Digital Strategy

Hvad er en digital agenda?

En digital agenda er ikke bare en plan men en dynamisk blanding af vision, teknologi og strategi – og dermed et ledelsesværktøj for virksomheder, der stræber efter løbende at arbejde med deres konkurrencefordele ved at udnytte teknologiske muligheder, der begynder at blinke heftigt på den digitale radar.

Forestil dig en virksomheds digital agenda som dens digitale DNA. Det begynder med et solidt fundament af teknologisk overblik, der spænder fra organisatoriske kompetencer, IT-infrastruktur, applikationslandskab, kunstig intelligens, IT-sikkerhed til skalering og managed services via cloud computing. Dette er ikke blot et spørgsmål om at følge trends – det handler om at forstå, hvilke teknologier der kan udvikle og – vi kommer ikke uden om det – transformere din virksomhed.

En kritisk del af dette er at vurdere virksomhedens digitale modenhed. Dette er en ærlig selvrefleksion – hvor står vi, og hvor skal vi hen? Det går ud over blot at kigge på nuværende kompetencer; det handler om at plotte en kurs mod en fremtid, hvor digital kompetence er en kritisk del af forretningsmodellen.

En ting er at forstå teknologien, en anden er at have klare, målbare mål og visioner for, hvordan disse digitale løsninger kan transformere din virksomhed. Det handler ikke kun om at optimere nuværende processer, men også om at se potentialet for helt nye forretningsmuligheder.

Investering i digital kompetence hos medarbejderne er afgørende. Det er menneskerne bag teknologien, der vil drive forandringen, og at udstyre dem med de nødvendige færdigheder er nøglen til succes.

Og vi kan ikke ignorere vigtigheden af IT-sikkerhed og effektiv datahåndtering i en tid, hvor data er blevet en ny valuta, og hvor kunstig intelligens og maskinlæring giver IT-kriminelle helt nye muligheder for at bryde ind. At sikre dine digitale aktiver er lige så vigtigt som at sikre din fysiske infrastruktur.

Den største værdi af en veludviklet digital agenda ligger i dens evne til at fungere som kernen i din digitale strategi og dit digitale road map. Den fungerer som en guide til at udarbejde en detaljeret plan for, hvordan du taktisk vil implementere dine digitale initiativer over tid. Det er ikke længere nok at have en sund forretning – for at være i front skal virksomheden også være digitalt agil.

Ved at omfavne denne holistiske tilgang kan bestyrelsen og ledelsen sikre, at virksomheden ikke kun er forberedt på fremtiden, men også i stand til at forme den. En robust digital agenda er ikke bare en plan, det er en forudsætning for varig vækst og innovation i en verden, hvor digital transformation ikke er en mulighed, men en nødvendighed.

Sådan udarbejder du en digital agenda

At udarbejde en digital agenda kan virke som en monumental opgave, men med den rette tilgang kan ledelsesgruppen tage skridtene systematisk og effektivt.

Her er forslag til nogle trin:

Forstå din nuværende position: Før I kan begynde at planlægge jeres digitale fremtid, er det vigtigt at have en klar forståelse af, hvor I står i dag. Dette indebærer en grundig evaluering af jeres nuværende teknologiske infrastruktur, digitale kompetencer og processer. En sådan evaluering giver indsigt i styrker, svagheder og potentielle vækstområder.

Definer forretningsmål og vision: En digital agenda skal være tæt knyttet til virksomhedens overordnede forretningsmål og vision. Diskuter, hvordan digitalisering kan understøtte disse mål, om det er gennem forbedret kundeservice, effektivisering af processer eller innovation.

Inddrag interessenter: Det er afgørende at inddrage forskellige interessenter fra forskellige afdelinger i denne proces. Dette sikrer, at den digitale agenda afspejler de forskellige behov og perspektiver i hele virksomheden. En digitale transformation påvirker mange aspekter af en organisation, så det er vigtigt at have en holistisk tilgang.

Undersøg teknologiske trends og muligheder: Hold jer opdateret med de seneste digitale trends og teknologier. Se på, hvad der sker i jeres branche, og hvordan lignende virksomheder anvender teknologi. Dette kan give inspiration og indsigt i, hvad der kunne være relevant for jeres virksomhed.

