Значение быстрой реализации не ограничивается тем, что организация может усилить свой механизм создания инноваций и вести себя как революционная компания. Она полезна и с операционной точки зрения, так как помогает фирме создавать повышенную ценность для клиентов путем ускорения ежедневной работы. Ее суть не только в ускорении производства прототипов или сокращении сроков внедрения корпоративных приложений, но и в быстром захвате возможностей на более обыденном уровне, например при взаимодействии с отдельными клиентами, во время единичных событий в цепи поставок или в использовании любой возможности, ценность которой связана со сроками выполнения. Быстрая реализация крайне необходима для повышения эффективности работы, которая важна для стратегий цифровой революции, особенно стратегий защиты (сохранения, отступления), в которых возрастает важность контроля стоимости и качества взаимодействия.
Подключение тёмных ресурсов
Как и многие другие аспекты деятельности компании, в цифровом вихре бизнес-процессы подвергнутся революционным изменениям. Эти изменения, однако, исходят из необычного источника, который может удивить многих руководителей, – Интернета вещей.
Какое отношение Интернет вещей имеет к бизнес-процессам? Те ресурсы, которые никогда не были подключены в физической бизнес-среде, мы называем «тёмными ресурсами». Когда мы подключаем эти тёмные ресурсы на заводах, в филиалах банков, розничных магазинах, больницах, школах, аэропортах, на складах и буровых вышках, мы получаем от них невероятные объемы информации и закладываем основу для разработки динамических процессов. Эти сведения лежат в основе одного из элементов модели быстрой реализации, который мы называем «быстрым вмешательством», т. е. принятием немедленных мер для захвата возможностей или нейтрализации угроз, будь то заключение сделки о продаже, оптимизация деятельности или предотвращение аварий.
Быстрое вмешательство можно осуществлять посредством машинного обучения и автоматизации или посредством
Рассмотрим пример быстрого вмешательства в розничной торговле.
Представьте себе, что в сетевом магазине розничной массовой торговли были установлены недорогие датчики. Bluetooth-маячок и другие датчики были установлены на ранее «тёмных» ресурсах: магазинных полках, корзинах для покупок, дверях на входе на парковку, местах продаж, даже на отдельных продуктах (благодаря закону Мура стоимость маячков и других IP-сенсоров понижается, и вскоре они станут одноразовыми с точки зрения стоимости).
Двое покупателей, Рохан и Мария, пришли в магазин. Рохан хочет купить продукты на ужин, а Мария ищет телевизор с высоким разрешением. Анализ в реальном времени данных с датчиков, установленных в магазине, из беспроводной сети магазина и видеотрансляции с IP-камер позволит магазину узнать следующее: Рохан толкает магазинную тележку в два раза быстрее, чем в среднем остальные покупатели. Мария просто ходит и смотрит телевизоры в отделе электроники, но при этом сравнивает цены с ценами других магазинов на своем смартфоне, подключившись к гостевой Wi-Fi-сети магазина.
Как бы выглядела модель динамического процесса в данном случае? Сначала магазин может интерпретировать поведение Рохана и Марии исходя из реальной ситуации. Скорее всего, высокая скорость, с которой Рохан толкает тележку, указывает на то, что он торопится. Поэтому сейчас не стоит делать ему лишние, не связанные с текущей ситуацией предложения, например, рекламировать зимние шины по скидке, хотя в прошлом он и покупал товары из автомобильного отдела. Вместо этого магазин использует цифровой дисплей (или телефон Рохана), чтобы показать ему дорогу к нужным отделам или предложить сопутствующие товары, связанные с текущей целью. Это действие основывается не на истории его покупок, а исходит от машинного интеллекта, который анализирует содержимое магазинной тележки (продукты). Ценность взаимодействия (включая индивидуализацию, быстрые результаты и ускорение процессов) предоставляется клиенту