Reklama
Dołącz do liderów przyszłości i zdobądź przewagę! Sprawdź najnowszą ofertę subskrypcji
Komunikacja
Magazyn (Nr 1, luty - marzec 2020)

Gdy zaufasz danym, inni zaufają tobie

1 lutego 2020 10 min czytania
Gdy zaufasz danym, inni zaufają tobie

Zaufanie jest walutą przyszłości, która zyskuje na znaczeniu w dobie dostępu do dużych zbiorów danych. Bez mandatu zaufania od klientów firmy niewiele mogą zdziałać. Dlatego konieczne staje się znalezienie równowagi między wykorzystywaniem danych a budowaniem uczciwego wizerunku.

Dane są paliwem naszych czasów i coraz częściej stanowią siłę napędową firm. Aż 82% badanych liderów jest mocno przekonanych, że to one pomagają osiągać poprawę wyników i strategiczną przewagę w umacnianiu poziomu zaufania klienta. Taki wniosek płynie z globalnego badania Build Your Trust Advantage zrealizowanego przez IBM Institute for Business Value (IBV) we współpracy z Oxford Economics. Aby dowiedzieć się, jak dzięki danym firmy osiągają rynkowe przywództwo, badacze dotarli do ponad 13 tysięcy liderów wysokiego szczebla z 98 krajów (w tym 220 z Polski) i 20 różnych branż, pracujących dla wiodących marek. Co ustalili?

Do objęcia pozycji lidera rynku dochodzi najczęściej wtedy, gdy organizacja osiągnie wysoki poziom zaufania wobec danych powierzonych jej przez klientów, wykorzystywanych w ramach własnych procesów biznesowych oraz danych dzielonych przez partnerów w ramach ekosystemu. Współczesny lider potrzebuje nowych kompetencji, w tym umiejętności wydobywania wartości z gromadzonych przez firmę danych i przekształcenia ich w źródło przewagi nad rywalami. Firmy jeszcze nie do końca radzą sobie z tym wyzwaniem, ponieważ większość z nich nie potrafi zintegrować swoich strategii biznesowych ze strategią wykorzystania danych. W badaniu IBM wyodrębniono cztery kategorie przedsiębiorstw, które odmiennie radzą sobie na tej płaszczyźnie (zobacz ramkę Przewaga dzięki danym).

Liderzy zaufania

Potencjał danych w biznesie najlepiej wykorzystuje najmniej liczna grupa przedsiębiorstw, którą badacze zakwalifikowali do kategorii firm niosących pochodnie (torchbearers). Ich liderzy doskonale pojmują, że przejrzystość, wzajemność i odpowiedzialność są kluczowymi czynnikami w zdobywaniu zaufania głównych interesariuszy, a ta świadomość przekłada się na konkretne działania. Dane pomagają im budować zaufanie ze strony klientów, a także tworzyć kulturę podejmowania decyzji bazujących na dowodach, a nie na intuicji. Ponadto firmy te mistrzowsko radzą sobie z udostępnianiem danych swoim partnerom biznesowym przy jednoczesnym dbaniu o własne interesy. Takie podejście sprzyja osiąganiu znacznie lepszych wyników w zakresie wzrostu i wielkości obrotów. Przedsiębiorstwa, które ufają danym, uzyskują o 165% lepsze rezultaty biznesowe, a także wyróżniają się w obszarze innowacji i lepiej radzą sobie z wprowadzaniem zmian w zarządzaniu. Jest też zła informacja: opis ten dotyczy tylko 9% firm reprezentowanych przez respondentów.

Ponadto w badaniu wytypowano trzy kategorie firm: odkrywców, skłonnych eksperymentować w poszukiwaniu optymalnych sposobów na integrację strategii biznesowej ze strategią wykorzystania danych (21%); najliczniejszą grupę – konstruktorów (46%), która robi spore postępy w przekuwaniu danych w efekty biznesowe, choć nadal są one niesatysfakcjonujące i nie przynoszą oczekiwanych zwrotów. Z kolei na początku tej drogi znajdują się firmy z trzeciej kategorii określane jako aspirujące. Co prawda zaczęły już one integrować swoje strategie, ale nadal nie wypracowały kultury opartej na danych. Mają na swoim koncie nieliczne sukcesy i niemal dwukrotnie rzadziej od firm niosących pochodnie wykorzystują dane do wzmocnienia zaufania klientów (zobacz ramkę Ekonomia zaufania).

