Home > Digitalizacija > Sposobnost zastavljanja pravih vprašanj

V dobi hitrega razvoja novih tehnologij, se spreminjajo tudi poslovni koncepti in iskane kompetence pri zaposlenih. No vsaj morale bi se. Razvoj novih tehnologij, ki imajo največji vpliv na spremembo poslovanja, lahko v grobo razdelimo na tri glavne tokove:

·       digitalizacijo,

·       avtomatizacijo podprto s tehnologijo in

·       uporabo naprednih tehnologij s poudarkom na umetni inteligenci.

Če sta prva dva tokova del poslovne prakse že kar nekaj časa in je samo vprašanje zrelosti poslovne organizacije, v kakšni meri jih je že implementirala, je razvoj tretjega v polnem razmahu ravno sedaj in nova odkritja na tem področju, odpirajo nove možnosti, tako na področju novih poslovnih modelov, kot na področju kreiranja novih poslovnih praks ter celo potencialnem razvoju čisto novih trgov.

Digitalizacija je v grobem proces, ki temelji na prehodu poslovnih procesov, podatkov in dokumentov v digitalno obliko, ki omogoča tako izboljšanje učinkovitosti uporabnikov, kot kreiranje večjih količin podatkov in spreminjanje cele vrste poslovnih vhodnih elementov v digitalno obliko, kar omogoča njihovo lažje strukturiranje in ponovno uporabo v različne namene. Digitalizacija je eno od orodij, ki zagotavlja enega od stebrov razvoja uporabe novih naprednih tehnologij.

Na drugi strani avtomatizacija omogoča razbremenitev uporabnikov, s prevzemom ponavljajočih aktivnosti, in izboljša izvajanje delovno intenzivnih procesov. Kot drugi steber za razvoj uporabe naprednih tehnologij, postavlja okvir, za izkoriščanje izvedbene moči avtomatiziranih postopkov, ki temeljijo na kvalitetnih izhodnih elementih, ki jih pridobimo z uporabo naprednih tehnologij.

Uporaba naprednih tehnologij pa dvigne poslovanje na popolnoma novo raven z uporabo in analizo različne vrste vhodnih elementov, pripravo izhodnih elementov, ki temeljijo na obsežnih analizah, ki jih nova tehnologija omogoča in avtomatsko izvedbo pametnih aktivnosti, ki temeljijo na kvalitetnih vpogledih, ki jih je nova tehnologija sposobna.

Okolje za spremembo poslovnih praks je, ob pravilni strukturi vseh treh tehnologij in njihove medsebojne povezave v podjetju, pripravljeno. Toda kako to sedaj monetizirati? Kako uporabiti to tekmovalno prednost na najboljši način?

Paul R. Daugherty in H. James Wilson, v svoji knjigi Human + Machine: Reimaginig Work in the Age of AI, omenjata princip, da uspešna podjetja sledijo konceptu MELDS (mindset, experimentation, leadership, data and skills). Ta v osnovi zasleduje idejo, da morajo podjetja uporabiti pravilno miselnost v smislu iskanja manjkajoče povezave med tem, da ljudje s svojim delovanjem izboljšujejo sisteme umetne inteligence in tem, da ti sistemi še bolj opolnomočijo delo ljudi. Da morajo pri tem iskati čim več načinov, kako skozi poskuse najti najboljši način implementacije zgornje povezave med delom ljudi in sistemi umetne inteligence in da potem aktivno delajo na izboljševanju te povezave. Da je vodstvo zavezano k odgovorni uporabi umetne inteligence. Da podjetje izgradi »primerno dobavno verigo podatkov«, ki napaja sisteme naprednih tehnologij. In da podjetje razvije primerne veščine, tako imenovane »fuzijske veščine«, pri zaposlenih, da bodo le-ti lahko izvajali nove procese.

