Come creare la tabella di marcia per la trasformazione digitale di un'organizzazione

Soprattutto per le imprese consolidate, è probabile che il primo passo di un percorso di trasformazione digitale si concentri sull'adozione di nuove tecnologie e approcci tecnici e possibilmente sul ritiro del debito tecnico esistente. Spesso ciò comporta la migrazione dei carichi di lavoro sul cloud e la modernizzazione delle tecnologie esistenti. Sebbene si tratti in gran parte di uno sforzo incentrato sulla tecnologia, richiede anche modifiche alle capacità IT e ai modelli operativi esistenti. È probabile che quasi immediatamente le organizzazioni che migrano al cloud vedano i loro sforzi ripagati, tra cui la riduzione del costo di proprietà, una maggiore produttività del personale IT, una migliore resilienza operativa e una maggiore agilità tecnica. Studi recenti sui clienti AWS hanno rivelato una riduzione dei costi operativi del 50% in cinque anni, una gestione dell'infrastruttura IT più efficiente del 47%, più del doppio delle funzionalità erogate all'anno, una riduzione del 69% del tempo di inattività non pianificato e il 45% in meno di incidenti di sicurezza all'anno.

Ad esempio, la società di viaggi Expedia Group, che ha trasferito la maggior parte delle applicazioni mission critical e quasi 20 anni di dati dai data center on-premises al cloud, ha accelerato i pagamenti dei fornitori, ha risparmiato milioni di dollari ed è stata in grado di scalare in modo da gestire centinaia di milioni di visitatori del sito Web ogni mese. La società di media globale Discovery ha ritirato i data center on-premises utilizzati per la riproduzione di contenuti su canali broadcast, via cavo e satellitari, trasferendo tali funzionalità nel cloud per ridurre i costi, migliorare l'affidabilità e accelerare la capacità di implementare i canali. Anche GE Aviation ha spostato gli ambienti di sviluppo e produzione sul cloud, consentendo nuovi modi di condividere i dati tra i due ambienti, possibilità assente nella configurazione on-premises. Così facendo, GE ha accelerato l'innovazione, prestando attenzione alla sicurezza e alla conformità, e ha spostato l'attenzione dei team IT dalle tattiche IT alla creazione di valore.

Con la giusta piattaforma tecnica, l'attenzione si sposta sull'ottimizzazione del modello operativo dell'organizzazione nel tentativo che si basi maggiormente sui dati. I dati aiutano le organizzazioni a convalidare rapidamente le direzioni strategiche, riducendo al minimo i rischi e accelerando il time-to-market delle loro nuove innovazioni attraverso un migliore processo decisionale e la capacità di prevedere i risultati aziendali. Le modifiche ai modelli operativi possono includere l'utilizzo di nuove piattaforme di dati e analisi per ricavare informazioni utili e migliorare l'esperienza del cliente, oppure l'utilizzo del machine learning per automatizzare i processi aziendali. È probabile che questo aspetto della trasformazione sia più complesso della trasformazione tecnologica, in quanto comporta cambiamenti a livello aziendale. Tuttavia, i vantaggi derivanti da una maggiore efficienza, efficacia e agilità operativa porteranno probabilmente a risultati aziendali fuori misura. I clienti AWS hanno realizzato team di sviluppo di applicazioni più produttivi del 35% e un aumento del 29% del tempo dedicato all'innovazione.
 
A dimostrazione di come la trasformazione tecnologica abbia a sua volta consentito cambiamenti operativi, United Airlines si è resa conto che, raccogliendo e analizzando i dati dell'organizzazione in tempo reale, avrebbe potuto creare un “aeroporto intelligente”, utilizzando sensori IoT e sistemi di machine learning per migliorare l'efficienza delle operazioni di servizio a terra, tra cui catering, rifornimento e preparazione dei gate, tracciamento e localizzazione dei bagagli e percorso completo del cliente. I nuovi modelli operativi hanno consentito all'azienda di risparmiare 120 milioni di dollari, 1,3 milioni di ore di personale e hanno ridotto le emissioni del 7%. Anche il Gruppo Volkswagen ha apportato modifiche radicali ai modelli operativi nel tentativo di trasformare i processi di produzione e la logistica automobilistica, sfruttare le funzionalità IoT e del machine learning per collegare i sistemi in 120 stabilimenti, ottenendo, grazie a una maggiore efficienza, un aumento del 30% della produttività e un risparmio di un miliardo di euro nella catena di fornitura.

Il terzo aspetto della trasformazione digitale da considerare è la trasformazione strategica: reinventare i modelli aziendali. La reinvenzione del modello di business implica la riconsiderazione del modo in cui le organizzazioni creano valore per i clienti e acquisiscono i profitti che ne derivano. Per le organizzazioni i cui attuali modelli di business sono minacciati o sono diventati insostenibili, ciò può includere l'uso di tecnologie digitali per entrare in nuovi mercati o settori. Per coloro che non sono minacciati, i modelli di business possono ancora essere evoluti per aumentare il valore per il cliente e per innovare nuovi prodotti e soluzioni che favoriscano la differenziazione, il vantaggio competitivo e il valore a lungo termine, rafforzando al contempo il coinvolgimento dei clienti. È probabile che questi cambiamenti richiedano capacità aziendali nuove o migliorate, il che a sua volta determina la necessità di un'ulteriore trasformazione operativa e tecnologica.

Il produttore di software di progettazione, ingegneria e intrattenimento Autodesk ha realizzato linee di business completamente nuove grazie all'evoluzione tecnologica e operativa. Il passaggio al cloud ha consentito ad Autodesk di fornire il proprio software come servizio in abbonamento, con elevata disponibilità e la capacità di distribuire aggiornamenti regolari e nuove funzionalità. Col tempo, Autodesk si è resa conto della potenza del cloud per aumentare il lavoro dei propri clienti e ha implementato nuove funzionalità utilizzando modelli di machine learning, tra cui uno che aiuta i progettisti a organizzare e selezionare migliaia di opzioni di progettazione generativa e un altro che può aiutare a riconoscere i modelli in base alla somiglianza visiva. Anche la società di servizi finanziari Goldman Sachs ha sfruttato il cloud per creare linee di business completamente nuove, tra cui un'attività di consumer banking con 110 miliardi di dollari di depositi al dettaglio, una piattaforma di transazioni bancarie nativa del cloud e Goldman Sachs Financial Cloud for Data, una nuova suite di soluzioni di dati e analisi basate sul cloud per gli istituti finanziari.