ชุดข้อมูลที่กล่าวถึงอย่างกว้างขวางทำให้สถานการณ์จริงของหลายๆบริษัทตรงไปตรงมา: อัตราการครอบคลุมการเปลี่ยนแปลงทางดิจิทัลของผู้ประกอบการอุตสาหกรรมที่สูงกว่าขนาดที่กำหนดนั้นใกล้เคียงกับ90% แต่อัตราการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์มีเพียง30% เท่านั้น โรงงานส่วนใหญ่ "เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ต" แล้วและยังมีไม่กี่แห่งที่เริ่ม "ใช้สมอง" จริงๆ
นี่ไม่ใช่การวิพากษ์วิจารณ์บริษัทที่ไม่ทำงานหนัก ในช่วงสิบปีที่ผ่านมาการไปที่ระบบคลาวด์ไปที่ระบบและไปที่การรวบรวมอุปกรณ์ช่วยแก้ปัญหาว่าข้อมูลสามารถไหลได้หรือไม่สิ่งที่ต้องแก้ไขคือข้อมูลที่ไหลสามารถทำให้วงจรการตัดสินใจสั้นลงและลดต้นทุนในการลองผิดลองถูกได้หรือไม่ ความแตกต่างระหว่างทั้งสองไม่ใช่ชุดซอฟต์แวร์ที่มีราคาแพงกว่าแต่ผลลัพธ์ทางธุรกิจได้รับการกำหนดไว้อย่างชัดเจนหรือไม่
สิ่งที่ถูกแปลงเป็นดิจิทัลและสิ่งที่ขาดหายไปในระบบดิจิทัล
การถอดเสียงแบบดิจิทัลมักจะดูดี: ERP ออนไลน์เวิร์กชอปมีใบสั่งงานการเงินสามารถออกรายงานและกลุ่ม WeChat ยังสามารถซิงโครไนซ์ข้อยกเว้นได้ ปัญหาคือระบบเหล่านี้มักสร้างขึ้นตามแผนกและความสามารถไม่เหมือนกัน สินค้าคงคลังที่ผู้วางแผนเห็นสินค้าคงคลังที่ผู้จัดการคลังสินค้าเห็นและสินค้าคงคลังที่การเงินเห็นอาจเป็นตัวเลขสามตัวการขายสัญญาว่าจะส่งมอบลูกค้าและการผลิตไม่ได้ยืนยันว่าไม่สามารถทำได้
Digital Intelligence ไม่จำเป็นต้องให้บริษัทต่างๆมีโมเดลขนาดใหญ่ในทันที เกณฑ์ที่เป็นประโยชน์มากขึ้นคือมีข้อมูลหลักเพียงข้อมูลเดียวสำหรับสิ่งเดียวกันความผิดปกติสามารถถูกจับได้โดยกฎแทนที่จะมุ่งเน้นไปที่ผู้คนผลของนักบินสามารถตรวจสอบและยอมรับได้ด้วยอัตราผลตอบแทนวันที่ส่งมอบการหมุนเวียนสินค้าคงคลังและจำนวนวันในการชำระเงิน หากยังไม่เป็นเช่นนั้นให้ไปที่หน่วยสืบราชการลับก่อนซึ่งจะทำให้การตัดสินใจผิดพลาดเร็วขึ้นเท่านั้น
ทำไมเอสเอ็มอีติด "ใช้สมอง"
มีจุดการ์ดทั่วไปสามจุด ขั้นแรกโครงการเริ่มต้นด้วย "ซื้อระบบ" แทนที่จะเป็น "ผลลัพธ์ที่ตรวจสอบได้" ดังนั้นรายการฟังก์ชันจึงยาวมากและบรรทัดแรกยังคงทำตามวิธีการเดิมหลังจากออนไลน์ ประการที่สองคุณภาพของข้อมูลไม่เพียงพอที่จะรองรับการขาดการรวบรวมการตัดสินอัตโนมัติการขาดการทำความสะอาดและการขาดการอนุญาต AI สามารถทำการสาธิตได้เท่านั้น ประการที่สามแรงจูงใจขององค์กรไม่ได้เปลี่ยนแปลง: ฝ่ายธุรกิจไม่รับผิดชอบต่อข้อมูลไอทีไม่รับผิดชอบต่อผลลัพธ์และโครงการกลายเป็นพื้นที่สีเทาที่ทั้งสองฝ่ายสามารถอธิบายได้และไม่มีใครสามารถดำเนินการได้