Udarbejd en realistisk implementeringsplan: Når I har en klar ide om, hvad I vil opnå med jeres digitale agenda, er næste skridt at udvikle en realistisk implementeringsplan. Dette inkluderer tidsrammer, budgettering, ressourceallokering og definerede milepæle.

Fokus på skalering og fleksibilitet: Teknologiens natur ændrer sig konstant, så jeres digitale agenda bør være fleksibel nok til at tilpasse sig nye trends og innovationer. Samtidig skal den kunne skaleres, så den kan vokse i takt med virksomheden.

Implementer stærke sikkerhedstiltag: Med øget digitalisering kommer større behov for IT-sikkerhed. Sørg for, at beskyttelse af data og systemer er en integreret del af jeres digitale agenda.

Prioriter løbende evaluering og tilpasning: Den digitale agenda bør ikke være statisk. Faktisk bør den være et regelmæssigt punkt på bestyrelses- og ledelsesmøderne. Gennemgå og juster den regelmæssigt for at sikre, at den fortsat er i tråd med virksomhedens mål og den teknologiske udvikling.

Husk, en digital agenda er en rejse, ikke en destination. Det er en proces, der kræver tid, engagement og fleksibilitet. Ved at følge disse skridt, kan bestyrelsen og ledelsesgruppen skabe en robust og fremadskuende digital agenda, der giver virksomheden en konkurrence fordel og skaber en attraktiv arbejdsplads.

Seks argumenter for hvorfor er det nødvendigt at evaluere organisationens digitale modenhed

1: En vision om en digital fremtid kræver sandsynligvis, at en virksomhed skal til at arbejde på fundamentalt forskellige måder

2: Virksomheder har brug for talent, organisationsstruktur og kultur for at være synkroniseret med de digitale miljøer, der omgiver dem.

3: Det handler ikke udelukkende om ny teknologi, men mere om en dyb fokus på ikke-tekniske, driftsmæssige ændringer på tværs af organisationen for at gøre sig klar til en digital fremtid.

4: Mange virksomheder forstår teknologi, men kæmper med at opnå fuld værdi heraf grundet udfordringer med den rette talentmasse, kultur og organisatorisk struktur.

5: Digital modenhed siger noget om hvordan organisationer systematisk løbende og konsistent forbereder sig til at håndtere de konstante digitale muligheder (f.eks. AI).

6: Grundlæggende handler digital modenhed om evnen til at se på virksomheden igennem en “digital linse” for at identificere hvor teknologi radikalt kan ændre værdiskabelsen.

En succesfuld forretningsdrevet AI-strategi kræver KURS:

KONTROL:
Stærke vejledende AI-principper for at mindske de risici, der introduceres med implementeringen af AI-baserede løsninger
hashtaggovernance

UDREDNING:
Gode AI-projektkandidater, der kan udvides eller automatiseres med kunstig intelligens – og som skaber reel og dokumenterbar forretningsværdi
hashtagusecases

RETNING:
En prioriteret tidsplan for at levere og understøtte nye AI-baserede løsninger
hashtagroadmap

STRATEGI:
En AI-strategi, der er drevet af og tilpasset den overordnede strategi
hashtagstrategy

Sådan kommer du i gang med AI i din virksomhed – trin for trin

Implementering af kunstig intelligens er et spændende projekt. Dog ved jeg fra samtaler med ledere i mit netværk, at mange overvejer hvordan man bedst griber denne opgave an!

Jeg har forsøgt at opdele dette i nogle logiske trin og holde det så jargonfrit som muligt:

Identificer behovene og mulighederne: Start med at identificere, hvor AI kan tilføje mest værdi i din virksomhed. Dette kan være ved at forbedre kundeservice (som chatbots), optimere forsyningskæden, automatisere gentagne opgaver eller få indsigt fra dataanalyse. I den forbindelse kan det betale sig at afdække udgangspunktet (f.eks. ved hjælp af et spørgeskema samt 1-1 interviews) og på den måde afdække gode AI-test projekter.

