Genpact公司的首席数字战略师Sanjay Srivastava对企业的人员、流程、数据和技术如何整合以支持业务目标有着独特的观点，实现数字化转型这样的业务目标推动了企业可持续的竞争优势。通过与全球一些规模最大、最具创新力的企业的首席信息官、首席财务官和首席技术官进行沟通和探讨，Srivastava对2023年的数字化转型趋势进行了介绍和分析。
以下是Srivastava对数字化转型中的话题的看法：
1、从数据贫乏到数据丰富
数据几乎无处不在，企业使用大量数据并不是什么秘密。这个概念被称为暗数据。从本质上来说，数据隐藏在显而易见的地方，但企业领导者并不知道或无法访问，导致他们感到数据匮乏。
在2023年，预计企业将从数据匮乏转向数据丰富，其中有两个原因：首先，商业运营中嵌入了更多的数字设备，因此有了更可见的、新的数据源。其次，人工智能能够将以前非结构化的数据轻松转换、提取，并将其大规模投入生产使用。
一些数据丰富的企业已经在利用数据的力量来创造现代客户体验。以旅游业为例，通过手机上的应用程序，可以查看行程安排、检查航班是否准点、购买机票、查看忠诚度福利、选择座位、跟踪行李、抱怨或赞美——这是一种连接客户和为他们服务的员工的体验。2023年也将成为许多其他行业变革的一年。
2、从大数据到人工智能的转变
大数据往往很混乱。为了充分利用数据，数据和分析团队将宝贵的时间和资源用于数据的管理、治理、清理。
但正如人们看到的那样，企业拥有的数据量并不重要，关键是如何有选择地、有效地使用它。例如，大型语言模型(LLM)使数据更可用，LLM是一些能够理解对话语言的最先进的深度学习算法。例如，企业员工可以要求采用LLM提供一份《2022年第四季度和2021年第四季度销售情况的比较报告》，LLM将会立即提交请求。在这里，人工智能从方向性准确演变为特定的正确。
这就是人工智能发挥重要作用的地方。因此，与用大数据训练的传统模型相比，企业从开箱即用的模型中获得了更高的性能。因此，人工智能正在减少对大数据的需求。
3、采用人工智能弥合商业和技术之间的差距
正如Srivastava在第二个趋势中所探讨的，人工智能让每个人受益。换句话说，人工智能正在弥合业务和技术知识之间的差距。商业领袖不再需要说技术领袖可以理解的语言，反之亦然，但他们可以有效地一起工作。
例如，现在人工智能可以从一个简单的阶段生成新的内容，并创建逼真的图像和艺术，人们正在进入人工智能可以为应用程序编写代码的时代，将看到每个人都可以使用下一代应用程序。
智能应用程序的兴起将需要更强的控制和治理，以保持影子IT的主动性。然而，这些人工智能驱动的解决方案并没有在业务团队和技术团队之间造成隔阂，而是为数据驱动的企业奠定了基础，每个人都可以使用人工智能快速有效地完成工作。
4、技术是可持续未来的关键
采用可持续的商业实践不再是可选的。这是每个员工、客户和合作伙伴在决定为哪家公司工作、从哪家公司购买产品或与哪家公司合作时都会考虑的问题。这一趋势将在2023年变得更加普遍。
作为回应，技术领导者越来越多地使用先进的分析和人工智能来支持可持续发展目标。他们分析内部数据和外部数据，以确定减少碳排放的机会，衡量他们的碳足迹，并利用这些见解来减少他们对环境的影响。
除了有形的利益，可持续的商业实践也是商业和技术合作的机会，因为技术领导者可以帮助业务领导者衡量和优化其可持续性努力。
企业领导者对可持续性的看法也发生了转变。企业可以平衡目标和利润，而不是将其视为对预算和资源的消耗。此外，随着可持续发展倡议推动更大的竞争优势、创新和财务业绩，可持续发展投资将继续增长。
5、数字化转型的成功80%与人员有关，20%与技术有关
企业领导者必须分阶段管理数字化转型。这个过程从实验开始，并将想法孵化为试点项目，然后可以将这些试点扩展到生产中。最后，一旦投入生产，企业就可以不断地增强其数字程序。
但在通常情况下，最容易被忽视的成功数字化转型的推动因素是管理企业变革和文化。这是关于如何建立一个不断适应外部环境的企业，并且永远不会陷入现有的做事方式。这就是人员发挥关键作用的地方。
数字化转型只有20%与技术有关，80%与人员有关。为什么?因为企业需要成为一个充满数据知识、人工智能和创新人才的企业，把其数字愿望变成现实。
随着业务需求的不断发展，员工的技能也必须与时俱进。例如，考虑SEO专家、实施远程医疗的医生和无人机操作员等角色，这些角色直到最近才出现。
为了在这种新环境中蓬勃发展，业务和技术领导者必须继续在其企业中寻找、吸引、留住和培养技术人才，以便在2023年及以后取得成功。
