1. Риски
1.1. Для общества и клиентов
1.1.1. Массовая безработица
1.1.2. Границы личности и личного пространства стираются
1.1.3. Зависимость от сети и ИИ
1.1.4. Увеличение разрыва в доходах
1.1.5. Информационная перегрузка и цифровой аутизм
1.1.6. Слишком быстрое устаревание знаний
1.1.7. Тотальная слежка
1.2. Для бизнеса
1.2.1. Кибершпионаж, новая цифровая конкуренция
1.2.1.1. Кража информации
1.2.1.2. Кража технологий
1.2.2. Зависимость от цифровых ТНК
1.2.3. Зависимость бизнес процессов от функционирования ИИ и сети
1.2.3.1. Блэкаут
1.2.3.2. Непредсказуемое поведение ИИ
1.2.4. Сопротивление сотрудников компании цифровизации
1.2.4.1. Издержки на переобучение
1.2.4.2. Издержки на увольнение и набор новых кадров
2. Выгоды
2.1. Ускорение бизнес процессов
2.2. Повышение производительности
2.3. Сокращение издержек
2.4. Новые источники дохода
2.5. Выход на новые рынки
2.6. Улучшение сервиса и взаимодействия с клиентом
2.7. Возможности создания новых продуктов
2.8. Быстрая кастомизация в условиях массового автоматизированного производства
3. Этапы цифровизации
3.1. Анализ
3.1.1. Оценка текущего состояния компании по 4 критериям
3.1.1.1. Срочность
3.1.1.2. Готовность команды
3.1.1.3. Качество данных
3.1.1.4. Доступность технологий
3.2. Повышение квалификации/обновление технологий
3.2.1. Обучение сотрудников, установки диджитал технологий в компанию
3.3. Тестирование
3.3.1. Проверка работоспособности модели путём частичного внедрения диджитал технологий
3.4. Внедрение
3.4.1. Финальный запуск подготовленных раннее продуктов и процессов
4. Специфика цифровизации в России
4.1. Нехватка специальных кадров
4.2. Неравномерность по отраслям
4.3. Небольшая доля цифровой экономики в ВВП
4.4. Отставание от стран лидеров
4.5. Неравномерность по регионам
5. Инструментарий цифровой трансформации
5.1. Искусственный интеллект
5.1.1. Управление производством
5.1.2. Принятие управленческих решений
5.1.3. Планирование и анализ, построение математических моделей
5.1.4. Автоматизированное общение с клиентами
5.2. Новые данные
5.2.1. Big Data
5.2.1.1. Массивные данные и количественный подход
5.2.2. Thick Data
5.2.2.1. Высокодетализированные данные и качественная информация
5.2.3. Wide Data
5.2.3.1. Liquid Expectations
5.2.3.2. Контекстуальные рамки для Thick Data