访谈：数字化转型与智能体AI的变革管理

我们采访了欧洲能源公司Met Group的首席数字化转型官Thomas Bodé，探讨如何成功实施数字化计划。

人们经常谈论数字化转型和数字化举措，但技术只是其中一半。正如Bodé指出的，让人们为技术感到兴奋其实很容易。

“技术也相当具体，“他说，“人们正在从有时不够理想的状态转变。“可能是IT基础设施不足，或功能缺失，就像换新车一样。“如果我用一辆闪亮、好看的新车替换你的旧车，通常阻力不会很大，“Bodé说，但挑战在于转型，即改变人们的工作方式。

总部位于瑞士的Met Group业务包括天然气和电力，专注于多商品批发、交易和销售，以及能源基础设施和工业资产。

Bodé自2022年以来一直在该公司工作，负责制定Met Group的数字化战略。“引入技术本身并不能解决你面临的问题，“他说，“我们在Met Group开始解决的问题基本上包括人员、流程、数据和技术。”

Bodé表示，目标是使企业能够以更低的风险和更高的效率运营，从而应对新的市场机遇。

“公司已经达到了非常复杂的规模，而且希望保持增长，因此我们需要保持精益，避免成本增长，并确保能够妥善管理风险，“他补充道。

千年企业的复杂性

Met Group是一家成立于2007年（iPhone发布之年）的千年公司。人们可能认为它不必承受通常与运营数十年的能源公司相关的技术债务和脆弱业务流程，但尽管是一家相对年轻、有机会学习成熟企业最佳实践的公司，Bodé表示Met Group是一家非常具有创业精神的公司，这意味着业务复杂性随着增长而增加。

虽然它诞生于数字时代，人们拥有计算机并能够访问数字化信息，但Met Group真正需要的是一个全面的数字化方法，涵盖人员（治理和素养）、流程、数据和技术，能够随着业务增长而扩展。

“如果你没有包含企业架构的大战略，实现真正的敏捷性就会变得非常复杂，这种敏捷性允许你安全快速地把握新机遇，而不会增加复杂性成本，“他说。

变革管理的核心挑战

在工作生活中，在关于业务战略的会议上，Bodé敦促决策者考虑由于复杂性而产生的无形负债，这可能会减缓业务速度或产生不利影响。

这是他在珠宝零售商Swarovski工作时经历的事情，该公司希望连接其复杂的供应链。“供应链非常长，“Bodé说，“我们试图连接从基础生产到制造、分销，最终到零售的整个供应链，但我们发现，虽然人们都在谈论产品和客户，但他们使用的术语并不一致。”

他说，这是一个主要问题。如果没有数据的共同语言，就不可能将业务流程连接在一起构建IT系统，使企业能够准确生产客户想要购买的产品以及需要放入零售店的产品。

对Bodé来说，这是一个重要的教训。“我意识到将业务流程连接在一起实际上始于连接人员，然后定义数据，换句话说就是商定共同语言，“他说。

“这些是推动这种敏捷性的先决条件。对我来说，这才是真正的数字化转型，“Bodé说。

报告整合实践

作为Met Group面临的类似问题的例子，Bodé描述了公司在商业智能（BI）和人工智能（AI）方面采取的旅程，以避免可扩展性问题并降低失败风险。

他说Met Group正在大规模扩展BI的使用，这是实现数据驱动文化的关键。但虽然将所有内容放在一个平台上很好，但仍然不够，正如Bodé所说：“当我开始Swarovski的BI转型时，大约有10,000份报告在流通，从技术角度完全统一，但缺乏治理和可发现性重新创建了孤岛和不一致性。”

“如果没有逻辑组织和合理化，你就会失去最初创造的价值，“他补充道。

问题是可扩展性和可访问性的问题，这些是塑造Bodé在Met Group战略的主要重点领域。做出数据驱动决策的有效性与元数据和架构的质量直接相关。

但即使从数据源和报告角度建立了单一事实版本，他在Swarovski的先前经验证明了强大变革管理的重要性。“在Swarovski，我们大量投资创建单一事实来源，从而实现了具有可靠数据的高质量报告，“Bodé说。

虽然流程和IT应用已经标准化，但根据他的经验，让人们改变习惯需要数年时间。元数据和人们改变工作实践是健全数字化转型的先决条件。任何旨在提供切实结果的人工智能（AI）战略也是如此。

完整的智能体AI生态系统的进化是当决策几乎完全无需人工干预时实现的，通过由元数据层连接的AI代理与能够理解何时何地将某些决策委托给AI的人员一起工作。

实现真正的智能体AI需要无缝的人机工作流程。这回到了Bodé的观点，即虽然人们通常会接受闪亮的新技术，如智能体AI工作流程，但他们如何适应和改变自己的工作实践是成功的关键。