Forstå dine data: Gode og effektive AI-assistenter kræver meget data. Evaluer kvaliteten og mængden af data, du har. Det er vigtigt at have nok relevante data til, at AI kan lære og træffe nøjagtige forudsigelser eller beslutninger. Både struktureret og ustruktureret data kan anvendes.

Sæt klare mål: Beslut dig for, hvad du vil opnå med AI. Er det for at øge effektiviteten, reducere omkostningerne, forbedre kundeoplevelsen eller noget andet? Klare mål vil guide din AI-strategi – og hjælpe med at prioritere AI-test projekter.

Byg eller køb beslutning: Afhængigt af din virksomheds muligheder kan du bygge dine egne AI-løsninger eller købe og tilpasse eksisterende. At bygge din egen kræver et dygtigt team og ressourcer, mens køb kan være hurtigere og mindre ressourcekrævende.

Saml det rigtige team: Hvis du vælger at bygge egne AI-løsninger (f.eks. en tilpasset sprogmodel), har du brug for et team med færdigheder inden for datavidenskab, maskinlæring, softwareudvikling og måske domæneekspertise, der er relevant for din virksomhed. Ikke alle har disse komptencer internt, så derfor bør man overveje at supplere med eksperter fra eksterne samarbejdspartnere.

Vælg de rigtige værktøjer og platforme: Der er mange AI-værktøjer og -platforme tilgængelige, lige fra cloud-baserede løsninger som AWS, Google Cloud og Azure til specifikke AI-applikationer og -frameworks. Vælg dem, der passer til din virksomheds behov. Søg gerne ekspert assistance til dette skridt.

Træning og test: Hvis du bygger en AI-model, skal den trænes ved hjælp af dine data. Dette efterfølges af test og finjustering for at sikre, at det fungerer som forventet. Dette er en opgave, der skal udføres regelmæssigt, så sørg for, at komptencerne er tilstede, ansvaret er placeret og opgaven forstået.

Integration og implementering: Integrer AI-løsningen i dine eksisterende forretningsprocesser og -systemer. Sørg for, at den fungerer harmonisk med din nuværende opsætning. Detter et en omfattende opgave og inkluderer bl.a. en gennemgang af den nuværende IT-infrastruktur, analyse af data grundlaget (og kvaliteten), systemernes skalerbarhed og retningslinier for korrekt compliance.

Overvågning og vedligeholdelse: AI-systemer kræver kontinuerlig overvågning og vedligeholdelse for at forbedre nøjagtigheden og ydeevnen over tid.

Hold dig informeret og kompatibel: AI er et felt i hastig udvikling. Hold dig orienteret om den seneste udvikling (bl.a. ved at abonnere på vores side her på LinkedIn). Sørg også for, at din brug af kunstig intelligens overholder relevante love og etiske retningslinjer.

Husk, at starte i det små og skalere op, efterhånden som du bliver mere fortrolig med kunstig intelligens. Hver virksomhed er unik, så skræddersy disse trin, så de passer til dine specifikke forhold og tænk på hvordan organisationen og individuelle kompetencer skal tilpasses dette nye værktøj, da AI vil ændre på bl.a. processer, metoder og samarbejdsformer.

Hvad er en digital modenhedsanalyse, og hvorfor er det en god idé at gennemføre?

Det spørgsmål møder jeg ofte i min dialog med ledelsen i danske virksomheder.

Grundlæggende handler digital modenhed om evnen til at se på forretningen gennem en “digital linse” for at identificere, hvor teknologi radikalt kan ændre værdiskabelsen.

Der er 4 direkte fordele ved en digital modenhedsanalyse:

1: Det “digitale udgangspunkt” etableres, og der skabes indblik i hvilke behov og digitale muligheder de ansatte ser
2: Mulige use-cases identificeres, der kan analyseres for at forstå hvilke digitale muligheder, der giver mest værdi
3: De forretningsområder, teams og medarbejdere, der kan drage fordel af et digital kompetenceløft, bliver synlige
4: Ledelsen får et meget håndgribeligt input til at formulere en digital strategi, udarbejde en road map over digitale initiativer og samt vurdere transformationsindsatsen

IZARA har udviklet en metode på 8 trin, hvor ledelsen og organisationen får mulighed for at beskrive hvordan de ser virksomhedens digitale kompetencer og værktøjer samt give udtryk for hvor der er behov for en øget indsats, for at styrke konkurrenceevnen samt den interne effektivitet. F.eks. ville en digital modenhedsanalyse med stor sandsynlighed afsløre hvor de største her-og-nu gevindster ved at introducere Geberative AI ville være.

