CIO Perspectives 释放组织敏捷性以推动数字化增长 为什么机器学习将改变我们的工作方式 为客户提供业务价值快速做出知情决策 为什么IT领导者必须积极主动 了解业务需求 解锁前所未有的商业价值 I 有人说,任何足够先进的技术对那些 我不理解它,但我们说技术本身是一个昂贵的玩具,充其量是娱乐,最坏是分散注意力。但是当你拥有可以解决现实世界商业问题的技术时——这就是真正神奇的地方。这是否意味着自动化任务来释放人们去做更有意义的工作 或者使用技术来筛选并找到信息群ft中的真正见解,我们相信技术正在以前所未有的方式释放商业价值。 我们首先预览我们在全球研究“规模的组织敏捷性:推动数字增长的关键”中发现的内容,该研究确定了正在稳步发展的公司的五个特征 接下来,我们与内部专家SayanChakraborty讨论机器学习如何不仅加速我们做生意的方式,而且彻底改变它。 因此,通过所有这些新的技术定位来帮助企业发展,在这个不断变化的世界中,IT将扮演什么角色?好吧,根据WorkdayonWorkdayIT副总裁ColinForth的说法,IT领导者在帮助企业推动创新方面具有独特的地位。 最后,我们从技术梦想家那里听到了我们如何将机器学习注入我们所做的一切,以及为什么我们认为技能是当今工作世界的新货币。 我们希望你喜欢这个问题CIO观点, 请尽快再次访问我们。 09 为什么IT 领导者必须积极主动 了解业务需求 03 研究预览: 释放组织敏捷性以推动数字化增长 06 工作日的SayanChakraborty: 为什么机器学习将改变我们的工作方式 12 跨工作日产品的机器学习: 为客户提供业务价值 17 组织敏捷性: 快速做出知情决策 释放组织敏捷性以推动数字化增长 史蒂夫·邓恩,工作人员作家,工作日 我们最近对各行各业的998位商业领袖进行了一项全球研究,目的是了解公司如何利用组织敏捷性来成功交付数字产品和服务。 W 你认为对你公司的未来最重要吗?可能是最有发言权的- 今天的概念是数字化转型。然而,数字化转型,包括通过新的数字产品和服务实现的增长,如果没有这个关键因素:组织敏捷性,就不可能发生。 换句话说,组织敏捷性是指能够对市场上发生的事情做出快速有效的反应,同时继续推动整个组织的创新。 没有人能预测未来和行业中可能迅速出现的地震变化。这就是为什么对于任何公司的长期生存来说,最 重要的是它管理意外的能力。 由于这个问题变得如此重要,我们进行了一项全球研究“大规模组织敏捷性:推动数字增长的关键”,研究了多个行业的998位商业领袖。 CIO观点:解锁前所未有的商业价值|3 我们想确定公司如何(或为什么不)创建新的数字产品和服务,并从中建立新的净收入来源,以及他们开发支持业务模型的方法。 最后,我们想了解那些实现最成功的组织是如何 利用组织敏捷性 推动他们的数字化增长。 研究发现,动态计划有助于组织对不断变化的市场条件和对业务的潜在威胁做出快速反应。 我们发现,实时计划的主要障碍是僵化的传统技术(领导者经常将其视为最大的障碍)和官僚组织文化(最常被落后者引用)。 没有人能预测未来和行业中可能迅速出现的地震变化。这就是为什么长期生存 在任何公司中,最重要的是它管理意外的能力。 我们确定了对组织敏捷性至关重要的五个关键行为,然后根据受访者对这些行为的采用程度对受访者进行分组。 领导者(15%的受访者)取得了较高的业绩 在所有五种行为中,Aspirers(30%的受访者)在四种行为中取得了较高的表现,而落后者(55%)在三种或更少的行为中取得了较高的表现。 以下是组织敏捷性所必需的五种行为: 启用连续计划企业不能等待12个月来发现产品或服务是否有利可图或获得市场份额。业务的部分 依赖通过数字努力获得的收入,特别需要快速和连续的计划周期。 构建敏捷结构和流程 业务计划的变化通常会迫使组织结构或业务流程发生变化,或者创建全新的结构和流程。 