Na podstawie przeprowadzonych ankiet i rozmów jakościowych z łatwością można wysnuć wniosek, że sukces przywództwa opartego na danych jest uzależniony od poziomu zaufania, jaki organizacja może zbudować wśród swoich klientów, ludzi w przedsiębiorstwie i partnerów w całym ekosystemie.

Walka o zaufanie klienta

Żyjemy w erze ekonomii zaufania, które stało się kluczowym zagadnieniem dla wiodących organizacji, skłaniając je do przekształcania swoich ofert, a nawet modeli biznesowych. Obecnie niezwykle ważne stało się wdrażanie właściwej polityki prywatności danych, ponieważ konsumenci są coraz bardziej świadomi zagrożeń wynikających z nieprawidłowego przetwarzania ich danych czy przekazywania ich w niepowołane ręce. W związku z tym są powściągliwi w przekazywaniu informacji na swój temat i bardziej wymagający w stosunku do firm chcących od nich te dane wydobyć.

Tymczasem aż osiem na dziesięć firm niosących pochodnie wykorzystuje dane do zdobywania większego zaufania klientów. Organizacje te uważają, że od konkurencji odróżnia je przede wszystkim umiejętność poszanowania prywatności danych swoich klientów. Z jednej strony klienci oczekują personalizacji opartej na danych, z drugiej nie chcą ich zbyt wiele udostępniać. Zrozumienie, gdzie leży ta cienka granica między potrzebami a obawami klientów i znalezienie wyważonego kompromisu pomoże firmom stworzyć modele biznesowe bazujące na wysokim zaufaniu, które odróżnią je od konkurencji.

Wszystkie firmy zmierzą się z przyszłością, w której nowe zwyczaje klientów dotyczące dzielenia się informacjami i nowe regulacje prawne najprawdopodobniej poważnie ograniczą dostęp do cennych danych konsumentów, jak i partnerów biznesowych. Najlepsi już wiedzą, że muszą wypracowywać nowe podejścia do gromadzenia, ochrony i udostępniania danych, a także do budowania relacji z klientami. Przy przetwarzaniu danych kierują się trzema zasadami: przejrzystości, wzajemności i autentyczności. Budowanie zaufania wśród klientów i partnerów traktują jak pozyskiwanie kapitału niezbędnego do przekształcania istniejących modeli biznesowych. Wiedzą, że klienci nie zażądają usunięcia danych, ponieważ mają świadomość konieczności ich gromadzenia w celu świadczenia nowych usług. Już 71% liderów odnotowuje większe sukcesy dzięki korzystaniu z danych do identyfikowania i realizowania niespełnionych potrzeb klientów, w porównaniu z tymi, którzy tego nie robią.

Partnerstwo ludzi z technologiami

Firmom niosącym pochodnie udało się osiągnąć to, czego nie zdołały dokonać inne podmioty, czyli zaszczepić w zespołach kulturę opartą na danych. Zdecydowana większość liderów tych firm (82%) polega w dużej mierze na danych, aby poprawić jakość i szybkość podejmowania decyzji. Jednocześnie umożliwiają wszystkim swoim pracownikom, a nie jedynie osobom odpowiedzialnym za analizę danych, korzystanie z zasobów i odkrywanie nieuświadomionych potrzeb klientów. Wiodące organizacje uwalniają swoje dane, rozpowszechniają je szeroko w zespołach, oferując narzędzia do ich analizy. Nie zapominają przy tym o odpowiedzialności za uzyskanie uprawnień i o obowiązku chronienia danych.

