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  • ” But as digital technologies continue to improve, get less expensive and grow more widespread, those gaps are closing or becoming less relevant. Gaps based on knowledge and use, however, remain strong – and in fact may be getting larger. Over time it seems – and especially with respect to the adoption of social and digital technologies in organizations – the digital divide is defined less by “we can’t” and more by “we don’t wanna.””

    tags: digitaldivide

    • It’s never been so easy to do so much with so little. The technological and financial barriers to adoption of incredibly powerful tools and platforms are generally very low.
    • New technologies create a “people paradox.” Although the idea is counter-intuitive to many, people are much more central to the Digital Era opportunities and challenges we face than technology.
    • The (r)evolution is bigger than we think. Many people falsely assume that new technologies only impact organizations in certain sectors (e.g., consumer goods and services), specific functional areas (e.g., marketing), and individuals in certain types of jobs and professions (e.g., IT) or at particular stages in their work lives and careers (e.g., digital natives).
    • We get in our own way. Though technological and financial barriers may be low, psychological barriers to new technology adoption are very high. These barriers are both cognitive and affective, and each type of resistance reinforces the other
    • We live in the past and like to play it safe. Temperamentally, most humans have a tendency to look backward rather than forward
    • We’re conditioned to be Luddites. Another significant barrier is that most organizations – from schools to public sector entities to for-profit enterprises – are dominated by Industrial Era thinking and operations
    • Thought leaders and champions need to not just trumpet the “cool” aspects of new technologies, but also their practical benefits.
    • Formal organizational leaders need to educate themselves about new technologies, their applications, and their implications.
    • Educators at all levels – and especially in higher education – also need to educate themselves about new technologies and their applications and implications.
    • Informal leaders who understand new technologies and their benefits and challenges can help others make the necessary transitions by being champions and cheerleaders
    • Self-leadership means we will all take it upon ourselves to understand new digital technologies and make educated and informed choices about which technologies we will embrace and leverage
  • “On est bien sortis du consensus pendant cette soirée et je ne serai pas en reste. Deux vues se sont en effet opposées hier, celle de Jeremy Rifkin, assez discutable, même si elle a amené sur la table des points de réflexion stimulants.”

    tags: capitalism economy collaborativeeconomy sharingeconomy attali rifkin scarcity

    • C’est que Rifkin avait placé la barre très haut dans le technoscientisme : une sorte de projection délirante sur un monde de Bisounours qui, tout entier basé sur le digital, internet de l’énergie, internet du transport et internet de la communication, fusionnés dans une gigantesque marmite, permettraient de résoudre tous les problèmes : le chômage, la rareté de l’énergie, la pollution du transport, la croissance et même nous sauver de la fin du monde
    • C’est simple, plus rien ne coûte plus rien, c’est le coût marginal zero.  La preuve ? C’est simple selon Rifkin : la musique ne coûte plus rien, l’énergie ne coûte plus rien …
    • a vraie question soulevée par Jean-Marc Daniel dans le cadre de la table ronde qui suivait, ce n’est pas de savoir si l’énergie solaire fonctionne, ni l’énergie éolienne (pas vraiment une nouveauté depuis l’invention du moulin à vent) mais de savoir la proportion de ce qui est produit au travers de cette énergie.
    • Et en plus, annoncer un coût zéro de l’énergie verte est une ânerie. Même son coût écologique est loin d’être nul : que faut-il d’énergie et de métaux lourds pour fabriquer un panneau solaire d’aujourd’hui ?
    •  Ce qui me gêne le plus dans ce cas dit Jeremy Rifkin Â», a-t-il déclaré, « c’est cette histoire d’Internet des objets qui générerait un monde idéal. Il s’agit d’une vague technologique importante mais pas plus grande que les autres vagues 
    • Il a également décrié ce mécanisme de fusion, décrit par l’américain, entre transport énergie et information, en démontrant que les problématiques de gestion de la rareté ne s’appliquaient pas aux trois phénomènes de la même manière car l’information n’est pas soumise aux mêmes phénomènes de rareté.
    • Que l’Internet des objets soit considéré comme juste une panoplie d’outils, cela me dérange pas, et me paraît même particulièrement juste. Mais Attali ne s’arrête là, pour lui, c’est que cet Internet des objets est le début d’une dictature.
    • Un Internet des objets qui sert « Ã  comparer tout le monde à la norme, car il ne convient pas de diverger de cette norme Â» et la société nous le rappelle sans cesse. Jusqu’à atteindre le comble de l’exploitation de l’homme par l’homme : le contrat d’assurance (sic !).
    • Un grand classique de la diabolisation des grandes entreprises, battu en brèche par Clara Gaymard qui a rappelé à juste titre que “les startups de l’innovation vivent des grands comptes qui sont tous leurs clients”.
    • elles sont simplement le symbole du grand recyclage du capitalisme qui en se critiquant lui-même, réussit encore à innover et … à faire du business.
    • Certainement que « les scientifiques et les analystes sont les plus perdus d’entre nous Â», comme il l’a avancé à mon avis fort justement, et que plus ils sont péremptoires, moins ils comprennent le monde autour d’eux
  • “Le prospectiviste américain soutient qu’internet annonce la mort du capitalisme alors que l’essayiste français juge que sans régulation, il pourrait déboucher sur une forme de dictature.”

