Nhiều doanh nghiệp quy thất bại trong chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo cho việc lựa chọn công cụ sai. Họ thay nhà cung cấp, tăng cường màn hình, mở thêm các khóa đào tạo, nhưng lực lượng tuyến đầu vẫn làm việc theo thói quen. Điều thực sự khó khăn chính là tổ chức: ai phải xem dữ liệu, sau khi xem phải làm gì, và nếu làm sai có bị phạt hay không. Nếu vị trí công việc không biết sử dụng dữ liệu, thì dù hệ thống có tốt đến đâu cũng chỉ phục vụ riêng bộ phận thông tin.
Đào tạo đội ngũ tuyến đầu biết sử dụng dữ liệu không phải bằng cách mở các lớp phân tích dữ liệu, mà là tích hợp dữ liệu vào những công việc họ đã làm hằng ngày, để việc dùng dữ liệu trở nên thuận tiện hơn so với không dùng.
Vì sao tuyến đầu không dùng dữ liệu?
Các tiêu chuẩn báo cáo không khớp với đánh giá hiệu suất của họ. Sau khi xem xong, họ không thể ngay lập tức sửa đơn hàng, điều chỉnh kế hoạch sản xuất hay đốc thúc xử lý; xem xong cũng chỉ như không. Tệ hơn nữa, khi dữ liệu chính xác, sẽ dễ dàng phơi bày tình trạng chậm trễ và tái công việc; khi không có cấp trên đứng đằng sau hỗ trợ, tuyến đầu sẽ chọn không mở dữ liệu. Công cụ càng thông minh, thái độ né tránh càng quyết liệt.
Thêm nữa còn có vấn đề thời gian. Mười phút của tổ trưởng tại hiện trường không nằm trong phòng họp. Nếu các chỉ tiêu phải đăng nhập qua ba tầng menu, thì coi như chúng chẳng tồn tại. Biết sử dụng dữ liệu trước hết phải là mở được, dùng hết và tắt được.
Bắt đầu từ vị trí công việc chứ không phải từ các khóa học.
- Mỗi vị trí then chốt chỉ cần ba con số: hôm nay phải hoàn thành, tình trạng bất thường hiện tại và ai phải xử lý. Nhiều hơn thế sẽ bị bỏ qua.
- Kết quả sử dụng dữ liệu được ghi vào phần bàn giao và đánh giá hiệu suất; những báo cáo miệng về việc không dùng dữ liệu sẽ không còn được tính là hoàn thành.
- Cho phép tuyến đầu chất vấn tiêu chuẩn, việc thay đổi tiêu chuẩn phải được thực hiện bằng văn bản, nghiêm cấm dùng lý do “bạn không hiểu” để gạt đi.
- Bộ phận thông tin đóng vai trò huấn luyện viên chứ không phải người điền hộ: nếu hai tuần liên tiếp phải điền hộ, điều đó chứng tỏ thiết kế vị trí công việc đã thất bại, chứ không phải do thiếu nhân lực.
Hệ thống chuyển đổi số và trí tuệ nhân tạo của XYN thích hợp để đưa các chỉ tiêu và nhiệm vụ cần xử lý lên cùng một màn hình vị trí công việc có thể cấu hình. Chỉ khi tổ chức biết sử dụng dữ liệu, thì các công cụ mới đáng để tiếp tục đầu tư. Trước hết hãy cải thiện vị trí công việc, rồi mới bàn đến nền tảng tiếp theo.