Under hvert af de ovenstående 4 punkter har vi beskrevet en række indsatser, der kan initieres, for at skabe input til en decideret digital strategi med udgangspunkt i virksomhedens industri og markedsposition.

Du finder en uddybende beskrivelse af processen for en digital modenhedsanalyse her.

AI Ordbog

Der skrives enorme mængder artikler omkring AI i øjeblikket, og specielt ChatGPT får stor opmærksomhed. Det er derfor vigtigt at få en grundlæggende forståelse for mange af de begreber, der anvendes ifm. AI, og som knyttes til områderne forretningsudvikling, digital strategi og digital transformation.

I denne artikel har vi samlet de vigtigste AI-begreber, der er nødvendige for at kunne forstå de grundliggende elementer, der er basis for anvendelse og implementering af AI.

Vi vil løbende udbygge listen med andre AI-begreber, når de opnår en mere generel inddragelse i områder omkring forretningsudvikling, digital strategi og digital transformation.

OBS: Flere af disse begreber har ikke en dansk oversættelse, hvorfor vi bi-beholder den engelske version.

Applikationsprogrammeringsgrænseflade (API) er et sæt af regler og definitioner, som software programmer bruger til at kommunikere med hinanden. API’er tillader forskellige softwarekomponenter at interagere og udveksle data, hvilket gør det muligt for udviklere at bygge komplekse systemer ved at integrere funktionalitet fra forskellige kilder.

Kunstig intelligens (AI) er en gren af datalogi, der skaber systemer og software, som kan udføre opgaver, der normalt kræver menneskelig intelligens. Dette omfatter læring, problemløsning, sprogforståelse, perception og beslutningstagning. AI-teknologier spænder fra simple algoritmer til komplekse maskinlæringsmodeller og deep learning systemer.

Neurale Netværk er en type AI, der efterligner den måde den menneskelige hjerne behandler data og fungerer på , hvilket er velegnet til at lære fra store mængder data.

Maskinlæring (Machine Learning (ML)) er en delmængde af AI, hvor en model opnår specielle og tilpassede egenskaber, efter at den er blevet trænet på mange specifikke datapunkter. Disse algoritmer opdager mønstre og lærer at lave forudsigelser og anbefalinger ved at behandle data og opnåede “erfaring”, snarere end ved at modtage eksplicit programmeringsinstruktion. Algoritmerne tilpasser sig løbende via nye datapunkter, og bliver derfor mere effektive over tid.

Et at de mest citerede eksempler er når en sådan algoritme fodres med tusindevis af billeder af et bestemt motiv – f.eks – en forgængerovergang eller en hund – hvorefter modellen kan identificere alle billeder af hunde og fodgængerovergange som det de er.

Deep Learning er en gren af maskinlæring, der bruger komplekse neurale netværk med mange lag (hvad “deep” refererer til) til at lære fra store mængder data. Det er en effektiv metode til at genkende mønstre og trække indsigt fra ustrukturerede data som billeder og lyd.

Foundation modeller (FM) er deep-learning modeller trænet på store mængder af ustrukturerede data, der kan bruges til en bred vifte af generiske opgaver eller tilpasses til specifikke opgaver gennem finjustering. Eksempler på disse modeller er GPT-4, PaLM, DALL·E 2 og Stable Diffusion.

Transformers er centrale komponenter i Foundation modeller. De er neurale netværk, der bruger særlige mekanismer kaldet “attention heads” til at forstå kontekst i sekventielle data, såsom hvordan et ord bruges i en sætning.

Algoritmer er ikke et specifikt AI-begreb, men dukker ofte op i beskrivelse af AI-teknologier. Algoritmer er en sekvens af instruktioner, der initieres for at løse en bestemt opgave.