Kot začetnika v prodajnih vodah, so me, skozi zelo temeljito šolanje, poskusili izoblikovati v strokovnjaka v poslušanju, dojemanju strankinih izzivov, definiranju njenih »akcijskih« motivov ter kreiranju skupnih rešitev. Te morajo temeljiti na produktih ali storitvah podjetja, ki me plačuje, vendar na način, da predlagane rešitve rešujejo strankine izzive in na ta način z njihovo uporabo lahko kreiramo dolgoročno partnerstvo. Ne glede na detalje tega delovanja, je osnovno vodilo vedno bilo: postavljaj prava vprašanja, identificiraj prave odgovore in kreiraj skupne rešitve.

Če to prenesemo v današnje okolje, podprto s tehnologijo in razvijajoče se v smer, ki sem jo opisal, pridemo do osnovnega vprašanja. Če nam bo tehnologija služila za avtomatizacijo ponavljajočih poslov, za kreiranje in dostop do ogromne količine podatkov (tako internih kot zunanjih), za analiziranje te ogromne količine in identifikacijo izzivov, za kreiranje pravih rešitev za različne vrste izzivov, kaj je potem ključno, za tisti element povezave, ki ga omenjata Daugherty in Wilson, ki omogoča, da ljudje izboljšajo delovanje sistemov umetne inteligence in s tem tudi svoje delovanje ter posledično uspešnost celotnega podjetja.

Ključna kompetenca, ob predpostavki, da imamo dovolj motivirano delovno silo, da se ne ukvarjamo z osnovnimi elementi kot so odgovornost, zavezanost in željo po doseganju ciljev, je sposobnost zastavljanja pravih vprašanj in sposobnost izrabe izhodnih podatkov za maksimizacijo lastnih aktivnosti.

Večina podjetij, ko razmišlja o uporabi naprednih tehnologij, ne zna pravilno identificirati poslovnih izzivov, ki bi jih lahko rešili s postavljanjem pravih vprašanj in z uporabo izsledkov tako, da bi dosegli maksimalni učinek. Da lahko zastavljamo prava vprašanja, moramo najprej dobro razumeti obstoječi poslovni model. Prav tako moramo razumeti kakšna je finančna struktura procesov (oddelkov, projektov) v podjetju, njihov celotni vpliv na poslovanje podjetja in predvsem njihovo kompleksnost in sposobnost hitrega prilagajanja.

Recimo, da si, znotraj poslovanja podjetja v telekomunikacijah, zastavimo cilj, da zmanjšamo churn (odhod strank). Imamo določene parametre, z analizo katerih si lahko pomagamo in odkrijemo vzorce, ki nam določajo potencialne odhode (konec pogodbe o vezavi, število reklamacij, povečanje migracij na drugega operaterja številk, ki so s stranko najbolj povezane, kampanje konkurence, neplačila). Umetna inteligenca zelo hitro identificira te vzorce in kreira segmentacijo in določi kritične skupine. Še korak naprej je, da na podlagi analiz prejšnjih aktivnost, identificira najboljšo možno aktivnost, glede na strankin profil, časovno obdobje ali posebnih situacij znotraj podjetja. Toda če nihče v podjetju ne identificira vrednost stranke skozi življenjsko obdobje (Customer Lifetime Value (CLV)) kot ključni parameter za klasificiranje potencialov za aktivnosti, namenjene preprečevanju izgube strank, se nam zna zgoditi, da resurse vlagamo v napačne stranke. 

Podoben primer je, če v trgovini kreiramo akcijske ponudbe, ki dvignejo prodajo manj profitabilnim izdelkom, to pa kreira učinek zajedanja prodaje v kategoriji in nam tako zmanjša redno prodajo profitabilnih izdelkov iz te kategorije.

