Управление цифровой трансформацией. Точка зрения

Владислав Владимирович Тюрин

Настоящая публикация предназначена предпринимателям, менеджерам и специалистам, стремящимся системно, детально и планомерно изучать цифровую экономику и применять знания на практике для эффективного управления целями, ресурсами и процессами цифровой трансформации. Она дает возможность понять мотивы, принципы, исходные предпосылки, тезисы и факторы, составляющие методическую основу авторского подхода.

Качество изменений

Наблюдаемые перемены в экономике в связи с цифровой трансформацией весьма впечатляют исследователей. Настолько, что они, помимо прямого изучения их последствий, анализируют первопричины, зависимости, факторы и качественные характеристики. Обобщаются и выстраиваются классификационные группы или целые системы свойств присущие тем преобразованиям, что несет с собой новая практика производства, перераспределения и потребления благ. Приводимые далее три подхода к оценке качества наблюдаемых изменений хорошо иллюстрируют то, с чем сталкиваются экономические субъекты в реальности, воплощая в жизнь свои идеи и планы.

VUCA: volatility, uncertainty, complexity, ambiguity

Четыре качественные характеристики изменений: волатильность, непредсказуемость, комплексность, многозначность. Они демонстрируют, насколько экономическая реальность быстро и неопределенно меняется, как сложно предугадывать поведение субъектов, события и явления. Впервые обозначены в 1985 году в рамках теории лидерства Уоррена Бенниса и Берта Нануса.

Волатильность (volatility) — экономика во всех своих элементах динамична и непостоянна, по характеру и силе, по причинам и последовательности. Сами изменения также неустойчивы по форме и существу и слабо удерживаются в пределах четко выраженных трендов.

Непредсказуемость (uncertainty) — изменения с трудом удается обычными методами и инструментами понять и спрогнозировать. В связи с этим и влиять на перемены или подстраиваться под преобразующуюся экономику проблематично, не имея пригодных средств и инструментов.

Комплексность (complexity) — множество изменений в экономических системах многократно и с разной силой взаимосвязаны. И такие связи находятся в постоянной динамике. Они провоцируют друг друга, то усиливаясь, то ослабляя события, явления, факторы, действия участников.

Многозначность (ambiguity) — изменения и их воздействие на поведение экономических субъектов практически невозможно недвусмысленно охарактеризовать. В них легко запутаться, поменяв местами причину и следствие. Они субъективно трактуются и убедительно обосновываются по-разному разными экспертами представая то в позитивном, то в негативном свете.

BANI: brittle, anxious, nonlinear, incomprehensible

Другие четыре характеристики нестабильности систем, решений, факторов, событий и поведения в современной экономической реальности: неустойчивость, тревожность, нелинейность, невнятность. Видна их совокупная отрицательная коннотация призывающая насторожиться и внимательно приглядеться к потенциальным рискам. Их предложил в 2016 году Джамаис Кашио.

Неустойчивость (brittle) — экономика становится многослойной и многокомпонентной, тонко настроенной и имеет множество слабых и легко разрушающихся связей. Это чревато быстрым, каскадным или лавинообразным возникновением и течением неблагоприятных ситуаций и выходом из строя или торможением отдельных элементов и подсистем. Буквально от одной ненадежной детали может пострадать налаженный процесс в отдельном бизнесе или индустрии, на открытом рынке или в границах выстроенной кооперации.

Тревожность (anxious) — деятельность обособленных или зависимых бизнесов всё более суетлива и вызывает тревогу у участников и партнеров, поскольку множество рисков серьезным образом связано с постоянными наблюдаемыми переменами. Отсутствие времени на продумывание и принятие решений в обычной логике усиливает информационный и эмоциональный дискомфорт на рынках среди поставщиков и потребителей. Что в свою очередь затрагивает доверие, репутацию, ожидания, восприятие рисков.

Нелинейность (nonlinear) — бизнес-модели, ценности, процессы, факторы, события настолько усложнились в анализе и в определении цепочек их взаимосвязей, что линейные гипотезы и суждения в нехитрой логике типа «причина-следствие» или «событие-реакция» не помогают с успешными решениями даже в краткосрочном периоде. Стратегии же оборачиваются всё более умозрительными, абстрактными и слабо реализуемыми бюрократическими документами, вынуждая как-то менять методы и инструменты среднесрочного и долгосрочного целеполагания.