Generativ AI er en version af AI, der typisk er bygget ved hjælp af foundation modeller, og har egenskaber som tidligere versioner af AI ikke havde, såsom evnen til at generere indhold i form af tekst, billeder eller musik. Foundation modeller kan også bruges til ikke-generative formål (for eksempel klassificering af kundens attitude som negativ eller positiv baseret på analyse af udskrifter fra samtaler med kunder).

Graphics Processing Unit (GPU) er en computerchip, der oprindeligt blev udviklet til produktion af computergrafik (såsom til videospil) og er også nyttige til Deep Learning applikationer. I modsætning hertil kører traditionel Machine Learning og andre analyser normalt på en Central Processesing Unit (CPU), som er hovedprocessoren i en hver PC. Den seneste astronomiske øgning i aktiekursen for Nvidia er et udtryk for dette.

Store sprogmodeller (Large Language Models (LLMs)) udgør en klasse af Foundation modeller, der kan behandle enorme mængder ustruktureret tekst og lære forholdet mellem ord eller dele af ord, kendt som tokens. Dette gør det muligt for LLM’er at generere naturlig sprogtekst og udføre opgaver såsom opsummering eller ekstraktion af viden. GPT-4 (som ligger til grund for ChatGPT) og LaMDA (modellen bag Bard) er eksempler på LLM’er.

Pre-training er den første fase i maskinlæring, hvor der trænes på et stort datasæt, før modellen trænes på specik data for at kunne løse en specifik opgave.

Fine-tuning er processen med at tilpasse en forudtrænet grundmodel til at præstere bedre i en specifik opgave. Dette indebærer en relativt kort træningsperiode på et opgave specifik datasæt, som er langt mindre end det datasæt, modellen oprindeligt blev trænet på. Denne yderligere træning giver modellen mulighed for at lære og tilpasse sig nuancer, terminologier og specifikke mønstre, der findes i det mindre datasæt.

ChatBots er AI-systemer udviklet til at simulere menneskelig respons. Det er et område, der har fået fornyet opmærksomhed med lancering af Chat GPT, men Chatbots har eksisteret i mange år, og kræver ikke nødvendigvis et underliggende AI-fundament. En Chatbot er et computer program, der anvender automation til at efterligne menneskelig samtale. En Conversational AI anvender mere avancrede teknikker, der muliggør en mere intelligent – to-vejs – konversation med brugerne.

MLOps er en praksis for at vedligeholde AI og ML samt integrere og automatisere disse i specifikke miljøer. Det omfatter en praksis, der spænder over hele ML-livscyklussen (datastyring, udvikling, implementering og drift) for at strømline og effektivisere udviklingen, implementeringen og vedligeholdelsen af maskinlæringsmodeller.

Prompt Engineering henviser til processen med at designe, finjustere og optimere input til en generativ AI-model, så den giver det ønskede resultat – og dermed over tid også mere korrekte svar.

Bias refererer til AI-modeller, hvor den bagvedliggende algoritme laver systematisk fejl, hvilket forekommer, når modellen er trænet på forkert data.

Strukturerede Data er data (for eksempel organiseret i tabeller, databaser eller regneark), der bruges til at træne maskinslæringsmodeller, så de bliver mere effektive.

Ustrukturerede Data mangler et konsistent format eller struktur (for eksempel tekst, billeder og lydfiler) og kræver typisk mere avancerede teknikker for at ekstrahere brugbar information, der kan placeres i et struktureret datasæt.

Data Mining anvendes både på struktureret og ustruktureret data, og er en teknik til at producere relevant information, mønstre eller forventelige eller unormale sammenhænge mellem forskellige datainput.

Digital strategi: Fem fokuspunkter for ledelsen

Det marked, økosystem og erhvervsbetingelser, vi praktiserer strategi og ledelse i, er afgørende for, hvordan vi designer og praktiserer strategi, og hvilke værktøjer – herunder teknologi or organisationsformer – vi anvender.

Og et vigtigt element af en strategiplan er den digital agenda. Det ses bl.a. ved, at der dukker nye IT-organisationsstrukturer op hvor CIO og CTO-rollerne – med direkte reference til CEO – er udvidet til CDIO og CDTO – og hvor ”D” står for ”Digital.

