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想成為一家科技公司嗎?先建立價值觀念

Rodney Zimmel
2024-10-02

成為一家真正的科技公司意味著以提高利潤和績效的方式部署技術。

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要轉型成為一家科技公司,你需要以提高利潤和績效的方式部署技術。圖片來源:Klaus Vedfelt/Getty Images

如果你旁聽任何企業(yè)的在線會議,無論是零售、電信還是金融行業(yè),你都很有可能聽到:“我們要成為一家科技公司?!钡@意味著什么?

首先,你要清楚這不意味著以下這些事情:正如金錢買不到幸福一樣,這并不能把一家公司變成精通技術的明星企業(yè)。投資是必要的,但遠遠不夠:并非所有的技術項目都有回報。成為技術的早期采用者也沒有多大意義;事實上,如果投資僅限于科技領域,這可能會成為一個資金坑。

成為一家真正的科技公司意味著以提高利潤和績效的方式部署技術。為了實現(xiàn)這一點,組織通常需要搭建自己的技術,而不只是做出正確的購買決策。在競爭優(yōu)勢受到威脅的領域,技術的最大好處在于能夠幫你打造獨特的能力。這可能意味著從頭開始構建某些東西,或者意味著把不同的組成部分整合起來,形成真正能幫助到公司的特別的解決方案。這是麥肯錫近十年來研究了數(shù)百家真正的數(shù)字領袖企業(yè)后得出的結論。以下這個統(tǒng)計數(shù)據(jù)很有說服力:70%的數(shù)字領袖企業(yè)推出了自己特有的軟件來推動運營。

要想真正成為一家科技公司,還有四大原則尤為重要。

科技公司的四大配方

首先,也是最重要的,業(yè)務和技術團隊需要很好地合作,將技術嵌入公司運營和文化中?,F(xiàn)代數(shù)字/人工智能文化與20世紀的信息技術(IT)文化之間存在很大差異。這種差異可以用一個詞來概括:“需求”。

在IT文化中,業(yè)務團隊將需求提交給技術團隊;業(yè)務和技術都很重要,但各自獨立運作,技術人員被視為支持者。而在成功的數(shù)字/人工智能公司中,業(yè)務和技術團隊被視為同等重要。大家不會為了一次性的項目來回傳遞需求文檔,而是持續(xù)地共同解決問題。在我們2023年出版的《重新布線:麥肯錫在數(shù)字和人工智能時代的競爭指南》(Rewired: The McKinsey guide to outcompeting in the age of digital and AI)一書中,我和我的合著者發(fā)現(xiàn),在我們基準測試的50家銀行中,只有25%的銀行將數(shù)字投資轉化為重大價值。讓這些銀行與眾不同的不是他們花了多少錢,也不在于他們選擇了何種技術架構,而在于業(yè)務和技術團隊之間的緊密合作。

第二,速度很重要。正在成為科技公司的企業(yè)迭代速度越來越快。他們在幾周內(nèi)完成產(chǎn)品發(fā)布和更新周期,而不是花費幾個月。他們以敏捷的短沖刺周期工作。為了實現(xiàn)這個目標,他們不只從硅谷招聘了很酷的年輕人和改變著裝要求,還非常重新培訓和提高員工技能,以創(chuàng)造持久的影響力,通過為數(shù)字人才鋪設技術職業(yè)階梯,使技術人員可以向其他技術人員學習。至關重要的是,他們對外包的依賴程度較低。他們的技術主管是實干家,而不是供應商經(jīng)理。

第三,科技公司積極率先采用、并規(guī)?;瘧眯录夹g。他們深入研究了如何轉變業(yè)務領域。認真思考哪些激勵措施能鼓勵業(yè)務團隊共同開展技術項目。如果公司以正確的心態(tài)對待,他們可以在最傳統(tǒng)的行業(yè)和一些最不顯眼的地方打造出優(yōu)異的技術團隊。

最后,從高層至下的領導力至關重要。首席執(zhí)行官們不僅需要了解技術能如何重塑他們的業(yè)務,還要了解如何改變公司,以便更好地利用技術。他們要抵制“一次結束所有任務”的誘惑,專注于最重要的領域。要想像一家真正的科技公司那樣運作,領導者就要去提出難以回答的問題:哪些業(yè)務領域最適合技術轉型?公司如何吸引所需的人才?技術人才路線圖是否與技術擴展路線圖一樣詳細?有多少高層領導自認為有技術能力?公司如何利用其數(shù)據(jù)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢?