Rosnący apetyt na informacje sprawia, że liderzy firm niosących pochodnie skupiają się na dbaniu o jakość danych oraz na rozwoju sztucznej inteligencji. W ciągu najbliższych kilku lat siedmiu na dziesięciu zamierza poczynić znaczne inwestycje w systemy AI, w tym uczenie maszynowe. Głęboko wierzą, że te działania pozwolą im podejmować lepsze decyzje, zadbać o lepszy przepływ danych w czasie rzeczywistym i zapewnić klientom lepsze doświadczenia na każdym etapie ścieżki zakupowej, a nawet dostęp do nowych usług. Liderzy firm dobrze rozumieją, że aby AI przenikała ich przedsiębiorstwo, niezbędne jest zaufanie do danych i algorytmów w całej organizacji. Dlatego to coraz częściej po stronie zarządów znajduje się administrowanie tymi procesami, zarówno w zakresie wypracowywania modeli operacyjnych i sposobów zarządzania AI, jak i strzeżenia zasad etycznych.

Dzielenie się danymi na platformach

Wiele organizacji nie udostępnia jeszcze w pełni danych wewnątrz przedsiębiorstwa, nie mówiąc już o partnerach biznesowych w ich ekosystemie. Jednak implikacje dla przyszłości są inne. Dla firm współdziałających w ramach modeli platformowych szybka i ciągła nauka to nie tylko ich „być albo nie być”, lecz także kluczowa umiejętność potrzebna do efektywnego wykorzystania współdzielonych danych. Nowe platformy mogą się rozwijać lub powstawać w sieci wzajemnych powiązań, o ile zbudowały solidny fundament w postaci zaufania.

Platformy biznesowe, w których dane swobodnie krążą między wieloma stronami, osiągają ponadprzeciętne zyski. Z drugiej strony to zastrzeżone dane mogą stanowić jeden z ważniejszych atutów firmy. W związku z tym jedną z najtrudniejszych decyzji organizacji jest ta dotycząca tego, jakie dane udostępniać partnerom, a jakie zachować, by zadbać o swoją konkurencyjność na rynku. I w tym przypadku firmy niosące pochodnie wyprzedzają pozostałe: sześć na dziesięć aktywnie dzieli się danymi w swoich sieciach partnerskich, co więcej, podobna liczba ma strategię zarabiania na swoich danych. Dzięki planom monetyzacji łatwiej im określić, jakie dane udostępniać, a jakie pozostawić tylko sobie.

Współcześni liderzy doskonale rozumieją, że budowanie zaufania w relacjach z klientem ma strategiczne znaczenie i w związku z tym koncentrują swoje działania na tym, jak je zdobyć i utrzymać. Z obserwacji twórców badania wynika, że aby zająć pozycję lidera rynku, organizacja musi ponadto zadbać o wysoki poziom zaufania wobec danych powierzonych jej przez klientów, wykorzystywanych w ramach własnych procesów biznesowych oraz danych współdzielonych przez partnerów w ramach ekosystemu. Najwięcej korzyści uzyskują firmy, które potrafią jednocześnie zintegrować strategie biznesowe ze strategiami zarządzania danymi oraz budować wielopoziomowe zaufanie. W tej grze chodzi o przekonanie klientów o swojej uczciwości, zaufanie nabywcom oraz przekazywanym przez nich informacjom, a na końcu o zdanie się na przemyślane i dopracowane procesy przetwarzania danych. Jeśli firmy nie odrobią tych lekcji, konkurencja szybko je wyprzedzi.

O badaniu

Badanie Build Your Trust Advantage zrealizował IBM Institute for Business Value (IBV) we współpracy z Oxford Economics. Pełne wyniki są dostępne na stronie.

Tematy

Może Cię zainteresować

Marki luksusowe pod presją geopolityki

W połowie kwietnia rynki kapitałowe zelektryzowała informacja o tym, że francuski gigant LVMH stracił tytuł najcenniejszej firmy luksusowej na świecie na rzecz mniejszego, ale bardziej ekskluzywnego Hermèsa. Czy detronizacja jednej francuskiej marki przez drugą (producenta torebek Louis Vuitton przez producenta torebek Birkin) to rzeczywiście zdarzenie, którym powinny się ekscytować europejskie rynki? I co ta zmiana oznacza dla polskich producentów marek premium?

