Organizacje nieprzerwanie inwestują w szeroko pojęte dane. W 2023 roku, pomimo wysokiego poziomu niepewności co do sytuacji gospodarczej, większość firm planuje jeszcze więcej inwestować w ten obszar. Jednak ludzki wymiar danych ciągle stanowi wyzwanie dla wielu, a liderom odpowiedzialnym za te działania nie spieszy się do zmiany nastawienia i pochylenia się nad nim.
W ciągu ostatniego roku wiele działo się w obszarze sztucznej inteligencji. Sądząc po wynikach 11. edycji dorocznej ankiety przeprowadzanej przez NewVantage Partners z udziałem menedżerów z obszaru danych i analityki, niektóre trendy rozwijają się w słusznym kierunku. Przykładowo, coraz więcej firm powołuje do życia stanowiska menedżerskie wysokiego szczebla do zarządzania sferą danych i ich analizy. Rola dyrektora do spraw danych (chief data oficer, CDO) szybko rozpowszechniła się w wielu sektorach i branżach. Ze wspomnianego badania ankietowego wynika, że w 83% badanych firm istnieje stanowisko CDO lub CDAO (dyrektor do spraw danych i analityki).
Coraz więcej organizacji (69% wg tegorocznej ankiety) oficjalnie włącza obszary analityki i sztucznej inteligencji do zakresu odpowiedzialności swoich CDO. Uważamy, że to dobry pomysł, bo wykazanie wartości poprzez samo zarządzanie danymi jest po prostu zbyt trudne.
Dyrektorzy odpowiedzialni za dane mają poczucie, że naprawdę generują konkretną wartość. W tegorocznej edycji ankiety 92% badanych na stanowiskach CDO/CDAO oraz liderów w obszarze zarządzania danymi zgodnie twierdzi, że ich firmy zrealizowały wymierną wartość biznesową dzięki inwestycjom w dane oraz analitykę. Ten odsetek jest mniej więcej taki sam jak w zeszłym roku i drastycznie wyższy niż pięć lat temu, kiedy to zaledwie 48% uczestników badania zadeklarowało realny zwrot z inwestycji w ten obszar. W dodatku nie brakuje optymizmu co do dalszych postępów: 98% liderów i liderek odpowiedzialnych za dane uważa, że ich firmy zyskają na tych inicjatywach także w 2023 roku.
Organizacje nieprzerwanie inwestują w szeroko pojęte dane. Aż 88% firm zadeklarowało wzrost przeznaczanych na ten obszar środków w 2022 roku. Z obserwacji wynika, że 41% firm najwięcej zainwestowało w modernizację danych, natomiast 82% planuje zająć się tym w najbliższej przyszłości. W 2023 roku 80% organizacji zwiększy swoje nakłady na tworzenie produktów do przetwarzania danych. Jesteśmy zdania, że trend ten sprzyja rozwojowi i zastosowaniu systemów analitycznych oraz AI. W 2023 roku, pomimo wysokiego poziomu niepewności co do sytuacji gospodarczej, 94% badanych organizacji planuje więcej inwestować w dane. I bardzo dobrze.
Zaniechania w obszarze „ludzkim”
Jednak wszystkim tym pozytywnym zjawiskom, które świadczą o rosnącym znaczeniu danych, towarzyszą bardzo powolne zmiany – a czasem nawet uwstecznienie – w innych obszarach. Ludzki wymiar danych nadal stanowi wyzwanie dla wielu firm, a liderom odpowiedzialnym za ten obszar nie spieszy się do zmiany nastawienia i pochylenia się nad czynnikiem ludzkim.
W ciągu ostatnich lat przeważająca większość ankietowanych (w tym roku to 80%) wskazuje, że główne przeszkody na drodze do stworzenia organizacji zarządzanej na podstawie danych (data‑driven) – czyli kultura, ludzie, procesy i organizacja pracy – mają charakter ludzki, a nie technologiczny. Nic zatem dziwnego, że badani nie widzą większych postępów na drodze do tego celu. Jedynie 24% z nich opisuje swoje firmy jako data‑driven, podczas gdy zaledwie 21% wskazuje na istnienie kultury wysoko ceniącej wykorzystanie danych w procesach decyzyjnych.
Główne przeszkody na drodze do stworzenia organizacji data‑driven – kultura, ludzie, procesy i organizacja pracy – mają charakter ludzki, a nie technologiczny.
Tymczasem z ankiety wynika, że menedżerowie odpowiedzialni za dane koncentrują się głównie na kwestiach niezwiązanych z czynnikiem ludzkim, takich jak modernizacja danych, produkty do przetwarzania danych, jakość oraz architektura danych. Niespełna 2% badanych uznało rozumienie i umiejętność korzystania z danych (data literacy) za priorytetowy obszar do inwestycji.
