疫情之后，絕大多數工作場所和幾乎所有行業都受到數字轉型的影響。隨著企業轉向采用基于云端、依賴物聯網和完全自動化的集成動態系統，那些并非源自最新技術而是原有系統的隱患(即在效率、功效以及許多情況下的安全性方面的缺陷)只會變得更為明顯。

在大多數情況下，這些轉變會使運營、生產效率和日常工作的管理變得更好。公司負責人、項目經理，甚至那些可能最初對實施新技術表示抵觸的員工，現在都在說：“這一技術讓工作變得如此簡單......為什么我們之前不這樣做呢?”

盡管數字革命的成果可以很容易地用有形的指標(例如，生產了更多的產品，更有效地利用資源，花在單調的行政工作上的時間減少)來衡量，但這一轉型期最突出的影響是決策的范圍。

特別是在這一轉型時期，我們發現自己正面臨著即將到來的經濟衰退，同時希望能盡快擺脫全球疫情的困擾，變革管理仍是許多高管最關心的問題，特別是由于過去幾年許多項目管理辦公室更換了領導層。幸運的是，即使人員可能在不斷變動，但現有的數字工具可促進做出更好的決策，這樣就可以應對這些變革，擁有一個堅定的領導和清晰的軌跡(無論誰在掌控領導權)。

轉向數字化

采用數字化工具可提高各個業務流程的效率和效能。特別是，這些工具可使項目負責人能夠以前所未有的方式獲取信息，從而推動和改善決策。用于人事管理、追蹤生產效率、建立和維護客戶關系、溝通、空間和資源管理的各系統，都可以使工作場所和工作流程得以優化。

在原有系統中，許多這些流程都依賴于 Excel 電子表格，或更糟糕的是，使用紙質的記錄本。如今，這些數字系統提供的信息一目了然，使管理人員和其他領導能夠對財務、資源分配和生產目標等方方面面做出重要決策。

利用人工智能和機器學習技術

根據麥肯錫咨詢公司 2020 年的一項調查，66% 的高管表示，利用人工智能、機器學習、自然語言處理和計算機視覺技術來幫助決策，他們的營收得以提升。當使用人工智能平臺來分析趨勢、量化數據，并指明最佳行動方案，而非投入人力來處理大量數據并試圖得出結論時，決策能力就會得到提升。這些技術的應用可以處理數據、發現趨勢和異常情況(完全避免發生潛在的問題)，并能夠在同等時間內做出比人類(或人類團隊)更復雜的分析。

基于人工智能技術做出的商業決策應受到人工監督和驗證。經理或高管最終應該說“是的，基于這些數據，我們就這樣做吧”。通過使用人工智能技術，人類的決定可以變得明智、清晰和更加準確。

預測性分析的作用

簡單地說，預測性分析是通過分析歷史數據建立的一些數據模型，并會關注趨勢變化和異常情況，發現一些模式(如果沒有對數據進行這種深入分析，這些模式可能并不明顯)，然后利用所有這些信息來構建(特別是企業或行業層面)未來狀態的模型。

在各個行業中，企業都在對預測性分析進行投入，以更高效地使用預算，預測未來需求，及時發現成本超支，通過進一步掌握客戶行為來更好地為其服務，并最終提高營收。麥肯錫咨詢公司的研究表明，那些使用預測性分析的公司可以做出更好的戰略決策，在某些情況下，比其他公司在決策方面有 85% 以上的更好表現。

一切皆歸結于數據

使用新的數據池最終幾乎可以為所有形式的數字化帶來好處，可使公司的決策具有前所未有的預見性、針對性和準確性。有遠見的高管和經理們正越來越多地將其決策建立在之前無法獲取的一些事實、指標、趨勢和預測信息之上。基于數據進行決策，正日益成為所有行業的常態。

項目管理辦公室具有極佳的優勢，可以在公司內啟動人工智能或數字化轉型項目和解決方案。項目管理辦公室作為卓越中心，負責管理公司的各個項目，而且作為變革管理的源頭，它完全有能力發現那些可使用人工智能、物聯網或云服務的機會，以提高公司業務流程和產品的效率和有效性。通過與其他部門和利益相關者合作，項目管理辦公室還可以幫助制定一個戰略計劃以實施和采用創新解決方案，然后它還可以在整個過程中提供指導和支持。

為了成功實施和采用人工智能解決方案，企業需要對必要的基礎設施、工具和資源進行投資。這可能涉及到硬件、軟件、數據存儲和管理系統，以及專門的人工智能算法和機器學習模型。企業可能還需要對培訓和發展計劃進行投入，幫助員工了解如何使用人工智能工具和技術，并確保他們能夠有效地使用人工智能系統。

總的來說，在企業決策中使用數字化、自動化和人工智能可以帶來巨大的好處，包括更準確的預測和預估，提高資源利用率和簡化運營工作。通過采取戰略方法來實施和采用新興技術，企業可以利用這些技術的優勢來改善決策能力，并重新構想和轉變在數字時代的經營方式，在市場上更具競爭力。