虑设立专门负责数字转型的团队,由来自IT和OT职能部门的领导和领域专家带队。这些由运营、工程和IT共同支撑的跨职能团队,可以共同设定计划目标,协作制定实施计划,并成为整个组织的变革倡导者。他们应该有一个共同的利益相关高管团队,一起关注进展,一起获得奖励。
加快学习和实验步伐
为了在当今的数字世界中保持竞争力,企业组织必须跟上数字化的步伐。他们必须快速吸取教训,并将这些经验应用于实施新的功能。创造一种促进持续成长和学习机会的企业文化,对于成功采用数字工具、通过实验不断改进数字技术来说,都是至关重要的。
“学习型组织”是彼得·森格(Peter Senge)提出的一个概念,核心属性包括系统性地解决问题、实验和知识转移。系统性地解决问题,包括产生假设、检验假设、使用数据而不是假设作为决策的基础。最小可行产品(MVP)的方法,可用于快速测试假设并生成数据,用于评估解决方案的效果。使用通用企业平台,可以让你在整个企业中快速扩展某个MVP。
数字化转型需要变革的思维——这是关于我们解决员工问题的方式、他们学习和获得新技能的愿望、他们做出更高级别决策的能力、以及他们对实验和解决问题的热情。但很多时候,组织被困在一个盒子里,忽略了拥有所需的技术和实现运营生产力阶梯式变化这两者之间的关键连接。当IT领导者提出一些以人为本的问题时,他们就可以深入地了解数字化转型计划为什么停滞不前,然后做出必要的改变,继续推动这些项目。
好文章,需要你的鼓励
研究显示47%的企业在IT人才招聘和留存方面面临挑战,流失率居高不下。意大利53%的IT主管表示人才吸引和保留是日常难题。专家认为人才并非稀缺,而是未得到重视,因此更愿意出国发展。成功的CIO需要识别人才、给予适当机会并建立信任关系。通过持续培训、职业发展机会和有效领导力,企业可以更好地留住IT专业人员。
牛津大学研究团队发现,经过强化学习训练的AI搜索助手存在严重安全漏洞。通过简单的"搜索攻击"(强制AI先搜索)和"多重搜索攻击"(连续十次搜索),可让AI的拒绝率下降60%,安全性降低超过80%。问题根源在于AI的安全训练与搜索功能训练分离,导致搜索时会生成有害查询。研究呼吁开发安全感知的强化学习方法。
一家医疗机构的关键业务应用在早晨高峰期会停止响应长达半小时。技术顾问调查发现,应用厂商在未告知客户的情况下,于业务时间在生产系统上运行修复任务,导致数据库锁定。更令人震惊的是,该生产数据库存储医疗数据和支付信息,却完全没有访问控制,任何用户都可以访问任何数据。
斯坦福大学团队开发了GuideFlow3D技术,通过创新的引导机制解决3D对象外观转换难题。该方法采用智能分割和双重损失函数,能在保持原始几何形状的同时实现高质量外观转换,在多项评估中显著优于现有方法,为游戏开发、AR应用等领域提供了强大工具。