Poza wynikami wspomnianej ankiety mamy styczność z różnymi przedsiębiorstwami jako doradcy bądź prowadząc badania naukowe i dostrzegamy wówczas bardzo niewiele działań na rzecz kształtowania nowej kultury lub zachowań w obszarze danych. Nawet programy rozwijające umiejętność korzystania z danych — zwykle bardzo ogólnikowe i realizowane w formie nudnych kursów online — nie wywołują pożądanego efektu. Tylko nieliczne organizacje zdefiniowały role i stanowiska odpowiedzialne za tworzenie kultury i nawyków w sferze danych, analityki i sztucznej inteligencji. Kiedy w wyszukiwarce serwisu LinkedIn wpisaliśmy frazę „data‑driven culture czar” (guru kultury organizacyjnej data‑driven) czy bardziej prozaiczną „director of data‑driven culture” (dyrektor w obszarze kultury data‑driven) nie znaleźliśmy żadnych ofert pracy ani osób aktualnie pełniących podobną funkcję.
Nie wszyscy dostrzegają znaczenie kultury
Jeden z nas, Tom, szukał niedawno materiałów do nowej książki (All In on AI) o firmach agresywnie wykorzystujących sztuczną inteligencję. W trakcie tych poszukiwań natrafił na instytut badawczy działający przy pewnej uczelni, który otrzymał ostatnio miliony dolarów na badania nad zastosowaniem uczenia maszynowego (machine learning) w swojej dziedzinie nauki. Kiedy Tom zapytał zarządzających tą instytucją o ewentualne bariery na drodze do realizacji tego celu, wszyscy oni na pierwszym miejscu wymienili kulturę. Stwierdzili, że eksperci w dziedzinie AI – zwykle informatycy – i naukowcy z innych dziedzin często nie potrafią znaleźć wspólnego języka ani nie pojmują w ten sam sposób celów oraz kryteriów sukcesu.
Zapytani, jak zamierzają wobec tego rozwiązać problemy tkwiące w kulturze organizacyjnej, zareagowali niepewnością. Na sugestię Toma, że antropolog kultury albo inny ekspert w dziedzinie nauk społecznych może pomóc im rozeznać się w sytuacji i wskazać możliwe rozwiązania, odpowiedzieli umiarkowanym entuzjazmem. Jedna z osób stwierdziła, że niezłym pomysłem byłoby zatrudnienie do tego celu jakiegoś doktoranta albo doktorantki. Inni przychylili się do tej myśli.
Wspomniany instytut prowadzi projekty badawczo‑naukowe na najwyższym światowym poziomie i nikomu nie przyszłoby do głowy powierzenie badań choćby w dziedzinach informatyki czy chemii doktorantom. Pracują tam wyłącznie światowej klasy naukowcy. I wydaje nam się, że pomysł zwrócenia się do doktorantów wcale nie został potraktowany poważnie, ponieważ Tom zaproponował swoją pomoc w znalezieniu odpowiedniej osoby, ale instytut nie podjął tematu.
To tylko jeden przykład, ale dobrze ilustruje szersze zjawisko i istniejące bariery. Jeżeli nie zaczniemy aktywnie szukać rozwiązań wspomnianych problemów natury ludzkiej, szanse na zmiany w dobrym kierunku są nikłe. I zapewne dlatego wiele firm, nawet tych dużych z ogromnymi budżetami na rozwój technologii, pomimo upływu czasu wcale nie zaczyna być data‑driven, czyli bardziej i skuteczniej kierować się danymi w swoich procesach decyzyjnych.
Wiele firm, nawet tych dużych z ogromnymi budżetami na rozwój technologii, pomimo upływu czasu wcale nie zaczyna być data‑driven.
Pewien duży bank wydał w 2022 roku kilkanaście miliardów dolarów na technologie informacyjne. Mniej więcej połowa tych nakładów została przeznaczona na wprowadzenie nowych produktów i usług cyfrowych oraz rozwiązań technologicznych wspierających codzienną działalność. Kilka miliardów wydano na projekty technologiczne w poszczególnych jednostkach biznesowych, a pozostała kwota poszła na modernizację infrastruktury, ucyfrowienie procesów i zwiększenie skali zastosowania istniejących platform. Rzecz jasna żadna z tych inwestycji nie była pozbawiona sensu, ale budżet w ogóle nie uwzględniał wydatków na zmiany w sferze kultury organizacyjnej.
Wydawać by się mogło, że wspomniany bank i inne duże przedsiębiorstwa zdołałyby przeznaczyć chociaż niewielką sumę na pokonanie „największej przeszkody w budowaniu organizacji kierującej się danymi”, czyli na wsparcie menedżerów podejmujących decyzje dotyczące technologii, a także pracowników oraz klientów korzystających z tej technologii, danych, analityki i sztucznej inteligencji. Bo tylko wtedy rozwiązania technologiczne będą naprawdę przydatne. Dopóki te kwestie nie zostaną w świadomy sposób rozwiązane, dopóty inwestycje w IT nie będą przynosić pożądanych rezultatów.