Den hast hvormed markeder, kundernes behov og forventninger, samarbejdspartnernes krav til fuldt integrerede økosystemer, myndighedernes krav om adfærd og rapportering samt den nådesløse indmarch af nye teknologier gør, at der er brug for en ny form for strategi, der er langt mere tilpasningsdygtig end de faste, ufleksible strategiformer, der stadig er fremherskende i mange danske virksomheder.

Og en levedygtig strategi skal være digital funderet og langt mere fokuseret på forretningsmodellen og organisationens evne til at innovere og reagere hurtigt, så den er bedre egnet til at navigere virksomheden igennem hurtigt skiftende markedsforhold og påvirkningerne fra transformative teknologiske tendenser.

At arbejde med en digital strategi i danske virksomheder er ikke noget nyt. Det har stået på i mange år, og formålet har primært været følgende fem indsatsområder – alle faciliteret af teknologi – men ofte søgt implementeret i den eksisterende organisationsstruktur og kultur understøttet af en traditionel strategiproces:

Øget effektivitet og produktivitet – primært med fokus på automatisering af processer og effektivisering af arbejdsgange.
Forbedret kundetilfredshed og markedsføring – primært med fokus på kunderejsen og en personaliseret kundeservice samt opbygning af et godt omdømme – bl.a. ved professionel brug af SOME.
Dataanalyse og beslutningsstøtte – primært med fokus på at indsamle og analysere store mængder data (struktureret og ustruktureret), trendanalyse og markedsindsigt.
Skalerbarhed og fleksibilitet – primært med fokus på anvendelse af modulære standard systemer og digital services i skyen.
Konkurrencemæssig fordel – primært med fokus på hvilke muligheder ny teknologi tilbyder, og hvordan disse kan anvendes til at øge innovationsevnen samt skabe unik differentiering.

Der dukker til stadighed nye teknologier op – f.eks. mange typer af AI, hvor generative AI har fået størst opmærksomhed på grund af ChatGPT og senest Co-Pilot. Men det er ”blot” et nyt værktøj, der skal indarbejdes i driften, og som organisationen skal lære at udnytte.

Digital strategi, IT-strategi, Data-strategi – alle tre med et element af transformation – skal ses som strategiske indsatser under en overordnet strategi. Og det er her, at arbejdet i direktionen og bestyrelseslokalet skal være mere fremadskuende.

Ligeledes bør sammensætningen af kompetencer i både bestyrelsen, ledelsen og organisationen være sådan, at en agil strategi (konstant under forandring) kan formuleres, og hvor der tages højde for følgende fem områder:

Kontinuerlig re-konfiguration
Afvikling af ”ikke værdiskabende” aktiviteter
Allokering af ressourcer, der fremmer agilitet
Styrkelsen af innovationsevnen
En modig ledelse

Kontinuerlig re-konfiguration: Refererer til den løbende og dynamiske proces med at justere og tilpasse forskellige elementer i en organisation, et system eller en proces for at reagere på interne og eksterne ændringer. Dette koncept er især relevant i forbindelse med nye teknologier med en hurtig markedspenetrering (f.eks. ChatGPT), ændrede markedsforhold og behov for nye organisatoriske strukturer.

Vigtige aspekter ved kontinuerlig re-konfiguration:

Tilpasningsevne: Kernen i kontinuerlig re-konfiguration er tilpasningsevnen – evnen til at ændre eller blive ændret for at passe til nye omstændigheder. Dette involverer fleksibilitet i processer, strategier og operationelle modeller.
Realtidsrespons: I modsætning til traditionelle strategi modeller, der er afhængige af periodiske justeringer, understreger kontinuerlig re-konfiguration reaktioner på ændringer i realtid eller næsten i realtid.
Teknologi integration: Virksomheder er i stigende grad stærkt afhængig af teknologiske løsninger som AI, maskinlæring og dataanalyse for hurtigt og effektivt at forudse og reagere på ændringer.
Organisatorisk fleksibilitet: Det kræver en organisationskultur, der omfavner forandring, tilskynder til innovation og understøtter læring og udvikling for at tilpasse sig nye metoder, teknologier eller systemer.
Dynamisk strategiudvikling: Kontinuerlig re-konfiguration involverer konstant revision af strategier baseret på aktuelle data og prognoser.