表现出组织敏捷性的企业能够迅速调整他们的两个最重要的资产——人员和资金——以满足组织要求。 我们的研究发现,领导者建立灵活的结构和流程来适应不断变化的业务计划 ,包括建立系统来了解他们业务中的技能差距,而落后者则没有。 再一次,僵化的技术和官僚主义文化也阻止了企业构建敏捷结构和流程 。 CIO观点:解锁前所未有的商业价值|4 要阅读报告并了解更多信息,请访问 Upskill未来劳动力许多组织发现,他们最近收入的很大一部分与五年前还不存在的技能领域直接相关。技能 授权员工做出决定 最终,员工将推动业务计划的成功执行 ,包括数字化。员工需要在正确的时间获得正确的信息,以便为业务做出最佳决策。 数据绝对是关键 还可能需要新的指标来补充传统的财务指标,以真正了解数字战略对组织的影响。 25% 我们的研究表明,企业认识到他们没有为新的数字工作世界建立正确的测量框架。 不断变化,随着增强决策能力 新的出现,而其他人变得过时。企业必须帮助他们的员工发展新技能 对客户:落后的人说,过时的信息和孤立的团队是民主决策的主要障碍。 4x 支持和交付新的数字 80% 收入流。 80%的领导者-只有24%的落后者 -表示所有员工都可以访问及时和相关的数据,而无需看门人阻止 领导者有计划的可能性是落后者的4 倍 事实上,只有25%的人 受访者表示,他们的组织在建立绩效指标以衡量数字收入增长绩效方面取得了重大进展。 这是至关重要的,因为研究发现,对失败的投资采取快速行动可以获得更高的回报。 在未来的工作世界中,至少要提高员工总数的75%,以满足人才要求。 获取此类信息。 50% 75% 超过四分之三的受访者认为,为了留住人才,他们的组织需要一种更加流畅的方法来发展和部署员工。 拥抱测量和控制 敏捷性和速度取决于稳健、准确和及时测量和控制。 企业需要快速了解新产品或服务是否表现良好,在这种情况下,企业可能会迅速需要额外的财务和人才投资 。 他们还需要知道新产品是否表现不佳- 这表明财务和人才可能需要 CIO观点:解锁前所未有的商业价值|5 减少或重新分配,产品或服务发生变更或终止。 预计未来三年数字收入增长超过50%的大多数组织(77%的受访者)同意他们的 组织对新技术投资失败迅速采取行动。 为什么机器学习 将改变我们的工作方式 JoshKrist,工作人员作家,工作日 SayanChakraborty说,机器学习的影响将很像电力-改变世界-最终被认为是理所当然的。了解他和他的团队如何将ML融入Workday架构,以提供令人信服的体验和结果。 W orkday的SayanChakraborty说,机器学习的影响将很像电力- 改变世界——并最终被视为理所当然。他和他的团队在编织中发挥了关键作用 ML进入底层Workday技术平台,这对于在客户甚至不需要意识到的情况下提供引人注目的体验和成果至关重要。 在他职业生涯的早期,在许多硅谷公司,他在让我们每天依赖的技术——比如GPS和Wi-Fi——无处不在,以至于我们大多数人都认为这些革命性的技术是理所当然的。 Chakraborty还与人共同创立并担任GridCraft的首席运营官,该公司开发了易于使用的数据分析工具,该工具于2015年收购。 现在,作为Workday的工具和技术高级副总裁,Chakraborty负责构建我们应用程序的基础架构。特别是,他负责确保机器学习帮助客户使用所有Workday产品做出更快、更好的决策。 CIO观点:解锁前所未有的商业价值|6 机器学习为Workday用户界面提供动力,使Workday更适合您以及您想要如何使用它。 为了澄清一个共同的困惑,人工智能 (AI)和机器学习(ML)有什么区别? AI植根于我们可以制造像人类一样思考的计算机的想法。这是一个总括的术语,所以一般来说,当我们使用“AI”时,我们指的是解决人类问题的可能方法 通常擅长解决问题,而计算机传统上并非如此。 