什么是数字化转型 ？

麦肯锡解释者 W帽子是数字的信号？ 数字化转型是一个组织的重新布线，目标是通过持续部署来创造价值 规模技术。 2023年6月 数字化转型是基本的重新布线组织如何运作。数字的目标转型，正如新麦肯锡 book重新连线：麦肯锡竞争指南 在数字和AI时代（Wiley，2023年6月20日），应该是通过以下方式建立竞争优势 持续大规模部署技术以改进客户体验和降低成本。 洞察力和启用决策逻辑，任何数字化转型也应该AI转型。 正如我们将要展示的，成功的数字化转型铰链少公司如何使用数字和更多 关于他们如何成为数字。 像许多常用的短语一样，“数字”“转型”已经演变成一个笼统的术语这意味着不同的东西给不同的人。 这是一个问题。数字化转型至关重要组织不仅要竞争，还要生存。 如果领导者不能清楚什么是数字化转型是-并调整他们的组织 围绕一个特定的fic程序-他们不能期望要成功。 数字转换与常规不同 业务转型，无论是小的还是大的。一方面，业务转型通常 一旦实现了新的行为，就结束了。数字另一方面，转型是长期的 e夫orts重新连接组织如何持续改进和改变(这意味着真的很长 任期；大多数高管将踏上这段旅程 他们职业生涯的其余部分）。那是因为技术不仅在业务中进一步整合 但也不断发展。例如，鉴于 AI在产生业务方面的重要性日益提高 移动需要哪些功能数字化转型的针? 成功的数字化转型需要各种 协调行动。重新接线列出六种能力成功的数字化转型至关重要： —制定明确战略的能力 业务价值。公司应该关注他们的特定fic域上的转换(客户 旅程、过程或函数)生成 显著的fi不能对业务有价值。交易-形成应该以路线图为指导，路线图详细说明所需的解决方案和资源 将更改交付到优先领域。 —拥有内部工程师的强大人才。 没有一家公司可以将其方式外包给数字化卓越。数字化意味着拥有自己的 与数字人才并肩工作的板凳 你的业务同事。最好的数字人才项目远远超出了招聘:他们应该包括吸引员工价值的主张 我们所说的数字化和AI转型是什么意思 由首席执行官和顶级团队领导。 数字化和AI转型是发展 的来源竞争性优势。 基于组织和技术的能力这允许一家公司 其客户体验和降低单位成本; 随着时间的推移，维持一个竞争优势. 从来没有做过！ 两者都很重要。 finality。 留住最优秀的人才；敏捷和数字化 fi、管理和培养人才的人力资源流程；和一个健康的环境，最好的 人才蓬勃发展。 —可以扩展的操作模型。数字转换依赖于跨功能 将来自 整个公司。大多数公司已经有几个这样的团队，但扩展到支持数百或数千个需要 一种新的运营模式。有三个主要的要考虑的运营模式：数字工厂，产品和平台模型，以及 企业范围的敏捷性模型。 —分布式技术，允许团队自主创新。技术在一个组织应该使团队更容易 —强大的采用和变更管理。在过去，技术采用周期是一个收集要求的线性过程， 开发解决方案，测试，然后培训最终用户。这个过程通常导致低采用率和最终低商业价值。 数字转换遵循更多的迭代设计、原型制作、收集过程 反馈，并改进解决方案，以便它可以捕捉全部价值潜力。作为规则 拇指，你花在开发上的每一美元 一个数字解决方案，计划至少花费另一个美元用于实施流程更改，用户 培训和变革管理举措。公司应该考虑采用和在转型开始时缩放 这样他们就可以建立所需的资源交付零钱。 不断开发和发布数字没有数字化转型的成功 对用户的创新。为了实现这一目标，组织应该促进分布式 技术环境，每个团队都可以 所有这些领域的协调行动。 访问数据、应用程序和软件什么是域，为什么 他们需要的开发工具。最近的技术重要吗？ 进步可以帮助创建这种分布式环境-这些包括周到的使用分离应用程序的API，可用性开发人员工具的选择性迁移 将高价值的工作负载转移到云中，而基础设施配置的自动化。 —访问团队可以根据需要使用的数据。可靠的当前数据对成功至关重要数据架构 应该产生易于访问的数据 由组织中的团队组成，并且应该是不断评估和更新。