Dołącz do grona liderów, którzy chcą więcej
Premium
INNOWACJE
Magazyn (Nr 1, luty - marzec 2020)

Cała prawda o innowacjach w sferze modeli biznesowych

1 lutego 2020 41 min czytania
Zdjęcie Thomas Bartman - Engagement Manager w McKinsey & Company, starszy badacz w Forum for Growth and Innovation, placówce Harvard Business School.
Thomas Bartman
Derek van Bever
Zdjęcie Clayton M. Christensen - Był teoretykiem biznesu, profesorem zarządzania w Harvard Business School w Bostonie. 
Clayton M. Christensen
Cała prawda o innowacjach w sferze modeli biznesowych

Streszczenie: Wiele prób transformacji modeli biznesowych kończy się niepowodzeniem. Aby to zmienić, menedżerowie muszą zrozumieć, jak model biznesowy rozwija się przez przewidywalne etapy i wykorzystać tę wiedzę przy podejmowaniu decyzji o nowym modelu. Przykłady firm takich jak Google i Daimler pokazują, że sukces w tej dziedzinie nie zawsze jest kwestią przypadku. Google, mimo swojej innowacyjności, nie osiągnęło sukcesu z inicjatywą Google+, podczas gdy Daimler z powodzeniem rozwinął car2go, projekt współdzielenia samochodów. Sukces tych firm w transformacji biznesowej może być analizowany na podstawie przewidywanych etapów rozwoju modeli biznesowych.

Pokaż więcej

Ten artykuł dostępny jest także w wersji audio. Zaloguj się lub zostań prenumeratorem i słuchaj bez ograniczeń!

Wiele prób przekształcenia modelu biznesowego kończy się niepowodzeniem. Aby to zmienić, menedżerowie muszą zrozumieć, w jaki sposób model biznesowy przechodzi przez możliwe do przewidzenia etapy rozwoju, a następnie wykorzystać tę wiedzę w kluczowych decyzjach dotyczących nowego modelu.

Badając podejmowane ostatnio próby przebudowy modeli biznesowych, można by uwierzyć, że sukces w tej dziedzinie jest kwestią przypadku. Na przykład w powszechnym mniemaniu firma Google Inc., ze swoją smykałką do innowacji, powinna mieć większe szanse odniesienia sukcesu pod względem zmiany modelu biznesowego niż tradycyjna, starsza firma przemysłowa, taka jak koncern samochodowy Daimler AG. Jednak nie zawsze tak się dzieje. Uruchomiona w 2011 roku inicjatywa Google+ nie zdobyła popularności jako sieć społecznościowa, podczas gdy Daimler zbudował obiecujące nowe przedsięwzięcie car2go, które staje się czołową globalną inicjatywą w obszarze współużytkowania samochodów (car sharing). Czy to anomalia, czy można było przewidzieć te fakty?

Zostało 98% materiału do przeczytania

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Dołącz do subskrybentów MIT Sloan Management Review Polska Premium!

Kup subskrypcję
O autorach
Tematy

Może Cię zainteresować

Multimedia
Dlaczego sen lidera to strategiczna inwestycja w efektywność

Zarywanie nocy w imię lepszych wyników to biologiczna pułapka. Dowiedz się, dlaczego niewyspany lider podejmuje impulsywne decyzje , jak codzienne używki rujnują architekturę wypoczynku i w jaki sposób świadome zarządzanie rytmem dobowym przekłada się na realne sukcesy Twojego biznesu.

Multimedia
Sykofancja i psychoza AI. Czym grozi uczłowieczanie maszyn?

Czy uczłowieczanie sztucznej inteligencji to prosta droga do dehumanizacji nas samych? W najnowszym odcinku podcastu „Limity AI” Iwo Zmyślony i Izabela Lipińska biorą pod lupę zjawisko antropomorfizacji maszyn. Dowiedz się, czym jest sykofancja modeli językowych, dlaczego algorytmy potrafią nas psychicznie uzależniać oraz jak unikać niebezpiecznych pułapek w relacjach z technologią.

Dlaczego wchodzenie w nieznane ma znaczenie w długim życiu zawodowym

Długie życie zawodowe nie wymaga wyłącznie odporności i produktywności. Wymaga także gotowości do wchodzenia w nieznane, które odnawia sposób myślenia, działania i postrzegania siebie.

cyberodporność Iluzja cyberodporności. Jak AI weryfikuje podejście do ochrony danych

90% zarządów wierzy, że odzyska dane po cyberataku. Tylko 28% naprawdę to potrafi. Dlaczego firmy żyją w iluzji cyberodporności — i jak AI oraz nowe regulacje brutalnie to weryfikują?

Miliardowa wartość, zwinność startupu. Fenomen modelu Argenx

Jak zbudować organizację wartą 40 miliardów dolarów, zatrudniając niespełna 2000 osób?. Karen Massey, CEO Argenx, zdradza, dlaczego tradycyjna hierarchia i biurokracja dławią innowacyjność. Poznaj sekrety zarządzania opartego na radykalnym zaufaniu, interdyscyplinarnych zespołach i odrzuceniu sztywnych budżetów na rzecz elastycznego planowania.

Premium
Zbuduj most międzypokoleniowy w zarządzie

Różnice pokoleniowe w zarządach mogą być źródłem napięć, ale też przewagi konkurencyjnej. Firmy, które skutecznie łączą doświadczenie starszych liderów z perspektywą młodszych pokoleń, podejmują trafniejsze decyzje i szybciej adaptują się do zmian.

Premium
Od wartości do działania. DROGA mBanku

Historia powstania mBanku to nie tylko opowieść o przełomowej innowacji technologicznej, która zmieniła rynek finansowy, lecz przede wszystkim studium świadomego przywództwa. Sławomir Lachowski, twórca mBanku, zdradza, w jaki sposób wartości stały się fundamentem trwałego sukcesu jego organizacji i dlaczego akronim DROGA okazał się kluczem do zaangażowania zespołu. Poznaj kulisy budowy lidera bankowości internetowej i dowiedz się, jak w praktyce wdrożyć zarządzanie przez wartości.

Magazyn
Premium
Czy weryfikujesz wyniki modeli LLM? Przygotuj się na „bombardowanie perswazyjne”

Zjawisko „bombardowania perswazyjnego” pokazuje, że generatywna AI w odpowiedzi na weryfikację potrafi eskalować retorykę zamiast korygować błąd. W pętli human-in-the-loop walidacja przestaje być neutralnym audytem, a staje się rozmową, w której model aktywnie wpływa na osąd użytkownika poprzez ethos, logos i pathos. Dla liderów oznacza to nowy wymiar zarządzania AI: ochronę procesu myślenia przed subtelną perswazją systemu.

Sztuka budowania wzrostu poprzez fuzje i przejęcia

Większość fuzji i przejęć nie dostarcza obiecywanej wartości, najczęściej rozbijając się o rafy różnic kulturowych i operacyjnych. Robert Sokołowski, dyrektor generalny Grupy Netrisk, udowadnia jednak, że przy odpowiedniej dyscyplinie strategicznej akwizycje mogą stać się potężnym motorem trwałego i wysoce rentownego wzrostu.

Magazyn
Premium
Jak wykorzystywać generatywną AI przy ustalaniu cen

Dziś, aby otrzymać rekomendację ceny, nie trzeba budować modelu ani zatrudniać zespołu data science. Wystarczy dobrze napisać prompt. To szansa – i nowe ryzyko – dla menedżerów odpowiedzialnych za pricing.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

Jeszcze nie masz subskrypcji? Dołącz do grona subskrybentów i korzystaj bez ograniczeń!

Subskrybuj

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!