Невнятность (incomprehensible) — всё чаще найденные ответы на актуальные вопросы порождают новые: зачем, как, когда, почему и что сделал тот или иной экономический субъект, как следует понимать те или иные экономические события, факторы, риски, шансы, процессы. Границы понятий и действий размываются объективно и субъективно. Нарастает ощущение неуверенности экспертов и непрактичности накопленных знаний. Для решения критических проблем привлекается широкий круг специалистов, чтобы качественно и с требуемой детализацией объяснять неоднозначные явления современной экономики. Но и это не всегда дает внятные ответы, улучшающие практику.

BIG3: specialization, blending, rapidity

Три фактора обуславливающие мощные изменения в экономике, которая проходит цифровую трансформацию: специализация, сложность, скорость. Эта большая тройка полезна как объяснение значительно нарастающего количества информации, решений и продуктивности качественно переходящее в трансформацию внутренней и внешней среды бизнеса.

Рисунок 2. BIG3-факторы кардинальных изменений в цифровой экономике.

Специализация (specialization) — значительный рост объемов создаваемых и обрабатываемых данных (big data) ведет к развитию и усилению специализации, основанной на знаниях и компетенциях. Из-за этого невозможно качественно охватить большие предметные области как при анализе, так и при исполнении бизнес-моделей. Таким образом, выгодно ограничиваться и улучшать свою эффективность и результативность в узкой выбранной нише.

Сложность (blending) — значительный рост количества и связанности узкоспециализированных решений высокой эффективности (big solutions) стимулирует совместное функционирование множества процессов, процедур, технологий, инструментов, проектов и команд слабо или сильно связанных в гибкие пересекающиеся и альтернативные архитектурно хрупкие системы. Теперь даже небольшая задача или операция сопряжена с нарастающим количеством и качеством элементов и их связей в части вовлеченных субъектов, используемых ресурсов (материальных и нематериальных) и процессов (производственных, организационных, информационных, контрольных).

Скорость (rapidity) — значительный рост количества и качества опций персонализации, кастомизации материальных и цифровых продуктов и сервисов (big productivity) провоцирует частый и интенсивный выпуск на рынки новинок или обновлений. Нематериальные ресурсы легко преобразуются и делаются ускоренно доступными широкому кругу лиц, в том числе средствами автоматизации, повышая уровень активности на рынках и в индустриях. Возрастают: динамика производственных процессов, логистические потоки, уровень аналитики, циклы обновления технологического стека, наукоемкость инструментов и средств производства.

Рисунок 3. Влияние BIG3-факторов на цифровую трансформацию.

VUCA, BANI, BIG3 — три модели, описывающие характер изменений внешней среды. Есть другие, но и этих вполне достаточно для иллюстрации той ситуации, в которой оказываются в цифровой экономике новые и существующие бизнесы. Динамичная, усложняющаяся, противоречивая, многозначная, нелинейная, насыщенная информацией и знаниями экономическая реальность вынуждает искать адекватные практические решения для устойчивого развития. Формируется потребность в подходах, методах, технологиях и инструментах постановки и достижения требуемых целей в новых условиях. Квалифицированное управление цифровой трансформацией призвано в какой-то мере ответить на такую потребность бизнеса.

Проводя мониторинг и исследование изменений в экономике не следует забывать о примечательном эффекте аналитика. Он заключается в том, что динамика, состав и связанность изменений системы представляются тем выше, чем дольше и глубже мы проводим изучение и интерпретацию её свойств и функций, накапливая релевантные знания и компетенции.

С одной стороны, перемены в экономике действительно стали сложными, динамичными, волатильными, непредсказуемыми, нелинейными. И этому есть объективные причины, вытекающие из того, как используются ресурсы, средства производства, человеческий капитал, как реализуются предпринимательские инициативы. В цифровой экономике интенсивно применяются технологии, существенно повышающие скорость и объемы создания и обработки материальных и, особенно нематериальных активов. Но, с другой стороны, новые методы, технологии и инструменты позволяют наблюдать и анализировать сами изменения на качественно другом уровне. Теперь больше видно и объективно регистрируется подробностей, выявляется больше зависимостей, пошагово отслеживается больше переходов систем и подсистем из одних состояний в другие, накапливается и обрабатывается внушительный объем научных и практических данных. Множество исследуемых объектов, процессов, явлений, событий предстает перед экспертами в ином свете с лучшей детализацией и способствует формулированию и проверки на порядки более комплексных гипотез, моделей и концепций.

Изменился ли мир и стал быстрей, сложней или мы стали видеть и понимать этот мир лучше и глубже. Изменился ли аналитик усилив свои знания и компетенции в конкретной предметной области или он увлекся теоретическими исследованиями, подгоняя под них практику. Эффект аналитика говорит нам о ценности баланса между исследованиями изменений характерных для цифровой экономики и выстраиванием практической работы по проведению таких изменения — по осуществлению цифровой трансформации.