สปาร์คที่ดับไปอย่างรวดเร็ว: ทำไม IBM, ServiceNow และ Seagate จึงพิสูจน์ว่าการค้นหาสปาร์คเพียงครั้งเดียวไม่เพียงพอ

วันแรกเป็นวันที่ยากที่สุดสำหรับองค์กรใดๆ หรือไม่? ตามคำกล่าวของ Jeff Bezos วันแรกไม่ใช่วันที่ยากที่สุด แต่วันที่สองคือวันที่ยากที่สุด เนื่องจากวันแรกเป็นวันที่มีการเปลี่ยนแปลง มันเป็นก้าวแรก มันเป็นสิ่งใหม่ ในขณะที่วันที่สองคือจุดเริ่มต้นของความชะงักงัน ความคิดเห็นจะสูญเสียไปในวงจรการตัดสินใจ คุณไม่ทราบว่าอะไรคือสิ่งถัดไปในขณะที่คู่แข่งก้าวหน้าไป ในที่สุด สปาร์คก็หายไป

ในปัจจุบันหลายองค์กรต้องเผชิญกับวันที่สองในยุคของนวัตกรรมที่นำโดย AI ผู้นำธุรกิจหลายคนสงสัยว่า “เราทำอะไรผิด?”

จากมุมมองของฉัน ไม่ใช่เรื่องของสิ่งที่พวกเขาทำผิด แต่เป็นเรื่องของสิ่งที่เปลี่ยนแปลงไปในหลายปีที่ผ่านมา เนื่องจากมีการเปลี่ยนแปลงมากมาย และไม่ใช่สิ่งที่คุณเคยพบมาก่อน

สปาร์คใหม่ยังไม่มาถึง…ยัง

หากคุณเป็นผู้นำและรู้สึกว่าสิ่งต่างๆ กำลังเคลื่อนไหวอย่างรวดเร็ว คุณไม่ได้ गलत ความเร็วที่ไม่หยุดนี้ไม่ใช่สิ่งปกติ ความเร็ว ไม่เท่ากับคุณภาพ แต่สร้างสภาพแวดล้อมที่混乱 โดยที่ กฎเกณฑ์แบบดั้งเดิมไม่ได้ใช้แล้ว และทุกๆ ข้อได้เปรียบในการแข่งขันจะถูกยึดครองในทันที เราทุกคนจำได้ว่าเมื่อ ChatGPT เป็นหัวข้อที่ถูกพูดถึงมากที่สุด จากนั้น Anthropic จากนั้น DeepSeek จากนั้น ChatGPT อีกครั้ง ทุกๆ การเปลี่ยนแปลงส่งผลกระทบต่อตลาดหุ้น การตัดสินใจ และ แม้กระทั่งอินเทอร์เน็ต ในขณะที่สหรัฐอเมริกาและจีนยังคง แข่งขันกัน ในขณะที่ยุโรป ถกเถียง การกำหนดกฎระเบียบด้วยต้นทุนที่ช้าลงในการนวัตกรรม เรายังไม่ใกล้เคียงกับกรอบการใช้ AI ที่ได้รับการยอมรับในระดับโลกซึ่งจะทำให้ภูมิทัศน์ปกติขึ้นมา แต่ในขณะนี้ องค์กรต่างๆ ไม่สามารถชะลอความเร็วได้ พวกเขาต้องเคลื่อนผ่านน้ำที่ไม่แน่นอน – เพราะความแน่นอนถูกกำหนดโดยผู้ที่พบทางของตนผ่านความไม่แน่นอน

ดังนั้น ผู้นำสามารถจัดการกับความไม่แน่นอนได้อย่างไร?

การปรับตัวเข้ากับการเปลี่ยนแปลง: บทเรียนจากยักษ์เทคโนโลยี

แม้ว่าเราจะยังไม่เห็นรูปแบบใหม่ที่แท้จริง แต่มันจะแน่นอนว่ามีแบบจำลองที่บางและเป็นอิสระจากผู้ให้บริการซึ่ง สามารถพึ่งพาตัวเองได้ AI เป็นตัวขับเคลื่อนการเปลี่ยนแปลงที่กำลังจะเกิดขึ้น เนื่องจากมันช่วยให้ธุรกิจต่างๆ สามารถตอบสนองความต้องการของตนเองได้ภายในองค์กร ด้วยเหตุนี้ เราจึงเข้าสู่ช่วง “ผู้ชนะได้ทั้งหมด” โดยที่ ต้นทุนของการไม่ทำอะไรเลยสูงกว่าต้นทุนของการลองผิดลองถูก มีอะไรที่สามารถทำได้บ้าง? มาดูกันว่าเราจะทำอะไรได้บ้างโดยอาศัยตัวอย่างจากบริษัทที่มีชื่อเสียง

IBM: บทเรียนในการกระจายความเสี่ยง

IBM เคยเป็นชื่อเสียงในด้านการคำนวณระดับองค์กร แต่ชะงักงันในช่วงปี 2010 โดยมีหน่วยธุรกิจที่เคลื่อนไหวช้าและไม่มีทิศทางที่ชัดเจน แต่ผู้นำของ IBM ตระหนักว่าไม่มีบริษัทใดสามารถอยู่รอดได้ด้วยการยึดมั่นในแบบจำลองของเมื่อวานนี้ แทนที่จะ มุ่งเน้น ในสามพื้นที่ที่สามารถให้คุณค่าเฉพาะตัวได้: สถาปัตยกรรมไฮบริด, AI ระดับองค์กร และการสำรวจควอนตัมคอมพิวเตอร์ในระยะยาว