    tags: internet capitalism attali rifkin sharingeconomy data

    • Nous sommes au crépuscule du modèle de révolution industrielle du siècle dernier”
    • nous allons faire face à une déferlante de services dont le coût marginal, c’est-à-dire le coût nécessaire à la production d’une unité supplémentaire, tend vers zéro.
    • Pour Jeremy Rifkin, la bonne nouvelle ne s’arrête pas là. Le mur qui existe entre le virtuel et le réel va voler en éclats. “Le modèle brique et mortier va lui aussi s’effondrer”.
    • Jeremy Rifkin rêve de la future société, ou l’usage sera plus important que l’objet et ou le partage remplacera l’échange. Et comment se feront ces partages? Grâce à l’internet des objets. Les machines, les objets, les vêtements, échangeront des données pour un coût dérisoire.
    • Nous sommes 7 milliards sur la terre. Nous serons bientôt 9 milliards. Ces deux milliards supplémentaires, il faudra bien les nourrir, les loger, les habiller. Rien à voir avec l’internet des objets
    • Il veut s’attaquer au plat de résistance, la thèse selon laquelle nous sommes à la veille d’une nouvelle économie collaborative.
    • le capitalisme, c’est la redistribution de la rareté. Or, l’information n’est pas rare, même si on peut la raréfier avec des brevets. La vraie rareté, c’est le temps.
    • Le consommateur donne ses données et reçoit une aumône en échange
    • Bref, cet internet-là va nous faire entrer dans une ère de normalisation à outrance. “On nous prend nos données, et on nous les revend sous forme de prime d’assurance.
    • S’il n’y a pas de loi, pas de régulateur, alors, le racket, qui évite un risque, est la forme illégale de l’assurance.
  • “Feuille de route ? Exploiter et convaincre de la valeur ajoutée du digital dans les différentes dimensions de la formation, qu’il s’agisse de formations existantes, de conception de formations et surtout d’apprentissage en toute occasion. Un témoignage au croisement de compétences technologiques, d’une curiosité pour l’innovation et les pratiques collaboratives, avec l’ambition de faire de l’intégration du digital un levier de changement et de responsabilisation croissante des collaborateurs dans l’évolution de leurs compétences.”

    tags: learning sociallearning mooc learningorganisation personalknowledgemanagement

    • Ma conviction est qu’il faut passer d’une logique d’administration de learning objects (qu’il s’agisse de stages en présentiel et/ou de modules e-learning complémentaires ou autonomes) à celle de culture apprenante.
    • Il faut capitaliser sur la dimension sociale de l’apprentissage, qui constitue une mine d’or d’informations non structurées, de conversations d’experts.
    • Par leur diversité et la qualité souvent remarquable de leurs programmes –car fédérés par des établissements prestigieux – les MOOC (Massive Open Online Courses) constituent une fabuleuse richesse dans l’apprentissage social. I
    • Un MOOC, c’est une formation complètement revisitée, très dynamique et très engageante
    • Nous réfléchissons à l’idée d’intégrer des MOOC dans les offres de formation proposées en interne. Nous sommes conscients que cela implique de réserver du temps aux collaborateurs pour suivre le rythme du MOOC, mais aussi de créer en interne une dynamique d’animation de MOOC, par exemple en réunissant les collaborateurs à une fréquence définie (meet-up).
    • En lien étroit avec les MOOC, il y a ce qu’Harold Jarche appelle le Personal Knowledge Management (PKM) ou Personal Mastery, même si le terme existait bien avant lui. Il s’agit d’avoir une démarche personnelle de recherche d’experts sur un sujet et de se donner les moyens technologiques de les écouter, de les suivre quotidiennement et d’en partager les idées avec ses collaborateurs.
    • Cette culture de l’apprentissage nécessite évidemment de vaincre les nombreux freins inhérents au changement (manque de temps, de motivation, etc.
    • Pour Google, le critère n°1 à vérifier lors d’un recrutement, c’est celui de la passion d’apprendre. Il s’agit d’apprendre à réapprendre, de se réinventer en permanence.
    • il est essentiel d’impliquer davantage les managers(-coachs) dans les enjeux stratégiques d’entreprise apprenante, quitte à parler des MOOCs et PKM lors des entretiens annuels.
    • Rapid learning : une démarche adaptée aux formations produits et services
    • e-learning dans les fonctions de production

       

      Le e-learning a commencé chez Saint-Gobain dans les fonctions de production en usines. Aujourd’hui, on fait trois fois plus d’heures de formation dans les usines en e-learning que l’on en fait dans les autres services.