Afvikling af ”ikke værdiskabende” aktiviteter: I forbindelse med forretningsaktiviteter refereres her til den strategiske beslutning af enkeltpersoner, teams eller organisationer om at afvikle visse forretningsaktiviteter, projekter eller strategier, der ikke længere stemmer overens med mål, værdier eller ressourceevner. Dette aspekt er vigtigt for at opretholde organisatorisk agilitet, sikre effektiv ressourceallokering og fremme et innovativt arbejdsmiljø.

Det handler om bevidst at løsrive sig fra aktiviteter, situationer eller forhold på en måde, der er gavnlig for den fremadrettet situation snarere end at forsvare en historisk fordel i for lang tid. Ledelsen bør derfor implementere en mere systematisk, hyppig og formel tilgang til afvikling af aktiviteter.

Vigtige aspekter ved fornuftig afvikling af ”ikke værdiskabende” aktiviteter:

Strategisk beslutningstagning: Indebærer at træffe informerede valg om at afbryde eller reducere involvering i visse forretningsaktiviteter baseret på strategiske analyser og langsigtede mål.
Fokus på kernekompetencer: Omdirigering af ressourcer og opmærksomhed mod aktiviteter, der er tættere på linje med virksomhedens kernekompetencer og primære mål.
Ressourceoptimering: Effektiv allokering af ressourcer såsom tid, arbejdskraft og kapital ved at afvikle mindre rentable eller ikke-essentielle aktiviteter.
Risikostyring: Afbødning af potentielle risici og tab ved at afvikle projekter eller markeder, der ikke giver tilstrækkeligt afkast.
Medarbejdernes trivsel: Tage hånd om medarbejdernes trivsel ved at reducere overbelastning og udbrændthed, ofte forbundet med involvering i for mange projekter eller initiativer.

Allokering af ressourcer, der fremmer agilitet: Det afgørende her er, at missionskritiske ressourcer forvaltes centralt og ikke af lokale forretningsenheder, så ressourcer organiseres fleksibelt omkring forretningsmuligheder snarere end at forretningsmuligheder presses ind i en eksisterende ikke-fleksible strukturer med ressourcer og aktiver, der er låst.

Når ressourcer allokeres til at understøtte agilitet i en forretningssammenhæng, betyder det, at organisationen strategisk fordeler sine aktiver, tid og personale på en måde, der maksimerer dens evne til at reagere hurtigt og effektivt på ændringer i markedet, kundekrav eller interne udfordringer. Denne tildeling er fokuseret på at forbedre organisationens fleksibilitet, tilpasningsevne og reaktionshastighed.

Vigtige aspekter ved allokering af ressourcer, der fremmer agilitet:

Fleksibel ressourcefordeling: Tildeling af ressourcer på en måde, der giver mulighed for hurtig omfordeling som reaktion på ændrede behov eller prioriteter.
Investering i teknologi: Prioritering af midler og indsats mod teknologier, der muliggør skalerbarhed og effektivitet, såsom cloud, dataanalyse og automatiseringsværktøjer.
Medarbejderuddannelse og udvikling: Investering medarbejderuddannelse for hurtigt at kunne tilpasse sig nye metoder, teknologier og processer.
Tværfunktionelle teams: Opmuntring til dannelse af tværfaglige teams, der kan løse forskellige udfordringer hurtigere og mere effektivt.
Decentraliseret beslutningstagning: Bemyndigelse af teams og enkeltpersoner til at handle hurtigt uden bureaukratiske forsinkelser.

Styrkelse af innovationsevnen: Dette er en af de helt centrale indsatser, som ledelsen bør prioritere. Her refereres til en organisations overordnede evne til konsekvent at generere og implementere nye ideer, processer, produkter eller tjenester effektivt. Det omfatter en række faktorer, herunder kultur, processer, ressourcer, kommunikation og strategi, der tilsammen gør det muligt for en organisation at innovere med succes.