在AI的每种方法中,算法本身都会 SayanChakraborty,工具和技术高级副总裁,工作日 适应以改善结果的中心思想,这个过程被称为“学习”,与人类的学习方式并行。 机器学习是AI的一个分支学科,它使用大量数据来识别模式并预测或推断见解或答案。因此,数据是机器学习的核心。我们在Workday的目标是使用机器学习来帮助人类做更多的事情 最擅长的是,例如战略分析和做出判断,从而将人们从繁琐的工作中解放出来。与机器合作,人类可以产生比自己更好的结果。 你说过你不认为机器学习应该被视为一个独立的应用程序。为什么? 机器学习在最好的情况下是一种不同的概念化应用程序的方式。如果您将Workday视为企业运行的技术平台-他们的财务,人力资源,所有人员 ,数据-那么我们看到的是增强用户几乎所有内容和每次互动的机会。 例如,机器学习为Workday用户界面提供动力,使Workday更适合您以及您想要如何使用它;选择我们的算法非常确定您需要的任务-如果您在计算机或手机上,则可以选择不同的选择。 这种个性化意味着我们 可以通过我们的机器学习为每一个 每天触摸Workday的4000万用户,并增强他们完成工作的能力。在产品层面,我们给 我们的HCM客户有能力了解他们拥有的人员资产,他们作为一个组织发展的技能,并能够将正确的技能应用到正确的地方。 同样的事情也适用于金融方面-什么是最有效的资本使用? 机器学习可以帮助您了解效率低下的地方以及提高效率的机会,并提醒您查看可能需要密切关注的帐户。 而且,当人们获得这些见解时,这只是整个工作日体验的一部分,对吗? 没错。这是一个重要的观点,我们可以对技术的总体发展说些什么。每当您获得技术时,它通常都会从应用程序开始,最终成为基本功能,对吗?您过去曾经将听写系统加载到计算机上 。现在,每个系统都内置了听写。 这就是我们如何处理机器学习的方法。我们的许多竞争对手仍处于技术的早期采用者阶段,将机器学习作为应用程序-作为一次性体验。在Workday,我们认为当技术成为平台的一部分时,技术是最有益的-当您能够使用它时,甚至不考虑您正在使用它的事实。 CIO观点:解锁前所未有的商业价值|7 当涉及到机器学习时,我们还应该考虑什么? 好吧,我认为了解我们独特的态度很重要,这实际上是与客户合作。毕竟 ,我们正在谈论的数据不是我们的, 道德、偏见和隐私必须得到整个组织的理解和赞赏。每个人都必须报名参加。建造和设计产品的人;支持客户的人;我们的法律、隐私、安全和营销团队;整个公司。 这种能力,通过成千上万的图像筛选,并提取在不涉及人类的情况下,所需的信息可 以加快业务速度,并释放员工去做更重要的事情。 而是我们客户的数据。因此,这不是 我们的首席执行官和其他Workday领导者 关于将技术强加给人们,而是关于我们可以帮助其他人获得更好结果的伙伴关系,无论是企业还是个人。 有充分的理由,你不能在没有很多人思考“数据隐私”的情况下说“数据”,对吗? 是的,强大的数据隐私保护对我们至关重要。我们的设计隐私原则已融入我们的所有产品和流程中。我强烈建议阅读我们的首席隐私官BarbaraCosgrove撰写的一些内容。 而且,我完全同意我们的首席执行官AeelBhsri的立场,即每家使用AI或ML的公司都需要有合适的人员、流程和技术来监督道德。在Worday,我们有一个道德实践,一个向内和向外指向的团队 ,以确保当我们处理客户数据或构建基于数据的产品时,我们这样做的方式符合我们之前发布的道德原则。 今年。 这很重要,因为隐私和道德不是什么任何一个人都可以解决。 也表示,机器学习将像云计算一样具有颠覆性。为什么? 因为它将从根本上改变人们与软件的交互方式。随着机器学习更好地理解我们想要做什么,我们的角色是什么,我们是谁,以及这种变化是如何变化的,你将