    • Par ailleurs, à Saint-Gobain, nous promouvons l’usage de la vidéo dans nos réseaux d’entreprise et dans nos modules e-learning, qui deviennent ainsi beaucoup plus engageants
    • Nous dynamisons les formations présentielles en favorisant l’interactivité et l’échange. Nous utilisons les technologies pour stimuler la soumission d’idées ou de questions, le vote.
    • les entreprises travaillent en mode projet et les compétences sont réunies au moment du projet.
    • c’est donc un devoir pour l’individu de se former en permanence, non seulement en tant que démarche personnelle mais aussi pour maintenir son employabilité.
  • ““Une entreprise qui ne bouge pas aujourd’hui sera de plus en plus décalée. Notre credo : essayons de ne pas être décalé par rapport à cette évolution et d’intégrer dans les pratiques de l’entreprise immédiatement ces éléments de transformation”, explique celui qui joue le rôle d’évangélisateur auprès de dirigeants sceptiques ou perplexes sur le ROI, et dubitatifs sur les chemins à emprunter, même si la prise de conscience est bien présente. “

    tags: digitaltransformation culture businessmodel process

    • Ce n’est donc pas un problème d’infrastructures, mais de pratiques. Les entreprises françaises sont moins avancées dans leurs pratiques : pour les achats en ligne, elles arrivent au 23e rang sur 28 pays, et 26e pour l’utilisation des réseaux sociaux.
    • Primo : des rigidités organisationnelles. Beaucoup d’organisations restent marquées par des effets de silo. Notre expérience sur le terrain le confirme.
    • Deuzio : le déficit de compétences numériques. Il ne s’agit pas transformer tous les salariés en geeks, mais de donner à un certain nombre de salariés une formation relativement courte permettant de créer une masse critique de compétences numériques.
    • Tertio : le manque de ressources financières, du fait que les entreprises françaises sont moins profitables que la moyenne européenne.
    • Quarto : le manque d’implication visible des dirigeants. Plus aucun ne nous dit : “Le digital, n’est pas important.” En revanche, l’implication avec son côté volontariste – “Je saute à pieds joints dans le numérique : je définis la vision, j’identifie les leviers, j’ai des points d’appui comme pour un projet stratégique et transformationnel classique”, est beaucoup plus rare.
    • Pour réussir cette transformation, il y a un travail de changement culturel, classique dans toute transformation significative grâce à la formation. Certes, notre culture et le système éducatif ne nous poussent pas forcément prendre beaucoup de risques, mais les entrepreneurs ne sont pas moins dynamiques que les autres.
    • Le numérique transforme l’entreprise et son Ebitda sur cinq dimensions. D’abord, il augmente la pression concurrentielle et permet l’émergence de nouveaux acteurs, notamment de pure players.
    • Deuxièmement : le numérique transforme l’expérience client en la rendant multicanal. Il faut être sur tous les canaux.
    • Troisième dimension : le numérique bouleverse l’offre de produits et de services. Le crowdsourcing permet de capter la perception consommateur, pour créer un produit. Cela change la façon dont travaille la R&D.
    • Quatrième dimension : le numérique permet aux entreprises de prendre des décisions mieux éclairées, grâce au big data
    • Cinquième dimension : la transformation numérique des processus, qui transforme le fonctionnement même de l’entreprise
    • Mais par où commencer la transformation ? Il faut débuter par des choses légitimes en cherchant le niveau de maturité le plus important.
    • Dans la transformation, il y a un risque et des leviers. Un acteur peut gagner de 30 à 40 % d’Ebitda supplémentaire à condition de se transformer.
    • Des entreprises “brick and mortar”, si elles prennent ce train de la transformation numérique aujourd’hui, vont y arriver, et peut-être demain feront-elles des alliances avec des pures players
    • Le niveau d’exigence des consommateurs a monté et tire le marché vers de nouveaux business models.
    • Les grandes entreprises ont un rôle de leadership à jouer, quand le secteur public doit jouer deux rôles, celui d’agent économique orientant les dépenses plutôt vers la digitalisation du secteur, et vers la numérisation de l’administration.
    • Parmi les incitations à la transformation numérique, beaucoup de choses ont été tentées avec des “incentives soft”, mais il y a des incitations un peu plus tangibles à mettre en place
    • L’aspect valorisation du capital humain est essentiel, par exemple selon la technique du “reskilling”. Pour atteindre la masse critique de compétences numériques dans l’entreprise, ce n’est pas forcément la conversion de tous les non-geeks, mais bien plutôt la formation de manière courte de quelques éléments bien choisis qui vont ensuite, bien placés, être “contagieux” dans l’entreprise
  • ” It seems we are approaching another turning point in technology where many concepts that were previously limited to academic research or very narrow industry niches are now being considered for mainstream enterprise software applications.”