 

Dobre relacje w firmie zaczynają się od dobrze dobranych słów

Gdy codzienna komunikacja sprowadza się do skrótów myślowych, domysłów i niejasnych sygnałów, łatwo o spadek zaangażowania, narastające napięcia i chaos informacyjny. Coraz więcej organizacji dostrzega, że to właśnie język – sposób, w jaki mówimy do siebie w pracy – buduje (lub rujnuje) atmosferę oraz relacje w zespołach. O tym, jak świadomie kształtować kulturę organizacyjną poprzez komunikację, opowiada Joanna Tracewicz, Senior Content Strategy Manager w rocketjobs.pl i justjoin.it, a także współautorka poradnika Nie mów do mnie ASAP! O spoko języku w pracy.  Rozmawia Paulina Chmiel-Antoniuk.

AI w medycynie predykcyjnej – jak wearables zmieniają opiekę Jak AI i urządzenia noszone rewolucjonizują medycynę

W ostatnich latach inteligentne urządzenia noszone (wearables) przeszły drogę od prostych krokomierzy do zaawansowanych narzędzi monitorujących stan zdrowia. Dzięki sztucznej inteligencji stają się one nie tylko rejestratorami danych, lecz także systemami predykcyjnymi, które mogą wspierać diagnostykę i profilaktykę chorób. W świecie biznesu i zarządzania zdrowiem pracowników technologia ta może odegrać kluczową rolę.
Według raportu Think Tank SGH wartość globalnego rynku AI w ochronie zdrowia wzrośnie z 32,3 miliarda dolarów w 2024 roku do 208,2 miliarda dolarów w 2030 roku, co oznacza średnioroczny wzrost na poziomie 36,4%. Ta dynamiczna ekspansja wskazuje na rosnące znaczenie technologii AI i wearables jako ważnych elementów nowoczesnej opieki medycznej.

Strategiczna samotność – klucz do autentycznego przywództwa

W dynamicznym współczesnym świecie biznesu, w którym dominują informacje dostarczane w trybie natychmiastowym, umiejętność samodzielnego, logicznego i krytycznego myślenia stała się jedną z najcenniejszych kompetencji liderów. Koncepcja ta, przedstawiona przez Williama Deresiewicza, byłego profesora Uniwersytetu Yale, zakłada, że prawdziwe przywództwo nie rodzi się wśród zgiełku opinii i impulsów zewnętrznych, lecz w przestrzeni samotności i skupienia.

Skup się na fanach marki. Oferta skierowana do wszystkich nie działa!
Multimedia
Skup się na fanach marki. Oferta do wszystkich nie działa!

W spolaryzowanej kulturze pogoń za rynkiem masowym i kierowanie oferty do wszystkich są z góry skazane na porażkę. Najlepszym sposobem na osiągnięcie sukcesu marki jest sprzymierzenie się z subkulturą, która ją pokocha.

Cła, przeceny i okazje: Jak zarobić, gdy inni panikują lub tweetują

Trump tweetuje, Wall Street reaguje nerwowo, a inwestorzy znów sprawdzają, czy gdzieś nie pozostawili Planu B. Gdy rynek wpada w histerię, pojawia się pokusa: a może jednak warto „kupić w tym dołku”? W tym tekście sprawdzamy, czy inwestowanie w kontrze do tłumu to genialna strategia na czasy ceł Trumpa, banów na Chiny i politycznych rollercoasterów — czy raczej przepis na ból głowy i portfela. Nie wystarczy chłodna kalkulacja, przyda się też stalowy żołądek.

• Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie - Webster
Premium
Jak generować wartość z AI dzięki małym transformacjom w biznesie

Liderzy skutecznie wykorzystują duże modele językowe, stopniowo minimalizując ryzyko i tworząc solidne fundamenty pod przyszłe transformacje technologiczne, dzięki czemu generują realną wartość dla swoich organizacji.

