這一發(fā)展與許多公司迄今經歷的數字和AI轉型的平淡無奇的結果形成了令人信服的對比。早些時候的研究表明，盡管進行了大量投資，但企業(yè)平均只從數字化轉型計劃中獲得了不到三分之一的預期價值，但一批領先的公司不僅在研究如何利用數字和AI來創(chuàng)造價值，而且還在更快地做到這一點，并拉近了自己與其他參與者之間的距離。

 

為了更好地理解這種價值溢價的范圍，以及領先企業(yè)是如何創(chuàng)造這種溢價的，我們對1000多家公司進行了詳細的分析，并深入研究了銀行業(yè)，主要發(fā)現包括以下內容：

 

·數字和AI的價值是真實和可觀的。有證據表明，在所有分析的行業(yè)中，擁有領先數字和AI能力的公司在總股東回報(TSR)方面的表現都比落后者高出兩到六倍。

·領導者和落后者之間的距離正在擴大，因為如果實施得當，數字和AI將提供復合優(yōu)勢。

·領導者通過投資于一套整體的難以復制的能力來實施數字和AI。

·如果落后者愿意投入重塑公司運營方式的艱苦工作，他們就能迎頭趕上。

 

 

盡管大多數商業(yè)領袖可能會接受將數字和AI更深入地融入其業(yè)務的必要性，但許多人仍對相關努力和投資持懷疑態(tài)度，想知道這是否會帶來可持續(xù)的優(yōu)異表現。我們的數據表明，建立數字和AI能力會帶來真正的價值，這一趨勢適用于所分析的每個行業(yè)。例如，保險業(yè)的數字領先者的TSR有五年的增長，是落后公司的6倍。包裝消費品(CPG)和零售領軍企業(yè)的表現是各自行業(yè)同行的三倍，而能源、材料和農業(yè)公司的表現則是同行的兩倍。

 

但這些創(chuàng)新能力是如何直接推動表現出眾的呢？零售銀行部門就是這種聯系的有力例證。2018至2022年間，銀行業(yè)的數字領先者平均每年實現8%的TSR，而落后者為5%。

 

創(chuàng)建數字頻道和將該頻道的使用轉化為價值之間有一個重要的區(qū)別。從2018年到2022年，盡管領先者和落后者都增加了移動應用的采用率，但領先者保持著自己的優(yōu)勢，盡管沒有增加。更重要的是，通過在整個客戶旅程中更好地整合數字和AI，從而減少摩擦點，領導者擴大了他們在在線銷售方面的優(yōu)勢。與此同時，在自動化和分析的支持下，他們在全方位客戶交互方面取得了更快的進展，大大降低了服務成本。這些影響促成了它們的盈虧(P&L)優(yōu)勢和多次擴張，導致TSR表現顯著優(yōu)異。

 

 

正如可能預期的那樣，不同行業(yè)的平均數字成熟度水平不同，其中零售業(yè)和高科技行業(yè)居于領先地位，然而，更有意義的是，領先者和落后者在數字和AI成熟度方面的差距很大，而且在每個行業(yè)都在不斷擴大。即使在平均成熟度相對較低的許多行業(yè)，也有一些企業(yè)作為頂級數字和AI公司運營。

 

這種數字和AI的領導地位不是一成不變的。領導者在數字和AI能力方面日益領先，隨著時間的推移，這些能力在表現優(yōu)勢方面會產生復合效應。在研究的兩個時期之間，表現最好的和表現最差的人之間的數字和AI成熟度得分的平均差距躍升了60%(從2016-19年，當時的差距是10分，到2020-22年，當時的差距是16分)。換句話說，數字和AI領域的領先者投資的能力正在繼續(xù)提高，與落后者的距離更大。

 

這一效應在所分析的每個部門都是真實的。復合收益在高科技、銀行和保險領域最大，這些領域的基本商業(yè)模式尤其受益于它們對數據和軟件的依賴。媒體、娛樂和醫(yī)療保健的變化速度尤其明顯，可能是因為在新冠肺炎大流行期間，隨著人們在家里消費更多的數字媒體，更頻繁地轉向數字健康選擇，需要建設能力，這可能加速了這種變化。

 

 

數字和AI的復合效應之所以會發(fā)生，是因為領先的公司重新調整了他們的公司，這為他們提供了難以復制的能力，并使他們能夠更好地確定其業(yè)務模式可以通過技術改進的地方，開發(fā)數字解決方案，并有效地推動其采用和擴展，因此，這些公司可以更好地瞄準價值，更快地追求價值，并反復始終如一地占據更大的份額。這是數字化和AI轉型的艱苦工作。

 

