Inkrementell eller disruptiv transformation

En central fråga vid affärsmodelltransformation är balansen mellan risk och lönsamhet, mellan potential på kort och lång sikt. Hur nytt vågar du och ditt företag tänka? Hur långt från den befintliga affären är ni beredda att gå?

Att göra små, inkrementella förändringar innebär kortsiktigt lägre investeringar och lägre risk. Samtidigt blir lönsamhetspotentialen mer begränsad. Att satsa på något helt nytt är resurskrävande och innebär större risker, men öppnar samtidigt för möjligheten att skapa stora och långsiktiga värden.

Projektinsikt

När det gäller disruptiva förändringar, som den vi nu står inför, kan en defensiv och försiktig strategi vara mer långsiktigt riskabel än en offensiv satsning. Den som tvekar riskerar att bli omsprungen. Ett klassiskt exempel är Kodak: trots att företaget tidigt såg potentialen i digitalkameran satsade de inte fullt ut, utan lutade sig på sin lönsamma bas i traditionellt foto. Det ledde till att de förlorade mot offensivare aktörer inom digitalt foto och så småningom gick i konkurs.

Det här är en defensiv strategi som handlar om att kortsiktigt försvara sin position genom att vara tidig med att implementera ny teknik snarare än att transformera.  Fokus ligger på snabbare eller bättre leveranser utan att förändra processer eller affärsmodell. Det är en strategi som vi ser att många arkitekter och teknikkonsulter arbetar med idag. Denna strategi har vi inte arbetat i projektet eftersom fokus legat på transformation.

Kostnad/risk: Låg.
Tidshorisont: Kort tid innan det blir en hygienfaktor.

Ett utvecklingsarbete som syftar till att stegvis förbättra befintliga processer. Fokus ligger på att höja kvaliteten och öka effektiviteten genom iterativa förbättringar i den befintliga verksamheten.

Kostnad/risk: Medelhög.
Tidshorisont: Det är viktigt att vara tidigt ute.

Så kan du tänka

Börja med att kartlägga företagets arbetsflöden och identifiera de moment där AI skulle kunna göra något snabbare eller bättre än en människa. I dag handlar det framföra allt om automatisering av väl definierade uppgifter, att generera förslag och att analysera data. Se till att du identifierar verkliga begränsningar och utmaningar. Välj ett väl avgränsat problem, där det finns relevant data och där man kan se en tydlig ROI. Ett sätt att göra det abstrakta mer konkret är att prototypa lösningar innan du fattar beslut och skalar upp.

Lönsamhetspotential

Den här typen av AI-tillämpningar ger ofta ett måttligt men tydligt produktivitetslyft, någonstans mellan 1–10%. Det brukar framför allt handla om ökad effektivitet. (McKinsey, 2018)

Att utveckla helt nya erbjudanden som kan vara långt från den traditionella affären. Här handlar det om att skapa något som kan förändra spelplanen.

Kostnad/risk: Hög.
Tidshorisont: Satsar på långsiktiga vinster

Så kan du tänka

För att komma på de disruptiva idéerna gäller det att tänka nytt och bortom dagens logik: hur skulle jag vilja att det vore? I metoden Science Fictioning tänker man sig att AI:s förmågor har en volymknapp där man successivt vrider upp skickligheten. Med ökande precision kan AI gå från att analysera till att förutsäga, från att assistera till att självständigt utföra hela arbetsflöden med en kvalitet som överträffar människans. När förmågorna passerar en viss tröskel kan affärslogiken förändras i grunden. (McKinsey, 2018)

Ett ofta använt exempel är Amazons rekommendationsmotor: från att vara ett stöd för köpbeslut skulle den med högre precision kunna bli så träffsäker att Amazon kan börja skicka varor innan kunden ens beställt eftersom chansen att kunden vill ha dem är så stor – en total omkastning av affärsmodellen från shopping-then-shipping till shipping-then-shopping.

På liknande sätt kan arkitekter och teknikkonsulter gå från att använda AI för effektivisering till att utveckla helt nya affärslogiker, exempelvis resultatbaserad prissättning eller abonnemangsbaserade insiktstjänster.

Lönsamhetspotential

Potentialen till stora och långsiktiga vinster är hög, men det krävs kapital och risknivån är betydande.

Tänk på att

Att gå från en affärsmodell till en annan är utmanande. Den befintliga affären behöver upprätthållas samtidigt som nya erbjudanden och affärsmodeller utvecklas. Ledning och styrelse måste vara beredda på att intäkterna kan minska under övergångsfasen.

Projektinsikt

En spaning från projektet är man kan behöva ha ett inkrementellt och disruptivt angrepssätt samtidigt. I början kan de som snabbast effektiviserar befintliga processer fånga värde med fastpris. På sikt, när fler hunnit i kapp, försvinner den fördelen. Därför gäller det att vara proaktiv, bygga kompetens och utveckla nya affärer, att skapa en portfölj som innehåller såväl mogna erbjudanden med stabil avkastning som initiativ under utveckling för framtida lönsamhet. Ett exempel är att börja med konsulttjänster inom AI för att lära sig tekniken för att så småningom övergå över till egen tjänsteutveckling.  Strategisk datainsamling lyfts också som en flerstegsmodell: att skapa en affärsmodell som möjliggör insamling av värdefulla data, data som sedan kan användas för att utveckla nästa erbjudande

← Föregående: Bredda eller fördjupa?
Nästa: Egna eller färdiga verktyg? →