Niespełna dwa lata temu generatywna sztuczna inteligencja (GenAI) trafiła na czołówki stron gazet, zachwycając swoimi niezwykłymi możliwościami: mogła prowadzić rozmowy, analizować ogromne ilości tekstu, dźwięku i obrazów, a nawet tworzyć nowe dokumenty i dzieła sztuki. To najszybsze w historii wdrożenie technologii przyciągnęło ponad 100 mln użytkowników w ciągu pierwszych dwóch miesięcy, a firmy z różnych branż rozpoczęły eksperymenty z GenAI. Jednak pomimo dwóch lat intensywnego zainteresowania ze strony kierownictwa i licznych prób wdrożeniowych nie widać wielkoskalowych transformacji biznesowych, które początkowo przewidywano. Co się stało? Czy technologia nie spełniła oczekiwań? Czy eksperci się pomylili, wzywając do gigantycznych zmian? Czy firmy były zbyt ostrożne? Odpowiedź na te pytania brzmi: i tak, i nie. Generatywna sztuczna inteligencja już teraz jest wykorzystywana w wielu firmach, ale nie – jako lokomotywa radykalnej transformacji procesów biznesowych. Liderzy biznesu znajdują sposoby, by czerpać realną wartość z dużych modeli językowych (LLM), nie modyfikując całkowicie istniejących procesów. Dążą do małych zmian (small t) stanowiących fundament pod większe przekształcenia, które dopiero nadejdą. W tym artykule pokażemy, jak robią to dzisiaj i co możesz zrobić, aby tworzyć wartość za pomocą generatywnej sztucznej inteligencji.

Premium
Polski przemysł na rozdrożu

Stoimy przed fundamentalnym wyborem: albo dynamicznie przyspieszymy wdrażanie automatyzacji i robotyzacji, co sprawi, że staniemy się aktywnym uczestnikiem czwartej rewolucji przemysłowej, albo pogodzimy się z perspektywą erozji marż pod wpływem rosnących kosztów operacyjnych i pogłębiającego się strukturalnego niedoboru wykwalifikowanej siły roboczej.

Jak alarmują prognozy Polskiego Instytutu Ekonomicznego, do 2030 r. w samej Europie może zabraknąć nawet 2,1 mln wykwalifikowanych pracowników, co czyni automatyzację nie jedną z możliwości, lecz strategiczną koniecznością. Mimo że globalnie liczba robotów przemysłowych przekroczyła już 4,2 mln jednostek, a w Europie w 2023 r. wdrożono rekordowe 92,4 tys. nowych robotów, Polska wciąż pozostaje w tyle. Nasz wskaźnik gęstości robotyzacji, wynoszący zaledwie 78 robotów na 10 tys. pracowników przemysłowych, znacząco odbiega od europejskiego lidera – Niemiec (397 robotów na 10 tys. pracowników), czy globalnego pioniera – Korei Południowej (tysiąc robotów na 10 tys. pracowników). W Scanway – firmie, która z sukcesem łączy technologie rozwijane dla sektora kosmicznego z potrzebami przemysłu – jesteśmy przekonani, że przyszłość konkurencyjności leży w inteligentnym wykorzystaniu danych, zaawansowanej automatyzacji opartej na AI oraz strategicznej gotowości do wprowadzania zmian technologicznych. Czy jednak zaawansowana wizja maszynowa napędzana przez sztuczną inteligencję może się stać katalizatorem, który pozwoli sprostać wyzwaniom i odblokować uśpiony potencjał innowacyjny polskiej gospodarki?

Premium
Gdy projekt wymyka się spod kontroli

Polskie firmy technologiczne coraz częściej realizują złożone zlecenia dla międzynarodowych gigantów. Jednak nawet najlepiej przygotowany zespół może przy takim projekcie natknąć się na nieoczekiwane przeszkody. Przykład firmy Esysco wdrażającej szyfrowanie poczty e-mail dla jednego z największych niemieckich banków pokazuje, jak szybko może runąć precyzyjnie zaplanowany harmonogram oraz jak radzić sobie z nieprzewidywalnymi wyzwaniami.