但是，哪些因素對這種執(zhí)行力的貢獻最大？我們對200多個大規(guī)模數字和AI轉型的分析突出了以下六個關鍵領域的關鍵能力：

 

1.戰(zhàn)略路線圖：使最高管理層圍繞提高業(yè)務領域(無論是客戶之旅還是核心業(yè)務流程)的績效的機會與創(chuàng)造價值的技術保持一致，這包括承諾進行足夠的投資以維持轉型。

 

2.組織和人才：確保數字人才長凳上有頂尖的技術人員，他們既能快速迭代和部署解決方案，又能理解商業(yè)模式和數據。

 

3.運營模式：開發(fā)一種成功的運營模式，允許數百個跨職能團隊在產品(客戶和員工使用的產品或服務)和平臺(支持產品的后端技術和數據能力)上自主工作。

 

4.技術：創(chuàng)建分布式技術環(huán)境，使團隊能夠訪問他們快速創(chuàng)新和構建所需的數據、應用程序和軟件開發(fā)工具，這需要一個基于云的模塊化技術堆棧，使其能夠輕松訪問功能并隨時間升級組件，而不會影響架構的其余部分。

 

5.數據：構建以開發(fā)可重用數據產品為中心的數據架構，這些是經過管理和打包的數據元素，團隊和應用程序可以在不同的產品中輕松訪問和使用。

 

6.采用和擴展：自始至終規(guī)劃、資源和治理變更管理，這使該公司能夠廣泛采用新的數字和AI產品，并將其轉變?yōu)榭煽鐦I(yè)務線和市場重復使用的資產。

 

領先的公司不僅專注于打造這一系列廣泛的能力，而且在所有這些能力方面也遠遠好于同行，每一項的表現都要好2.0到近2.5倍。公司不一定要在每一項能力上都出類拔萃，但它們確實需要達到所有能力的基線，這是因為這些能力相輔相成。例如，建立一個強大的人才儲備可以讓一家公司開發(fā)更好的技術和數據能力。這一模式在所分析的每個部門中都是成立的。最大的差距是在創(chuàng)建實現價值的戰(zhàn)略路線圖以及采用和擴展方面，而不是在技術方面：在數字和AI領域取得成功與其說是技術工具，不如說是企業(yè)領導者如何協調其組織。

 

隨著GenAI開始在知識工作、營銷和客戶服務方面釋放出重要的新能力，我們預計這一差距將繼續(xù)擴大，但這將需要能夠充分發(fā)展人才、數據基礎和執(zhí)行力(從構建到采用)的領導者。

 

 

了解要做什么是一回事——其中許多能力對大多數高管來說都是眾所周知的。了解如何實際構建這些能力是另一回事。這是阻礙大多數公司的領域：我們對銀行業(yè)的深入分析表明，數字和AI能力很難建立，也很難從其他地方復制。

 

但落后者可以迎頭趕上?？释綄κ值墓拘枰獙Ｗ⒂谠跇I(yè)務中最好地部署數字和AI創(chuàng)新，以及他們是否正在建設快速、高效和一致地獲取價值所需的能力。數據顯示，致力于這一水平變化的公司可以在數字成熟度方面做出有意義的改進(平均提高約15%至20%)，并在兩到三年內將目標領域內的EBIT提高10%至20%。例如，一家全球CPG公司專注于隨著時間的推移重新布線其業(yè)務，并能夠走出表演者的底層，在成為數字和AI領先者方面取得了重大進展。

 

該公司的扭虧為盈始于它意識到需要專注于幾個優(yōu)先領域。該公司一直在研究200多個數字和AI試點項目，但其分散的資源和重點意味著，這些舉措都無法突破并獲取重大價值。

 

在三個優(yōu)先領域-數字需求、數字運營和數字業(yè)務模式-以及具有明確估計價值的相應用例上保持領先地位，然后，CPG公司通過明確的指標和KPI管理績效，它還與云平臺提供商建立了戰(zhàn)略合作伙伴關系，以加快技術進步，并培訓數千名員工掌握關鍵數字技能。

 

隨著團隊在云中建立他們的技術和數據能力，該公司能夠開始在域之間建立連接，這使得它能夠釋放新的價值來源。例如，在這些領域內，它通過集成數據和ROI指標，將收入增長管理和數字營銷的用例聯系起來，然后，它就可以知道在哪里投資才能產生更大的回報。隨著能力的成熟，該公司正著眼于下一個增長領域，包括自動化，這些舉措已導致息稅前利潤增加超過4億美元。

 

用關鍵的數字和AI能力重新調整業(yè)務構成了真正的競爭優(yōu)勢。如果一家公司落后太久，它將很難迎頭趕上并保持競爭力。公司越早承諾建立正確的數字和AI能力，它們就越早能夠開始產生復合增長。

 

 

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