ด้วยการกระจายความเสี่ยงในพื้นที่ความเชี่ยวชาญ IBM สามารถเสริมสร้างตำแหน่งของตนเองได้ โดยพัฒนาจากบริษัทที่อยู่รอดด้วยบริการที่มีอยู่เดิมมาเป็นบริษัทที่นำเทคโนโลยีแห่งอนาคต

ServiceNow: การอยู่รอดผ่านการชี้นำของ AI

ServiceNow ถึงจุดหนึ่งที่การเติบโตแบบทดแทนไม่เพียงพอ เพื่อให้อยู่รอดในโลกที่มี AI เป็นศูนย์กลาง มันจำเป็นต้องเติบโตเกินกว่าการทำงานอัตโนมัติของกระบวนการ การนำเสนอแนวคิดของ AI Control Tower เป็นการยอมรับว่าเมื่อบริษัทต่างๆ นำ AI มาใช้ มีคนต้องจัดการทุกสิ่ง ServiceNow จัดตัวเองเป็นระบบบันทึกและดำเนินการเพื่อให้ AI ดำเนินการอย่างต่อเนื่อง มั่นคง และฉลาดทั่วทั้งองค์กร โดยการซื้อกิจการบริษัทต่างๆ เช่น Armis ServiceNow ได้เสริมสร้างความสามารถในการรักษาความปลอดภัยให้กับระบบดิจิทัลที่ซับซ้อน แทนที่จะไล่ตามคุณสมบัติที่ดูหรูหรา มันกำลังสร้างแพลตฟอร์มการแพร่กระจายของ AI ที่บริษัทต่างๆ จะพึ่งพา

Western Digital และ Seagate: การมองเห็นโอกาส ไม่ใช่อุปสรรค

ผู้ผลิตฮาร์ดไดรฟ์ Western Digital และ Seagate ทั้งสองรายงานว่ามีรายได้เพิ่มขึ้นประมาณ 30% ในไตรมาสล่าสุด ระดับการเติบโตที่จะไม่เคยคาดคิดได้เพียงไม่กี่ปีที่แล้ว

พวกเขาได้รับผลประโยชน์จากความต้องการที่ไม่สิ้นเปลืองของ AI สำหรับการจัดเก็บข้อมูลและราคาที่สูงขึ้นสำหรับไดรฟ์ที่มีความจุสูง Western Digital รายงานว่าส่งออกได้ 190 เอกซะไบต์ของการเก็บข้อมูลในไตรมาสล่าสุด ซึ่งเพิ่มขึ้น 32% เมื่อเทียบกับปีก่อน ในขณะที่ Seagate มีการเพิ่มขึ้นอย่างมาก โดยส่งออกได้ 45% มากขึ้นในระยะเวลาเดียวกัน – เป็นหลักฐานว่า AI กำลังเปลี่ยนแปลงแม้กระทั่งภาคฮาร์ดแวร์ที่มีชื่อเสียงที่สุดของอุตสาหกรรม

ข้อสรุป

ไม่เพียงพอที่จะค้นหาสปาร์คเพียงครั้งเดียว คุณต้องทำซ้ำๆ จนกว่าจะถึงครั้งที่ต้องการ ความเข้มข้นของการแข่งขันต้องการไม่น้อยกว่านั้น ดังนั้น คุณต้องแน่ใจว่าแบบจำลองธุรกิจและแนวทางในการเป็นผู้นำของคุณไปไกลกว่าการพยายามเพียงครั้งเดียว

ฉันสามารถแบ่งปันแนวปฏิบัติหลักๆ ได้หลายประการ:

การทำให้การทดลองเป็นปกติ

การทดลองเป็นสิ่งที่น่ากลัว แต่จำเป็น ในฐานะผู้นำ คุณต้องเปลี่ยนแบบจำลองธุรกิจของคุณไปสู่การยืนยันความคิดอย่างรวดเร็ว – และเปิดรับการแนะนำจากทีมของคุณ โครงการควรได้รับการยกย่องและสนับสนุน และความกลัวต่อความเสี่ยงควรได้รับการแก้ไขแทนการเพิกเฉย

การสนับสนุนการสื่อสารระหว่างนักพัฒนาและผู้สร้างนวัตกรรม

พนักงานในทีมไม่ใช่คนเดียวที่กลัวสิ่งใหม่ๆ โครงการที่ดีหลายโครงการสามารถถูกขัดขวางหรือแม้กระทั่งหยุดชะงักโดยการขัดขวางจากผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการพัฒนาที่ไม่ได้รับการอธิบายเกี่ยวกับโครงการใหม่หรือเทคโนโลยีใหม่ๆ นี่คือสิ่งที่คุณไม่ต้องการให้เกิดขึ้นในฐานะผู้นำ ให้แน่ใจว่าผู้สร้างนวัตกรรมของคุณมีแพลตฟอร์มที่แข็งแกร่งสำหรับการสื่อสารและการทำงานร่วมกัน – และมีผู้สนับสนุนและผู้สนับสนุนในแต่ละฝ่าย ในที่สุด นวัตกรรมเป็นความพยายามร่วมกัน – ทุกคนต้องอยู่บนเรือ

การลดการทำงานแบบซ้ำๆ และการเติบโตของบุคคล

หลายบริษัทต้องการตัดทอนสิ่งของเมื่อเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงหรือการนำ AI มาใช้ – เพื่อวัตถุประสงค์ในการเติบโตและการ tối ưu化ทรัพยากร อย่างไรก็ตาม สิ่งนี้เป็นการแก้ปัญหาแบบชั่วคราว ไม่ใช่การลงทุนระยะยาว คนเป็นพลังหลักของคุณ ความคิดของพวกเขาทำให้การดำเนินงานเปลี่ยนแปลงและสร้างการค้นพบ