Gen AI帶來新的壓力

隨著生成式人工智能(gen-AI)出現(xiàn),成為一家科技公司變得更加緊迫和復雜。生成式人工智能之所以如此困難,是因為它看起來如此簡單。幾乎任何人都能借助人工智能成為一個優(yōu)秀飛行員,但把這件事變成一個強大的、可重復的、安全的和可擴展的業(yè)務要困難得多。

大多數(shù)公司都明白這一點。超過半數(shù)的人表示,他們計劃通過提高技能、重新培訓和重新部署人才,在內(nèi)部打造新一代人工智能能力。2023年,盡管科技投資整體下降,但對人工智能的支出增長了七倍。然而在今年早些時候針對近900家公司的一項調(diào)查中,只有不到5%的公司表示,人工智能對其組織息稅前利潤的貢獻超過10%。

雖然第二代人工智能是全新而且令人興奮的,但我們不能忘掉早期的轉型教訓:采用新技術這件事本身并不能創(chuàng)造價值。競爭優(yōu)勢來自于建立獨特的組織能力,使公司能夠大規(guī)模創(chuàng)新、部署和改進技術解決方案。僅僅采用現(xiàn)成的人工智能工具可能還不夠,因為畢竟競爭對手也可以這樣做。

簡而言之,真正的技術領袖打造自己的專業(yè)知識,并在這個過程中確保公司會進行技術投資。

這篇評論文章來自財富全球論壇知識合作伙伴之一——麥肯錫公司。羅德尼·澤梅爾(Rodney Zemmel)是麥肯錫高級合伙人。(財富中文網(wǎng))

譯者:樂云起

如果你旁聽任何企業(yè)的在線會議,無論是零售、電信還是金融行業(yè),你都很有可能聽到:“我們要成為一家科技公司?!钡@意味著什么?

首先,你要清楚這不意味著以下這些事情:正如金錢買不到幸福一樣,這并不能把一家公司變成精通技術的明星企業(yè)。投資是必要的,但遠遠不夠:并非所有的技術項目都有回報。成為技術的早期采用者也沒有多大意義;事實上,如果投資僅限于科技領域,這可能會成為一個資金坑。

成為一家真正的科技公司意味著以提高利潤和績效的方式部署技術。為了實現(xiàn)這一點,組織通常需要搭建自己的技術,而不只是做出正確的購買決策。在競爭優(yōu)勢受到威脅的領域,技術的最大好處在于能夠幫你打造獨特的能力。這可能意味著從頭開始構建某些東西,或者意味著把不同的組成部分整合起來,形成真正能幫助到公司的特別的解決方案。這是麥肯錫近十年來研究了數(shù)百家真正的數(shù)字領袖企業(yè)后得出的結論。以下這個統(tǒng)計數(shù)據(jù)很有說服力:70%的數(shù)字領袖企業(yè)推出了自己特有的軟件來推動運營。

要想真正成為一家科技公司,還有四大原則尤為重要。

科技公司的四大配方

首先,也是最重要的,業(yè)務和技術團隊需要很好地合作,將技術嵌入公司運營和文化中?,F(xiàn)代數(shù)字/人工智能文化與20世紀的信息技術(IT)文化之間存在很大差異。這種差異可以用一個詞來概括:“需求”。