    tags: intelligence enterpriseinterlligence cognitivecomputing cognitivesystems machinelearning learning businessintelligence BI decisionmaking

    • In simple terms, machine learning is a branch of the larger discipline of Artificial Intelligence, which involves the design and construction of computer applications or systems that are able to learn based on their data inputs and/or outputs.
    • The discipline of machine learning also incorporates other data analysis disciplines, ranging from predictive analytics and data mining to pattern recognition.
    • To improve performance on some task, and the general approach involves finding and exploiting regularities in training data.
    • The combination of analytic methods can ensure effective and repeatable and reliable results, a required component for practical usage in mainstream business and industry solutions.
      • LEARNING = REPRESENTATION + EVALUATION + OPTIMIZATION

         

         

        Where:

         

           

        • Representation means the use of a classifier element represented in a formal language that a computer can handle and interpret; 
        •  

        • Evaluation consists of a function needed to distinguish or evaluate the good and bad classifiers; and
        •  

        • Optimization represents the method used to search among these classifiers within the language to find the highest scoring ones.
    • There are several scenarios where machine learning can have a key role: in those systems that are so complex that algorithms are very hard to design, or when an application requires the software to adapt to an operational environment, or with complex systems that need to work with extensive and complex data sets.
    • Model Driven. Emphasizes access to and manipulation of financial, optimization and/or simulation models
    • Data Driven. In general, a data-driven DSS emphasizes access to and manipulation of a time-series of internal company data and sometimes external and real-time data.
      • Communications Driven. Communications-driven DSS use network and communications technologies to facilitate decision-relevant collaboration and communication.
    • Document Driven. Uses computer storage and processing technologies to provide document retrieval and analysis.
      •  

      • Knowledge Driven. Knowledge-driven DSS can suggest or recommend actions to managers.
    • Despite what many business people might guess, machine learning is not in its infancy. It has come to be used very effectively across a wide array of applications.
    • In either case, machine learning is preparing to be part of the next evolution of enterprise intelligence business offerings.
  • “The need for transformation has never before been more keenly felt in the corporate world. Digital-first companies, such as Amazon, Facebook, Google, and Twitter, are amassing market share and capitalization, but only a few brick-and-mortar corporations (think Apple, Nissan, and HCL Technologies) have been able to change fast enough to catch up with their rivals. Why do companies that lose their relevance find it so tough to recover?”

    tags: transformation change leadership digitaltransformation cycle executioncycles

    • One, digital technologies have shortened and simplified execution cycles, and compressed advantages built on physical reach
    • Two, with the emergence of specialized organizations that can handle manufacturing and logistics, customer support and after-sales services, and IT, entry barriers in many industries have fallen.  
    •  And three, the new technologies have made possible more consumer analytics, greater visibility, and scale, forcing a move away from standardization and towards personalized offerings and unique experiences.
    • As a result, the winning formula has become: Innovative Ideas + Delivering Unique Experiences + Enabling Leadership.
    • The Logic Trap.  Companies often have to consider doing what others believe is impossible; they can’t change radically by thinking within the boundaries of reason
    • The Continuity Trap.  A comet leaves behind a tail long after it has disappeared, but astronomers, knowing that the comet has gone, quickly re-calibrate their telescopes to search for the next one.  By contrast, many business leaders take comfort in the past — essentially staring at the long-gone comet’s tail — rather than getting excited about the uncertainty of the future.
    • The Leadership Trap.  If the source of today’s competitive advantage lies in the interface between employees and customers, the leader’s role must change from being a commander to an enabler of bottom-up innovation.
    • The impact of digital technologies on business and leadership models is the biggest issue facing corporations nowadays. It’s an opportunity for business leaders to stand up, be counted, and convert the threat into an opportunity for transformation without settling for incremental change.  
  • “Where governments have failed to restore previous world growth levels, could a management renaissance do the trick? Noting in a Harvard Business Review blog that a mere 13 per cent of employees worldwide are engaged in their work, with twice as many disengaged or hostile, Richard Straub and Julia Kirby call for a “Great Transformation” that would set the world on a new path to sustainable growth.”