Vigtige aspekter ved styrkelsen af innovationsevnen:

Innovationskultur: En virksomhedskultur, der tilskynder til kreativitet, eksperimentering, og som desuden accepterer fejl som en del af læringsprocessen og hvor medarbejdere på alle niveauer motiveres til at bidrage med ideer.
Ledelse og vision: En ledelse, der har forpligtet sig til innovation, og at give retning og tildele de nødvendige ressourcer. Der skal formuleres og kommunikeres en klar vision og strategi for innovationsprocessen – afstemt med organisationens mål.
Strukturerede processer: Etablerede processer og agile metoder til facilitering af nye idéer, design af prototyper, test og implementering samt mulighed for hurtige justeringer baseret på feedback.
Ressourceallokering: Tilstrækkelig finansiering i relevante teknologier og værktøjer til at understøtte innovationsindsatsen samt dedikere tid og personale.
Kompetencer og ekspertise: Teams med færdigheder og ekspertise til at fremme forskellige perspektiver og ideer. Løbende trænings- og udviklingsprogrammer for at styrke medarbejdernes innovationsevne.
Samarbejde og netværk: Fremme internt samarbejde på tværs af afdelinger og eksterne partnerskaber med andre virksomheder, akademiske institutioner eller forskningsorganisationer. Brug af åbne innovationsplatforme til at samle ideer fra et bredere eksternt netværk.

En modig ledelse: Her mener jeg “modig” i en snæver strategisk betydning, idet det drejer sig om at turde involvere langt flere stakeholders end normalt i strategiprocessen, og sørger for at opdyrke (ansætte) samt lede og motivere talenter, så al deres energi rettes mod at gribe forretningsmuligheder med den holdning, at det er bedre at acceptere hurtige og nogenlunde rigtige beslutninger (og dermed løbe risikoen for at fejle) i stedet for at søge perfektion.

Vigtige aspekter, der kendetegner en modig ledelse:

Udviklingsorienteret mindset: Skal via en bredt kommunikeret strategi og daglige aktioner samt overordnede holdninger klart signalere, at ledelsen ser digitalisering som en nødvendig og prioriteret forretningsinvestering (tid, ressourcer og kapital)
Arbejder med inddragelse og opkvalificering af hele organisationen: Det drejer sig ikke om at opgradere virksomheden med nye teknologier, men om at opkvalificere organisationen til at vælge de rette teknologier, og drive en dyb implementering af disse.
Foretager en skarp prioritering af de digitale initiativer: Parallelt med en agil tilgang til strategi, der løbende skal kunne tilpasse sig ændrede markedsforhold og ændrede behov hos kunder, så er det vigtigt også at have udarbejdet et kort over hvilke strategiske digitale milepæle (typisk ikke mere en 3-4), der skal opnås indenfor 1-3 år, og at disse desuden er udspecificeret i indsatser.
Den daglige balance: Det gælder om at finde en balance mellem at servicere den eksisterende forretningsmodel og arbejde innovativt med mulighederne i nye digitale teknologier og organisationsstrukturer / samarbejdsformer.
Identificerer digitaliseringsmuligheder: Der er mange områder, men nogle af de afgørende er, at sikrer en bedre kunde oplevelse, en bredere, dybere og mere analytisk anvendelse af data, et mere digitalt integreret økosystem og en sammensmeltning af den fysiske og digitale kundeoplevelse.
Fokus på at omstille virksomheden internt: Det gælder både kompetencer, kultur og strukturer, da digitalisering skaber en forandring, der går på tværs af hele virksomheden og påvirker hele værdikæden.
”Åbne virksomheden op”: Indgå partnerskaber hvor kompetencer og ressourcer kombineres med det formål, at udvikle sammenhængende værditilbud, som opfylder interne og kundernes behov – erkendte eller ikke erkendte.

Jeg håber, at denne artikel illustrerer vigtigheden af at udvikle og implementere en agil strategi med en tung digital agenda. Det er ikke nogen let opgave, men heller ikke en uoverkommelig opgave – selv for små og mellemstore virksomheder.