在IT文化中,業(yè)務團隊將需求提交給技術團隊;業(yè)務和技術都很重要,但各自獨立運作,技術人員被視為支持者。而在成功的數(shù)字/人工智能公司中,業(yè)務和技術團隊被視為同等重要。大家不會為了一次性的項目來回傳遞需求文檔,而是持續(xù)地共同解決問題。在我們2023年出版的《重新布線:麥肯錫在數(shù)字和人工智能時代的競爭指南》(Rewired: The McKinsey guide to outcompeting in the age of digital and AI)一書中,我和我的合著者發(fā)現(xiàn),在我們基準測試的50家銀行中,只有25%的銀行將數(shù)字投資轉化為重大價值。讓這些銀行與眾不同的不是他們花了多少錢,也不在于他們選擇了何種技術架構,而在于業(yè)務和技術團隊之間的緊密合作。

第二,速度很重要。正在成為科技公司的企業(yè)迭代速度越來越快。他們在幾周內(nèi)完成產(chǎn)品發(fā)布和更新周期,而不是花費幾個月。他們以敏捷的短沖刺周期工作。為了實現(xiàn)這個目標,他們不只從硅谷招聘了很酷的年輕人和改變著裝要求,還非常重新培訓和提高員工技能,以創(chuàng)造持久的影響力,通過為數(shù)字人才鋪設技術職業(yè)階梯,使技術人員可以向其他技術人員學習。至關重要的是,他們對外包的依賴程度較低。他們的技術主管是實干家,而不是供應商經(jīng)理。

第三,科技公司積極率先采用、并規(guī)?;瘧眯录夹g。他們深入研究了如何轉變業(yè)務領域。認真思考哪些激勵措施能鼓勵業(yè)務團隊共同開展技術項目。如果公司以正確的心態(tài)對待,他們可以在最傳統(tǒng)的行業(yè)和一些最不顯眼的地方打造出優(yōu)異的技術團隊。

最后,從高層至下的領導力至關重要。首席執(zhí)行官們不僅需要了解技術能如何重塑他們的業(yè)務,還要了解如何改變公司,以便更好地利用技術。他們要抵制“一次結束所有任務”的誘惑,專注于最重要的領域。要想像一家真正的科技公司那樣運作,領導者就要去提出難以回答的問題:哪些業(yè)務領域最適合技術轉型?公司如何吸引所需的人才?技術人才路線圖是否與技術擴展路線圖一樣詳細?有多少高層領導自認為有技術能力?公司如何利用其數(shù)據(jù)創(chuàng)造競爭優(yōu)勢?

Gen AI帶來新的壓力

隨著生成式人工智能(gen-AI)出現(xiàn),成為一家科技公司變得更加緊迫和復雜。生成式人工智能之所以如此困難,是因為它看起來如此簡單。幾乎任何人都能借助人工智能成為一個優(yōu)秀飛行員,但把這件事變成一個強大的、可重復的、安全的和可擴展的業(yè)務要困難得多。

大多數(shù)公司都明白這一點。超過半數(shù)的人表示,他們計劃通過提高技能、重新培訓和重新部署人才,在內(nèi)部打造新一代人工智能能力。2023年,盡管科技投資整體下降,但對人工智能的支出增長了七倍。然而在今年早些時候針對近900家公司的一項調(diào)查中,只有不到5%的公司表示,人工智能對其組織息稅前利潤的貢獻超過10%。

雖然第二代人工智能是全新而且令人興奮的,但我們不能忘掉早期的轉型教訓:采用新技術這件事本身并不能創(chuàng)造價值。競爭優(yōu)勢來自于建立獨特的組織能力,使公司能夠大規(guī)模創(chuàng)新、部署和改進技術解決方案。僅僅采用現(xiàn)成的人工智能工具可能還不夠,因為畢竟競爭對手也可以這樣做。

簡而言之,真正的技術領袖打造自己的專業(yè)知識,并在這個過程中確保公司會進行技術投資。

這篇評論文章來自財富全球論壇知識合作伙伴之一——麥肯錫公司。羅德尼·澤梅爾(Rodney Zemmel)是麥肯錫高級合伙人。(財富中文網(wǎng))

譯者:樂云起

Listen in to any corporate conference call, whether the company is in retail or telecoms or finance, and there’s a good chance you will hear: “We need to be a tech company.” But what does that mean?