สภาพแวดล้อมของนโยบายก็เปลี่ยนไปเช่นกัน เงินอุดหนุนและการประเมินกำลังเปลี่ยนจาก "ซื้อหรือเชื่อมต่อ" เป็น "ใช้อย่างไรและมีประสิทธิภาพเพียงใด" สำหรับองค์กร: โครงการขนาดเล็กที่สามารถอธิบายอินพุตและเอาต์พุตได้อย่างชัดเจนนั้นง่ายกว่าที่จะได้รับการสนับสนุนภายในและทรัพยากรภายนอกมากกว่าแพลตฟอร์มขนาดใหญ่ในแผนสามปี
ทำแค่สามอย่างในปีแรก
เราขอแนะนำให้บริษัทที่กำลังเติบโตลดปีแรกเป็นสามสิ่งแทนที่จะวางสิบโมดูลในเวลาเดียวกัน
- เลือกสถานการณ์จุดเจ็บปวด: ตัวอย่างเช่นวันที่ส่งมอบมักจะไม่น่าไว้วางใจสายการผลิตที่เข้ามาไม่ดีและเอกสารการค้าต่างประเทศมักจะไม่สม่ำเสมอ ฉากต้องมีเจ้าของและข้อมูลพื้นฐาน
- เปิดข้อมูลวงปิดที่เล็กที่สุดของฉากนี้: เอกสารมาจากไหนอยู่ที่ไหนใครมีสิทธิ์เปลี่ยนและวิธีทิ้งร่องรอยหลังจากการเปลี่ยนแปลง
- กำหนดตัวบ่งชี้การยอมรับและจังหวะการตรวจสอบ: ดูทุกๆ90วันคัดลอกเมื่อได้ผลและหยุดการสูญเสียเมื่อไม่ถูกต้องอย่าพึ่งพาการสรุปสิ้นปีเพื่อค้นหาการเบี่ยงเบน
สิ่งนี้สอดคล้องกับแนวนโยบายของ "เล็กเร็วและเบา": การย่อขนาดการปรับใช้ที่รวดเร็วน้ำหนักเบาและการแก้ปัญหาเฉพาะอย่างแม่นยำ องค์กรขนาดเล็กและขนาดกลางมีงบประมาณที่จำกัดสำหรับการลองผิดลองถูกและค่าเสียโอกาสของระบบอัจฉริยะที่ครอบคลุมนั้นสูงมาก
แพลตฟอร์มควรให้บริการฉากไม่ใช่วิธีอื่น
ในท้ายที่สุดองค์กรต่างๆยังคงต้องการอำนาจองค์กรและข้อมูลหลักที่เป็นหนึ่งเดียวมิฉะนั้นจะมีเกาะใหม่เกิดขึ้นในทุกสถานการณ์ แต่ลำดับของการก่อสร้างจะต้องกลับกัน: ประการแรกมีสถานการณ์ที่ได้รับการตรวจสอบแล้วจากนั้นความสามารถในการนำกลับมาใช้ใหม่จะถูกดึงไปยังแพลตฟอร์ม ระบบข่าวกรองดิจิทัลของ XYN ใช้แอปพลิเคชันทางธุรกิจที่กำหนดค่าได้เพื่อดำเนินการสถานการณ์เฉพาะจากนั้นใช้กรอบการทำงานที่เป็นหนึ่งเดียวเพื่อจัดการข้อมูลประจำตัวกระบวนการและข้อมูลแทนที่จะสัญญาว่า "ระบบขนาดใหญ่จะแก้ปัญหาทั้งหมด"
จากการแปลงเป็นดิจิทัลไปสู่ความฉลาดทางดิจิทัลไม่ใช่คำที่ทันสมัยกว่า บริษัทต่างๆต้องยอมรับว่าเครือข่ายเป็นเพียงตั๋วและสมองคือเกม สำหรับบริษัทที่มีตั๋วอยู่แล้วสิ่งที่ควรถามจริงๆคือในไตรมาสถัดไปการตัดสินใจใดที่สามารถพึ่งพาประสบการณ์น้อยลงและข้อมูลที่เชื่อถือได้ชุดเดียวกัน