强 需要治理才能启用此功能。核心元素是数据产品，它 将各种数据结构化成一个连贯的可以很容易地消耗的单位 团队和应用程序。 数字化转型有了很大的改进当团队专注于 更改整个域(例如，客户 旅程、过程或功能区域)，而不是仅在用例上(域中的单个步骤，例如接听客户服务电话）。A专注于领域有利于有效的变革 因为它包括所有相关的活动 提供完整的解决方案。因此，而不是专注仅在流程的一个步骤上-例如创建 客户开立银行账户的过程 通过一个应用程序-域也将包括所有其他活动(账户设置、验证fi阳离子、工作fiow自动化等)需要打开 帐户。与所有其他 活动是允许解决方案实现其价值的因素。域应该足够大以便有价值 对公司来说很明显，但足够小 实验和学习很重要快速地，但抵制开发用例的诱惑 令人兴奋的新技术，不会结束 为企业创造价值。 在不太依赖他人的情况下被改造管理互联性 域内的用例和解决方案是一个转型成功的关键。 不断重温他们的数字化转型之路 映射和审查优先解决方案，以确定生成AI模型的新迭代如何 支持他们的目标。 AI在数字化中可以扮演什么角色转型? AI，特别是生成式AI，正在颠覆公司运营和创造价值，展示 巨大的机会，包括内容生成，新发现(特别是在fi领域，如药品和化学品)和编码。 但是很容易被闪亮的新东西分散注意力玩具。过去技术创新的教训 仍然适用：价值来自于有一个明确的了解业务目标以及如何 技术可以帮助满足他们。这很重要实验和快速学习，但它也 抵制开发使用的诱惑令人兴奋的新技术案例最终为企业创造价值。 使用生成式AI构建价值需要相同的成功所需的强大能力 数字化转型，包括明确的战略、内部数字人才库，以及响应和 可扩展的运营模型。而且它不仅仅是一个- 和完成：希望合并gen的公司 人工智能进入他们的价值主张将需要 什么是关键的领导角色数字化转型? 成功的数字化转型触及广泛的 一个组织的职能范围，这样他们就可以以新的方式一起工作。这需要很大的-规模和协调的投资。唯一的人 谁能做出这种程度的持续变化 发生是首席执行官。首席执行官的关键工作之一是为了确保一致性、承诺和 领导团队之间的责任。没有任何这些，数字转型的进展可以迅速失速。 首席执行官和业务部门级别的领导者关键任务也是如此。谈到技术， 首席信息官通常侧重于改善公司的内部运作 technology.Thechieftechnologyostercerusually 致力于改善客户的痛苦 技术。首席数字管理员，在许多情况下，采取行动作为转型的毕业生，通常 与数字和人工智能技术合作，创造新的用户的数字体验。首席人类 CNScer的资源在早期发挥着至关重要的作用转型以确保数字人才的安全，并 实施人才管理实践， 将培养和留住数字人才，而 CFO监督转型业务案例 以及价值实现的跟踪。最后，Cer的主要风险需要指导整合在开发过程中进行风险检查， 并了解如何应对新的风险，例如作为数据隐私和网络安全，数字和AI转换可能会产生。 你怎么知道如果一个数字 哪些公司做得很好？ 要实现数字化，每家公司都需要重新连接曾几何时，亚马逊只是 另一个初创公司:它不得不投资于它的技术，数据、绩效管理和人才 多年来的实践成为一个行业 leader.Thegoodnewsisthatsuccessfuldigital 转换不仅仅是 科技巨头。各种老牌公司都可以成功进行数字化转型 旅程。这里有三个例子： 转型工作?-铜矿开采巨头Freeport-McMoRan 令人惊讶的是，要知道数字 transformationisgoing.withoutproperlytracking 和衡量成果，领导者将努力管理绩效并确保更改 发生在创造价值。 知道要衡量什么是成功的一半。在数字转换、关键绩效指标(KPI) 通常分为三类: —创造价值。数字解决方案通常针对一个或几个操作KPI，通常可以是翻译成fi金融利益fits。 —团队健康。