Realizzare risultati di successo nell’era dell’IA? Le 6 competenze

Come affrontare le sfide più importanti a cui le aziende vanno incontro in un mondo in cui il digitale e l’IA stanno ridisegnando il modo di lavorare e di vivere?

Lo soluzione viene data dal nuovo studio di McKinsey & Company dal titolo “Rewired to outcompete”, che analizza come le aziende possano realizzare risultati di successo nell’era del digitale e dell’IA. In quest’ottica, lo studio delinea inoltre sei competenze chiave.

Per fare ciò, è necessario sviluppare sei capacità aziendali fondamentali, che consentono alle società di integrare le nuove tecnologie, come l’IA generativa, e di sfruttarle per creare nuovo valore.

La trasformazione digitale e dell’IA non può avere successo senza che venga sviluppata una base di competenze in tutte e sei le capacità. Si tratta inoltre di fattori interconnessi e che dovranno essere gestiti come tali.

Allineare la C-suite con una roadmap di business

Nel valutare le trasformazioni digitali e di intelligenza artificiale in fase di stallo, è possibile constatare che molti dei problemi che ostacolano il successo di un programma sono riconducibili a una pianificazione e a un allineamento insufficienti. Le incomprensioni tra i dirigenti nella fase di pianificazione strategica portano invariabilmente a un’esecuzione confusa della trasformazione aziendale. Poiché le trasformazioni digitali e dell’intelligenza artificiale interessano così tante parti dell’azienda, investire il tempo necessario per contribuire al successo della trasformazione dà notevoli frutti in termini di chiarezza e di azione unificata. Le aziende migliori puntano su tre strategie iniziali:

Ispirare e allineare il top team
Il giusto formato del cambiamento digitale: il dominio aziendale.
Impegnarsi a sottoscrivere un accordo (KPI) con la C-suite.

Costruire la propria squadra di talenti

Un’azienda non può esternalizzare il proprio percorso verso l’eccellenza digitale. Essere digitale significa avere un proprio gruppo di talenti digitali – proprietari di prodotti, progettisti di esperienze, ingegneri cloud, sviluppatori software e così via – che lavorano fianco a fianco con i colleghi dell’azienda. Le trasformazioni digitali sono innanzitutto trasformazioni di persone. Ecco tre azioni che i leader digitali possono intraprendere:

Creare una porta inviolata per i propri talenti
Dedicarsi scrupolosamente alle competenze
Costruire il team che costituirà il vostro pool digitale

Adottare un nuovo modello operativo che possa crescere

La maggior parte delle aziende è riuscita a creare una manciata di team agili interfunzionali. Ma scalare in modo che centinaia o addirittura migliaia di team lavorino in questo modo, è una sfida impegnativa. Lo sviluppo del giusto modello operativo per avvicinare business, tecnologia e operazioni è forse l’aspetto più complesso di una trasformazione digitale e dell’IA, perché tocca il cuore dell’organizzazione e il modo in cui le persone lavorano.

Sono emersi tre modelli principali: fabbrica digitale, prodotto e piattaforma e impresa agile. Ognuno di questi modelli si basa su due idee fondamentali. La prima è che i team agili piccoli e multidisciplinari, o “pod”, sono il modo più efficace ed efficiente per sviluppare software. In secondo luogo, i pod lavorano insieme in modo più efficace quando alcuni si concentrano sul miglioramento diretto dell’esperienza del cliente o dell’utente, mentre altri si concentrano sulla creazione di servizi riutilizzabili per accelerare il lavoro di tutti i pod.

Selezionare un modello operativo in grado di sostenere la propria strategia
Professionalizzare la gestione dei prodotti

Tecnologia per la velocità e innovazione distribuita

Lo scopo principale della tecnologia all’interno di un’azienda rewired è quello di facilitare lo sviluppo e il rilascio costante di innovazioni digitali da parte di centinaia, se non migliaia, di pod. Ciò richiede un ambiente tecnologico distribuito in cui ogni pod possa accedere agli strumenti di sviluppo software, ai dati e alle applicazioni di cui ha bisogno. Sebbene i leader che sperano di creare questo ambiente debbano prendere una serie di decisioni, emergono tre priorità:

Preparare gli strumenti per creare la piattaforma tech
Utilizzare gli Application programming interfaces (APIs)
Automatizzare la distribuzione del software

Integrare i dati

Nelle aziende affermate, i dati sono spesso fonte di frustrazione. Il 70% dello sforzo necessario per sviluppare soluzioni basate sull’intelligenza artificiale può essere attribuito alla gestione e all’armonizzazione dei dati. Se i dati non vengono ordinati e organizzati in modo ponderato per facilitarne il consumo e il riutilizzo, la scalabilità delle soluzioni può rappresentare una grande sfida. La capacità di migliorare costantemente l’esperienza del cliente e di ridurre i costi unitari dipende dalla possibilità di fornire a ogni team digitale e di IA un accesso (quasi) in tempo reale ai dati. Per raggiungere questo obiettivo, le aziende possono concentrarsi su tre aree:

Ricorrere a “blocchi di costruzione” riutilizzabili: i data products
Installare l’architettura dei dati
Adottare un modello federale di governance dei dati

Incoraggiare l’adozione e la scalabilità

Sviluppare una buona soluzione digitale può essere complesso. Ma la sfida più grande e spesso far sì che i clienti o gli utenti aziendali adottino la soluzione come parte delle proprie attività quotidiane, così come successivamente raggiungere un’ampia scale in tutta l’azienda. Le aziende di successo si concentrano su tre strategie: