Adopsi teknologi untuk bisnis, seperti sistem ERP (Enterprise Resource Planning), sistem IoT (Internet of Things), sistem Machine Learning, bukan hanya tentang teknologi, tetapi harus ada 5 faktor penentu: Talent, Strategi, Proses, Teknologi dan Data.
Talent
Tantangan terbesar pemimpin industri bukanlah teknologi – melainkan semua orang yang terlibat di dalamnya. PWC Research, 2019
Photo by Brooke Cagle (unsplash.com)
Sementara teknologi digital dengan cepat menjadi komoditas, kesuksesan sangat bergantung pada Digital IQ di dalam organisasi, terutama seberapa baik para pemimpin digitalnya seperti CEO, CTO, atau CIO mendefinisikan, memimpin, dan mengkomunikasikan transformasi. Ini juga bergantung pada kualifikasi digital karyawan yang perlu meluncurkan proses dan layanan digital. Gangguan radikal tidak selalu nyaman bagi orang yang mewujudkannya, jadi manajemen perubahan juga penting. Dan dengan analitik data menjadi kapabilitas inti untuk setiap perusahaan industri, meningkatkan keterampilan dan struktur organisasi akan menjadi sangat penting.
Strategi
Bisnis perlu membuat rencana yang jelas untuk menerapkan teknologi, di mana, kapan, dan mengapa — termasuk bagaimana organisasi melanjutkan strategi setelah diterapkan. Pilihan ini perlu menyeimbangkan tujuan jangka pendek dan jangka panjang,
Riset membuktikan para pebisnis berharap dapat meningkatkan portofolio produk dan layanan digital mereka secara signifikan. Demikian pula, hampir tiga perempat perusahaan berharap memiliki proses value chain horizontal dan vertikal yang sangat digital dalam lima tahun. Rencana investasi Industri 4.0 yang signifikan dapat merealisasikan pendapatan digital dan penghematan operasional di atas rata-rata. Rencana mereka untuk lima tahun ke depan bahkan lebih ambisius dan jauh jangkauannya. Hal ini disertai dengan produk dan layanan digital yang membuka jalan bagi disruptive business model.
Photo by Kaleidico (unsplash.com)
Data
Jika anda sudah memiliki infrastruktur yang baik untuk data, maka akan lebih mudah bagi anda untuk mengadopsi teknologi baru.
Data menjadi ‘bahan bakar’ Industri 4.0 dan analitik data yang sukses merupakan prasyarat untuk keberhasilan penerapan aplikasi perusahaan digital. Saatnya untuk beralih dari fase penemuan dan memahami data apa yang tersedia dan apa nilainya ke salah satu wawasan dan tindakan. ‘Penggerak pertama’ sudah melakukan perubahan dan menggunakan analitik data untuk membantu mendorong pengambilan keputusan. Seiring dengan berkembangnya ekosistem digital, begitu pula pentingnya membangun tingkat kepercayaan digital yang kuat. Sistem manajemen risiko dan integritas data yang kuat dapat membantu perusahaan menghindari pelanggaran dan mengelola gangguan pada operasi dengan lebih baik.
Baca juga: Data Analytics: Pentingkah Bagi UMKM?
Teknologi
Teknologi mengacu pada alat, infrastruktur, dan alur kerja yang diperlukan untuk mendukung seluruh siklus hidup solusi teknologi, mulai dari pelatihan dan pengujian, penerapan dan pengoperasian dalam produksi, hingga pemantauan dan pelatihan ulang dari waktu ke waktu. Semua solusi teknologi berbagi siklus hidup ini, baik yang dibeli atau dibuat oleh tim internal. Para pemimpin perlu memahami bagaimana teknologi mendukung setiap langkah dalam siklus hidup ini dan apa kompromi yang dibuat selama organisasi berkembang. Misalnya, lingkungan server yang mendukung satu model teknologi dalam produksi mungkin tidak berskala dengan biaya yang wajar untuk beberapa model teknologi.
Photo by Marvin Meyer (unsplash.com)
Manajemen
Baca juga: Panduan Strategi Digital untuk Bisnis
Kepercayaan adalah dasar dari setiap interaksi di organisasi Anda dan manajemen teknologi adalah dasar dari adopsi teknologi yang dapat dipercaya. Manajemen mengacu pada kebijakan, proses, dan komponen teknologi relevan yang diperlukan untuk memastikan solusi yang aman, andal, akuntabel, dan tepercaya. Untuk memberikan solusi yang memiliki keempat kualitas ini (serta berkinerja tinggi), diperlukan bentuk kerja sama baru antara tim bisnis, teknis, dan resiko. Mereka perlu menghubungkan praktik mulai dari desain solusi hingga desain kebijakan, kontrol proses, dan teknologi pendukung. Misalnya, memastikan keputusan algoritmik dapat ditelusuri kembali ke data dan model yang menghasilkannya penting untuk debugging, kepatuhan, dan peningkatan berkelanjutan.
Commentaires