Polskie firmy technologiczne coraz częściej zdobywają międzynarodowe kontrakty i realizują projekty, które jeszcze niedawno były zarezerwowane wyłącznie dla międzynarodowych rywali. Dzięki temu zdobywają zagraniczne rynki, osiągając imponujące wyniki eksportu usług IT, który w 2023 r. przekroczył 16 mld dolarów. W ostatniej dekadzie przychody branży wzrosły niemal czterokrotnie, a wartość eksportu – aż 7,5 razy, dzięki czemu polski sektor IT stał się motorem rodzimego eksportu. Kluczowymi kierunkami ekspansji są Stany Zjednoczone, Niemcy i Wielka Brytania, a wśród najsilniejszych obszarów znajdują się fintech, cyberbezpieczeństwo, sztuczna inteligencja, gry oraz rozwój oprogramowania.

Polska wyróżnia się w regionie Europy Środkowo-Wschodniej jako największy eksporter usług IT, przewyższając Czechy czy Węgry, a pod względem jakości specjalistów IT zajmuje trzecie miejsce na świecie. Jednak do pełnego wykorzystania tego potencjału konieczne jest pokonanie barier takich jak ograniczony dostęp do kapitału na ekspansję, rosnące koszty pracy oraz niedostateczne doświadczenie w międzynarodowej sprzedaży i marketingu. To jednak nie wszystko. Przy współpracy z międzynarodowymi gigantami trzeba również pamiętać o nieznanej polskim wdrożeniowcom skali, złożoności i nieprzewidywalności towarzyszącym tak wielkim projektom. Dobrym przykładem może być nasze wdrożenie dla jednego z największych niemieckich banków, z którym podpisaliśmy kontrakt na wprowadzenie systemu zabezpieczeń e-maili dla ponad 300 tys. użytkowników rozsianych po całym świecie. Technologicznie byliśmy gotowi, ale rzeczywistość szybko zweryfikowała nasze plany.

Premium
Praktyczny poradnik kreowania wartości z dużych modeli językowych

Gdy w 2022 r. pojawiły się powszechnie dostępne duże modele językowe (LLM), ich potężna zdolność do generowania tekstu na żądanie zapowiadała rewolucję w produktywności. Jednak mimo że te zaawansowane systemy AI potrafią tworzyć płynny tekst w języku naturalnym i komputerowym, to są one dalekie od doskonałości. Mogą halucynować, wykazywać się logiczną niespójnością oraz produkować treści nieadekwatne lub szkodliwe.

Chociaż technologia ta stała się powszechnie dostępna, wielu menedżerów nadal ma trudności z rozpoznawaniem przypadków użycia LLM-ów, w których poprawa produktywności przewyższa koszty i ryzyka związane z tymi narzędziami. Potrzebne jest bardziej systematyczne podejście do wykorzystywania modeli językowych, tak aby uefektywnić procesy biznesowe, a jednocześnie kontrolować słabe strony LLM-ów. Proponuję trzy kroki ułatwiające osiągnięcie tego celu. Po pierwsze, należy rozłożyć proces na mniejsze zadania. Po drugie, trzeba ocenić, czy każde zadanie spełnia tzw. równanie kosztów GenAI, które szczegółowo wyjaśnię w tym artykule. Jeśli ten warunek zostanie spełniony, należy uruchomić projekt pilotażowy, iteracyjnie oceniać jego wyniki oraz na bieżąco wprowadzać zmiany w celu poprawy rezultatów.

Kluczowe w tym podejściu jest pełne zrozumienie, w jaki sposób mocne i słabe strony modeli językowych odpowiadają specyfice danego zadania; jakie techniki umożliwiają ich skuteczną adaptację w celu zwiększenia wydajności; oraz jak te czynniki wpływają na bilans kosztów i korzyści – a także na ocenę ryzyka i potencjalnych zysków – związanych z wykorzystaniem modeli językowych do podnoszenia efektywności realizowanych działań.

Materiał dostępny tylko dla subskrybentów

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

Subskrybuj

Newsletter

Otrzymuj najważniejsze artykuły biznesowe — zapisz się do newslettera!