许多数字化转型进展比最初计划的慢 因为他们的团队不够，他们做到了不采用现代的工作方式，如 敏捷，或者他们缺乏关键功能，如产品管理和用户体验 设计。在我们的经验中，高性能团队可以比fi更有效率 表现不佳的团队。 —变更管理进度。这些指标衡量新能力建设的进展以及转变本身的健康。 我们是否按计划动员团队？人们我们在培养能力和人才吗？ 人们是否无缝地使用了这项技术，工具和正在开发的产品？在我们的经验，完美是好的敌人 管理变革时。 通过构建和 在矿石集中部署AI模型 亚利桑那州巴格达的工厂。领导力设定了增加网站铜产量的愿望 没有大量的资本注入。公司召集了跨职能团队 来构建、测试和迭代AI模型，转移专注于快速迭代和 持续改进.Freeport-McMoRan 让高级产品经理负责 帮助协调团队并改善分配 跨工作团队，分配了fiNance 主管管理影响跟踪和 报告，并制定了季度计划系统(类似于季度业务回顾)公司的最高领导人来了 共同设定目标和关键成果，并将资源集中在高优先领域。 -Vistra，世界上最大的电力生产商之一美国建立了多层神经网络 模型，以提高整体的E-C效率，提高可靠性，并减少排放。该模型 梳理了两年来的数据植物和学习因素的组合 在任何给定的情况下都会优化工厂的ehciency 时间，把它们变成一个AI驱动的每个引擎都会生成建议 30分钟供操作员改进工厂的 在延长资产寿命的同时，热耗率e-ciency。这种方法成功的关键是建立 扩展解决方案的能力(例如， 找到更多这样的内容 麦肯锡见解应用程序 扫描•下载•个性化 机器学习操作基础设施 标准化和维护模型)，这样他们就可以易于应用和定制的每一个 站在Vistra的网络。一个跨功能 团队包括工厂操作员，数据科学家，分析翻译器和电源过程专家 确保快速发展，高质量模型，以及模型的采用。 数字价值守护者：首席执行官和数字 转型“，2021年12月20日，埃里克拉马尔，凯特·斯马耶和罗德尼·泽梅尔 “像技术本地人一样扩展AI：首席执行官的角色”2021年10月13日，JacomoCorbo，大卫HarveyNicolasHohnKiaJavanmardian和NayurKhan -AI机器人帮助阿联酋航空团队新西兰在2021年赢得第四届美洲杯 强化学习，机器人学会了如何 成为一名职业水手。这件事发生在汇集水手和数据科学家 开发和训练机器人，这样他们就可以动态学习并获得更高的准确性 通过持续的反馈。团队把 “数字世界战略”麦肯锡季刊, 2021年10月8日，西蒙·布莱克本，杰·加尔文， LauraLaBerge和EvanWilliams -“CHRO关于领导敏捷变革的观点”， 2021年8月30日，JasonInacio,DávidKincsem,DánielRóna 大量时间投入fi学习正确的学习--“CIO和CTO如何加速数字化 模型，如何最好地指导机器人，以及正确的要放置的护栏。启用秤 在所需的计算中，团队托管了许多云上的机器人和应用程序。 了解有关麦肯锡数字的更多信息，并了解与数字化转型相关的工作机会，如果 你有兴趣在麦肯锡工作. 通过云平台进行转换，“ 2020年9月15日，JayneGiemzo，MarkGu，詹姆斯·卡普兰和拉斯·文特 欢迎来到数字工厂：答案 如何扩展你的数字化转型，“5月14日， 2020年，索马什·汉纳，纳迪娅·康斯坦泰诺娃， EricLamarre和VikSohoni 引用的文章：产品和平台：是你的技术 运营模式准备好了吗？“，2020年2月28日， -“超越轶事：数字的真正驱动力- 交付业绩，“2023年3月15日， SantiagoComella-Dorda,DanGardner,Lauren RossFrazierNaufalKhanGautamLunawat,AmitRahul McCoy和VikSohoni-“在矿业公司的AI转型中”， 2020年2月5