For a start, here is what it does not mean. Just as money cannot buy happiness, it cannot turn a company into a tech-savvy star. Investment is necessary but far from sufficient: Not all tech initiatives pay off. Nor does being an early adopter mean much; indeed, that can become a money pit if the investments are in tech alone.

Here is what becoming a true tech company does mean: deploying tech in a way that boosts profits and performance. For that to happen, organizations often need to build their own technology, not just make good choices about what to buy. In domains where competitive advantage is at stake, the greatest benefit comes from building unique capabilities. This can mean creating something from scratch or assembling something new from components that work specifically for the company. That is the conclusion of nearly a decade of McKinsey research into hundreds of companies that are true digital leaders. Here is one telling statistic: 70% of the digital leaders created their own software to drive operations.

What else matters in terms of truly becoming a tech company? Four principles stand out.

The 4 ingredients to a tech company

First, and most important, business and technology teams need to work well together, with technology embedded in company operations and culture. There is a big difference between a modern digital/AI culture versus the 20th century information technology (IT) culture. That difference can be summed up in one word: “requirements.”

In an IT culture, the business team hands off requirements to the technology team; both are important but operate separately, and the technologists are seen as support. At successful digital/AI companies, on the other hand, business and technology teams are seen as equal in importance. Rather than passing requirements documents back and forth for one-off projects, they own problems together and on an ongoing basis. In our 2023 book, Rewired: The McKinsey guide to outcompeting in the age of digital and AI, my co-authors and I found that of the 50 banks we benchmarked, only 25% had turned their digital investments into significant value. What set these banks apart was not how much they spent or what technology architecture they chose, but how well business and technology teams worked together.

Second, speed counts. Companies that are on the way to becoming tech companies iterate faster and faster. They complete the product release and update cycle in weeks, rather than months. They work in agile, short-sprint cycles. To make this happen, they don’t just hire cool kids from Silicon Valley and change the dress code. Instead, they reskill and upskill their workforces to create lasting impact, creating technology career ladders for their digital talent, so that technologists can learn from other technologists. Critically, they are less dependent on outsourcing. Their technology executives are doers, not vendor managers.

Third, tech companies adopt and scale well. They dig into how a business domain can be transformed. They think hard about what incentives can encourage business teams to co-own tech initiatives. Companies can build amazing technology teams in the most traditional industries and some of the least obvious locations if they approach it with the right mindset.

Finally, leadership is critical and starts from the top. CEOs need to understand not only how technology could reinvent their business, but how to change their company to harness technology. They resist the “everything all at once” temptation to focus on the most important domains. Determining whether their organization is functioning as a true tech company requires leaders to ask difficult questions. Which business domains are best positioned for technological transformation? How can the company attract the talent it needs? Is the tech talent road map as detailed as the road map for scaling technology? How many senior leaders would self-identify as tech capable? How can the company use its data to create competitive advantage?

Gen AI adds new pressure

With the advent of generative artificial intelligence (gen AI), becoming a tech company is even more urgent—and complicated. What makes gen AI so hard is that it can look so easy. Almost anyone can fire up an impressive looking pilot, but turning that into a robust, repeatable, safe, and scaled business impact is much more difficult.

Most companies understand that. More than half say they plan to build their gen AI capabilities internally, through upskilling, reskilling, and redeploying talent. And spending on gen AI rose sevenfold in 2023, even though tech investment as a whole fell. Nevertheless, in a survey of almost 900 companies done earlier this year, fewer than 5% said that gen AI was contributing more than 10% of their organizations’ EBIT.

While gen AI is new and exciting, the lesson from earlier transformations remains relevant: technology adoption for its own sake doesn’t create value. Competitive advantage comes from building unique organizational capabilities that enable companies to innovate, deploy, and improve technological solutions at scale. Simply adopting off-the-shelf gen AI tools will likely not be enough: after all, the competition can do the same.

In short, true tech leaders build their own expertise, and in doing so, ensure that their tech investments show up on the bottom line.

This commentary is from McKinsey & Company, a Fortune Global Forum Knowledge Partner. Rodney Zemmel is a senior partner.

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