Dịch bởi: Anh Đức
Trong kỷ nguyên số, mỗi tổ chức cần xây dựng, củng cố và vun đắp những năng lực cốt lõi cũng như những năng lực hoàn toàn mới. Dave Ulrich gợi ý 12 loại năng lực mới giúp tổ chức phát triển bền vững trong kỷ nguyên số:
1. Nhân tài: Chúng tôi thu hút, động viên, phát triển và giữ chân những người có tài năng và tận tâm ở tất cả các cấp của tổ chức. (Lực lượng lao động, năng lực, con người)
2. Nhanh nhạy: Chúng tôi làm cho quá trình thay đổi diễn ra nhanh chóng (thay đổi, khả năng thích ứng, tính linh hoạt, thời gian chu kỳ).
3. Sự rõ ràng về chiến lược: Chúng tôi tạo ra một chương trình chung và cam kết toàn diện cũng như tham gia gắn kết với chiến lược của mình (thống nhất chiến lược, mục đích, các quy tắc cạnh tranh mới, sứ mệnh, tầm nhìn).
4. Lấy khách hàng làm trung tâm: Chúng tôi thúc đẩy mối quan hệ tin cậy bền chặt và lâu dài với khách hàng mục tiêu (điểm hài lòng và khả năng giới thiệu sản phẩm và dịch vụ của khách hàng; thị phần; thị phần khách hàng; sự thân thiết của khách hàng).
5. Văn hóa chuẩn mực: Chúng tôi tạo ra và gắn kết văn hóa phù hợp áp dụng trên toàn doanh nghiệp (chia sẻ tư duy, bản sắc riêng, các giá trị).
6. Hợp tác: Chúng tôi cùng nhau làm việc để đạt tổng hiệu quả cao hơn các bộ phận riêng lẻ (làm việc nhóm, nhóm xuyên chức năng, liên đoàn, phối hợp).
7. Trách nhiệm xã hội: Chúng tôi thiết lập danh tiếng mạnh mẽ trong việc quản lý hành tinh, hoạt động từ thiện, con người và các chương trình chính trị (ví dụ: CSR: Trách nhiệm Xã hội của Doanh nghiệp; và ESG: Môi trường, Xã hội và Quản trị; công dân xã hội; triết lý ba giá trị: Xã hội, Môi trường và Lợi nhuận).
8. Đổi mới: Chúng tôi tạo ra và cung cấp các sản phẩm, dịch vụ, mô hình kinh doanh và cách làm việc mới thành công về mặt thương mại (sáng tạo sản phẩm, sự tò mò, quản lý kiến thức)
9. Hiệu quả: Chúng tôi giảm chi phí cho các hoạt động kinh doanh của mình (tiêu chuẩn hóa, tổ chức lại các quy trình, tinh giản).
10. Tin cậy: Chúng tôi thiết lập và đáp ứng các cam kết về thời gian và ngân sách (thực hiện, kỷ luật, định hướng hiệu suất cao).
11. Thông tin / Phân tích: Chúng tôi thu nhận, phân tích và áp dụng thông tin để cải thiện việc đưa ra quyết định (phân tích dự đoán, bảng thông tin, bảng điểm)
12. Đòn bẩy công nghệ: Chúng tôi khai thác và áp dụng các xu hướng công nghệ mới nhất (thời đại kỹ thuật số, trí tuệ nhân tạo, học máy, internet vạn vật).
Chú ý:
Phần 4: Lấy khách hàng làm trung tâm
NPS- Net Promoter Score: tiêu chuẩn và là chỉ số đo lường sự hài lòng của khách hàng để đo lường khả năng họ giới thiệu thương hiệu với bạn bè và người thân.
Phần 7: Trách nhiệm xã hội
CSR- Corporate social responsibility: Trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp;
ESG- Environmental, Social, and Corporate Governance: Môi trường, Xã hội và Quản trị; Triple-bottom line- TBL or 3BL: social, environmental (or ecological) and financial- Triết lý ba giá trị: Xã hội, Môi trường và Lợi nhuận
Phần 11: Thông tin / Phân tích
Dashboard: Bảng thông tin là một công cụ trực quan giúp việc thu thập, tổng hợp dữ liệu được thể hiện với dạng biểu đồ. Nó còn cung cấp cái nhìn nhanh về các chỉ số hiệu suất chính (KPI) có liên quan đến một mục tiêu hoặc quy trình kinh doanh cụ thể, giúp người dùng tiết kiệm thời gian làm việc khi trình bày báo cáo và người xem cũng dễ nắm bao quát hơn.
Scorecards or Balanced scorecard (BSC): Thẻ điểm hay Thẻ điểm cân bằng: là một mô hình quản trị chiến lược ở cấp độ cơ bản nhất, định hướng cho doanh nghiệp trong suốt quá trình thiết lập, triển khai, theo dõi và đo lường kết quả của chiến lược đặt ra. Bên cạnh yếu tố tài chính, BSC tập trung quan tâm tới 3 thước đo phi tài chính khác có ảnh hưởng tới hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp là khách hàng, quá trình hoạt động nội bộ, học tập & phát triển.
Ý nghĩa “balanced” (cân bằng) của mô hình thể hiện ở chỗ cân đối giữa các mục tiêu ngắn hạn và dài hạn, tài chính và các yếu tố phi tài chính, các chỉ tiêu đầu vào và đầu ra của kết quả, các hoạt động hướng ra xã hội và các hoạt động được thực hiện vì nội bộ.
Phần 12: Đòn bẩy công nghệ
AI- Artificial Intelligence: Trí tuệ nhân tạo
Machine learning- Học máy: là một lĩnh vực của trí tuệ nhân tạo liên quan đến việc nghiên cứu và xây dựng các kĩ thuật cho phép các hệ thống “học” tự động từ dữ liệu để giải quyết những vấn đề cụ thể. Ví dụ như các máy có thể “học” cách phân loại thư điện tử xem có phải thư rác (spam) hay không và tự động xếp thư vào thư mục tương ứng.
Nguồn: Dave Ulrich