    tags: management theory practices incentives shareholdervalue hierarchy innovation short-termism bonuses

    • Clayton Christensen, holder of the unofficial title of the world’s most influential management thinker, blames managers’ short-termism for companies’ preference for innovation that cuts costs (usually jobs).
    • dismantling the bonus culture that misdirects managers’ investment decisions is the single most important task for economic and social policy today.
    • “Instead of liberating the creative and innovative energy of employees [ … ] blind processes and rigid hierarchies still hold them down.
    •  

      A-list management voices as well as a cohort of younger thinkers and doers, have been calling for the reinvention of management along these lines for years. But nothing much has changed,

    • What locks them all together in a tight, self-reinforcing paradigm is shareholder value – the assertion that the sole purpose of the company is to maximise returns to shareholders.
    • So, yes, an era of management-led growth is both feasible and urgently needed. But the renaissance will not flourish unless a stake is driven through the heart of the shareholder-primacy zombie first.
  • ” Management science as it is taught today and embedded in firms’ structures and processes still assumes that the introduction of a new offering – let alone a new business model – is the exceptional event and not the norm.”

    tags: Management businessmodel peterdrucker change continuousimprovement data

    • the evidence is that managers themselves have resigned themselves to not matter. There are so many practices that they are engaging in that cause management not to matter.
    • The problem is that most academics, in their attempts to create theories, begin and end at the level of data. And increasingly they don’t know what is going on in the dumpster because they haven’t spent any time living there.
    • They didn’t create the data – so they manipulate data without even recognizing that it is a proxy for reality. They think it is real.
    • If you have a construct, then it’s just a hop, skip, and a jump away from understanding what really causes things to happen.
    • Corporations actually have diseases and they are rooted in processes inside of companies. I don’t think Peter spent a lot of his time manipulating data. He tried to understand processes that go on inside the company so that he could understand, “you have this disease, and you don’t have that disease.” Of all the contributions that Peter Drucker gave to managers, above everything else is that he taught us how to think.
    • And so the evaluation of the ideas quickly turns into a review of how good the numbers look, as opposed to being a substantive discussion about things that are not known. That’s why I think we’ve regressed
    • Do managers matter? They actually don’t matter unless they are trying to get ahead of themselves and create the insight to frame what is really going on in the world.
    • Much of me believes that the role of finance in our economies will diminish very significantly in the next ten years.
    • The cost of capital is negative. Seeing these kinds of things happen, I think banks, many of them, won’t exist ten years from now.
  • “La banque de détail doit changer sa manière de commercialiser ses produits. Un client n’hésite plus à changer de banque s’il n’est pas satisfait. La Société Générale fait appel au Big Data afin d’évaluer le meilleur moment pour proposer des produits à ses clients. Cela passe notamment par l’analyse textuelle des emails. “

    tags: bigdata email societegenerale casestudies timetomarket retail retailbanking personalization

    • Ils réalisent également du Data Mining industriel afin de déterminer le meilleur moment pour contacter un client. La Société Générale procède à 36 mesures dans le temps. Cette démarche cherche à trouver des corrélations entre ces 36 moments et les 8 millions de clients de la banque.
    • Ainsi, via de nouvelles approches marketing, il sera possible d’utiliser les canaux digitaux pour proposer les bons produits au bon moment. Cela implique une autorisation préalable des clients, dans le cadre d’une démarche d’opt-in
    • Au global, le Big Data de la Société Générale est utilisé pour agir sur trois dimensions : le « time-to-market Â», la personnalisation et le multi-canal. La banque de détail doit adapter son « time to market Â» à des clients exigeants qui veulent des réponses immédiates.
    • Le Big Data devient indispensable pour cibler chaque client, et lui proposer une offre personnalisée. L’analyse du contenu des mails peut donc être un déclencheur.
    • La banque de détail doit donc valoriser ce levier relationnel en personnalisant les « conversations Â» post visite via les différents canaux disponibles qu’il s’agisse de l’email, du web, du mobile ou du centre d’appels.
    • Le point primordial est la compréhension du changement de comportement des clients en France depuis les années 1980 et la libéralisation du service de crédit. Le secteur bancaire s’est transformé d’un service perçu comme un service public en un service commercial « one stop shop Â».
  • tags: informationmanagement ECM informationoverload search infobesity

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