Umetna inteligenca je dobra v definiraju povezav in vzorcev. Toda ponavadi nam ne razloži vzročnosti. Tu pa pride do izraza kreiranje veščin zaposlenih, predvsem vodstvenega kadra. Veščin, povezanih s sposobnostjo identificiranja vzročnih povezav in kreiranja ali izbora pravilnih aktivnosti. Nekaj časa nazaj sem pisal o tem, kako je managerska intuicija ena glavnih ovir za napredek v podjetju (https://www.linkedin.com/pulse/zakaj-je-managerska-intuicija-največja-ovira-za-v-dobi-ivo-švrljuga/) , predvsem, ko managerske odločitve temeljijo zgolj na njej. Toda če intuicijo vzamemo kot bližnjico do učinkovitih rešitev, ki jo posameznik izgradi skozi svoje življenjske izkušnje, v tem primeru poslovne, potem lahko globok bazen poslovnih (in življenjskih) izkušenj, služi kot dobra osnova za grajenje intuicije posameznikov. Le-to lahko uporabijo, ne za sprejemanje odločitev brez analize, temveč za razlago vzrokov poslovnih stanj. Intuicija, v kombinaciji s tehnološko podprtimi analizami, lahko omogoča, da posamezniki sestavijo primerno poslovno okolje, ki združuje kombinacijo tehnološke analize, človeškega vpogleda in razlage ter človeško izbiro primerne akcije, na podlagi predlaganih možnosti s strani sistemov napredne tehnologije.

Izobraževalni sistem, s svojim memorizacijskim pristopom in včasih pretirano uporabo socializacijske funkcije, ki večinoma temelji na prevladujoči družbeni strukturi trenutnega okolja, ni primeren za pripravo bodočih generacij na izzive prihodnosti in modernega poslovnega okolja. Zaradi tega pomankanja formalnih struktur, ki bi se znale uspešno prilagoditi, se tudi pojavlja toliko alternativnih poslovnih filozofij, kot so agilna metodologija, design thinking, holocracija, metoda šestih klobukov, ki iščejo odgovore na to, kako izboljšati učinkovitost v svetu, kjer formalne strukture težijo k ohranitvi rigidnih modelov. Na drugi strani pa se je, z razvojem modernega informacijskega aparata, temelječega na svetovnem spletu, razvila tudi opcija za samoizpopolnevanje posameznikov. To omogoča tudi okoljem, ki imajo manjšo možnost strukturiranega dostopa do novih pristopov, da njihovi člani ostajajo relevantni člani moderne družbe.

Vse zgornje iniciative so še vedno v zelo zgodnjih fazah, toda potreba po kompetenci postavljanja pravih vprašanj, ali, kot sem pisal ob neki drugi priložnosti, kritičnega mišljenja (https://www.linkedin.com/pulse/critical-thinking-employee-competence-ivo-švrljuga/), zaposlenih, obstaja že danes. Podjetja imajo možnost:

  • da na trgu s pravilnim pristopom k iskanju in selekciji kadrov, polovijo tisto, kar trg ponuja,
  • da se organizirano lotijo vzgoje svojega lastnega kadra, ki bo sposoben zagotoviti to kompetenco.

Dostop do tehnologije je za večino podjetij postal zelo dosegljiv, toda kakovost in sposobnost njenega kadra, da maksimalno izkoristi to dosegljivost, je dolgotrajen proces, če tega kadra v podjetju ni.

V času, ko je treba teči, da bi stal na mestu, čas ni na strani tistih, ki zaostajajo. Krize so realnost ekonomije. Naslednja je lahko usodna, če nanjo nisi pripravljen (ni treba biti optimalno, ampak kot pravi tista zgodba o dveh, ki srečata leva, potrebno je biti le hitrejši od tekača (konkurence) zraven tebe, ne od leva (trga)). Pravijo, da naslednja kriza ni daleč.

You may also like
Daniel J. Levitin: Terenski vodič po lažeh; Kritično mišljenje v informacijski dobi
Nekaj osnov o strojnem učenju
Vzorci in podatki – koncept učinkovitosti v svetu umetne inteligence in boljši poslovni model
Zakaj je managerska intuicija največja ovira za napredek podjetja v dobi umetne inteligence