Gnistan slocknar snabbt: Varför IBM, ServiceNow och Seagate visar att att hitta det en gång inte är tillräckligt

Är dag 1 den svåraste dagen för någon organisation? Enligt Jeff Bezos är det faktiskt dag 2. Varför? För att dag 1 handlar om förändring. Det är dina första steg. Det är något nytt. Medan dag 2 är där stagnation börjar. Idéer går förlorade i beslutsprocesser. Du vet inte vad som kommer härnäst medan konkurrenterna går vidare. Till slut är gnistan borta.

Idag når många företag sin dag 2 mitt i AI-ledd innovation. Många affärsledare undrar: “Vad gör vi fel?”

Ur mitt perspektiv handlar det inte om vad de gör fel – utan om vad som har förändrats under de senaste åren. För mycket har förändrats – och nej, det är ingenting du någonsin har stött på förut.

Den nya normalen är inte här… ännu

Om du som ledare känner att saker och ting rör sig för fort – så har du rätt. Trots den ständiga framtidsskapande positiviteten är denna hastighet inte normal. Denna hastighet motsvarar inte kvalitet. Istället skapar den en kaotisk miljö, där traditionella regler inte längre gäller, och varje konkurrensfördel tas omedelbart. Vi minns alla när ChatGPT var det hetaste ämnet. Sedan kom Anthropic. Sedan DeepSeek. Sedan ChatGPT igen. Varje skift påverkar aktiemarknader, beslutsfattande och även internet. Medan USA och Kina fortsätter att konkurrera, medan Europa debatterar etablering av regleringar till priset av långsammare innovation, är vi inte nära en globalt accepterad AI-användningsram som skulle ha normaliserat landskapet. Men just nu kan företagen inte sakta ner. De måste röra sig genom de grumliga vattnen – för säkerhet formas av de som har hittat sin väg genom osäkerheten.

Så, hur kan ledare hantera den stora okända?

Anpassa dig till förändringen: lärdomar från techjättar

Även om vi ännu inte har sett vad den riktiga nya normalen kommer att se ut som, kommer den utan tvekan att ha nya, smalare modeller som är oberoende av serviceleverantörer. AI är ansvarig för denna kommande förändring eftersom det låter företagen tillfredsställa sina behov internt. På grund av detta går vi in i “vinnaren-tar-allt”-fasen, där inaktionskostnaden är högre än experimentkostnaden. Vad kan man göra åt det? Låt oss ta en titt på de tillgängliga vägarna som illustreras av välkända företag.

IBM: En lektion i diversifiering

En gång i tiden var IBM det självklara namnet inom företagsdatorer, men IBM stagnerade under 2010-talet, tyngd av långsamma affärsenheter och brist på tydlig riktning. Men IBMs ledning insåg att inget företag överlever genom att hålla fast vid gårdagens modell. Istället omfokuserade det på tre områden där det kunde leverera unikt: hybridarkitektur, företagsklassad AI och långsiktig utforskning av kvantdatorer.

Genom strategisk diversifiering av sina expertområden kunde IBM stärka sin position, utvecklas från ett företag som överlevde på äldre tjänster till ett som ledde framtidsskapande teknologier.

ServiceNow: Överlevnad genom AI-vägledning

ServiceNow nådde en punkt där inkrementell tillväxt inte räckte. För att förbli relevant i en AI-först-värld behövde det växa utöver arbetsflödesautomatisering. Dess koncept med en AI-kontrolltorn var en erkänsla av att när företag antar AI-rutiner och modeller, måste någon orkestrera allt. ServiceNow positionerade sig som systemet för register och åtgärd som säkerställer att AI beter sig konsekvent, säkert och intelligent över hela företaget. Genom att absorbera företag som Armis, stärkte ServiceNow sin förmåga att säkra utbredda digitala ekosystem. Istället för att jaga blanka funktioner byggde det plattformen för AI-utbredning som företag kommer att förlita sig på.

Western Digital och Seagate: Se möjligheter, inte hinder

Hårddisktillverkarna Western Digital och Seagate rapporterade båda intäktsökningar på cirka 30% under de senaste kvartalen, en tillväxt som skulle ha varit otänkbar bara några år sedan.

De har AI:s outsinliga efterfrågan på data lagring och stigande priser för högkapacitetsenheter att tacka för det. Western Digital rapporterade att de levererade 190 exabyte lagring under den senaste kvartalen, en ökning med 32% jämfört med föregående år, medan Seagate såg en ännu brantare ökning, med 45% fler exabyte under samma period – bevis på att AI:s fotavtryck omformar även de mest etablerade maskinvarusektorerna.

Slutsatsen

Det räcker inte att hitta din gnista en gång. Du måste göra det om och om igen, så många gånger som det krävs. Konkurrensens intensitet kräver ingenting mindre. Därför måste du se till att din affärsmodell och ledningsapproach går utöver en engångsinsats.

Jag kan dela flera nyckelpraxis:

Normalisera experiment

Experiment är skrämmande, men nödvändiga. Som ledare måste du förskjuta din affärsmodell mot snabb idévalidering – och vara öppen för förslag från ditt team. Initiativ bör belönas och uppmuntras och rädsla för risker bör hanteras istället för att blindligt förlita sig på dem.

Uppmuntra kommunikation mellan utvecklare och innovatörer

Teammedarbetare är inte de enda som är rädda för nya saker. Många bra projekt kan bromsas eller till och med stoppas av motstånd från utvecklingsintressenter som inte har förklarats om den nya initiativet eller tekniken. Detta är den utveckling du, som ledare, vill undvika. Se till att dina innovatörer har en robust plattform för kommunikation och samarbete – och att de har anhängare och förkämpor i varje avdelning. Till slut är innovation ett lagarbete – alla måste vara ombord.

Redusera rutiner, väx people

Många företag är snabba att skära ner sin personal när de står inför förändring eller omfamnar AI-teknik – för tillväxt och resurs optimering. Men detta är ett förband, inte en långsiktig investering. Människor är din huvudsakliga kraft. Deras idéer förändrar verksamheten och tänder upptäckt.