Cynthia Stoddard, Adobe’ye Haziran 2016’da CIO olarak katıldı ve işin geri kalanıyla ortak geliştirme yaklaşımına dayanan bir BT dönüşüm stratejisi geliştirdi.
Yedi yıl sonra Stoddard, bulutu benimsemekten çalışan deneyimini geliştirmeye ve robotik süreç otomasyonunu (RPA) uygulamaya kadar bu dönüşüm çabalarının çoğunun meyvelerini verdiğini gördü. Tüm bu büyük başarılara rağmen Adobe’nin dijitalden ve verilerden daha fazlasını elde etmesine yardımcı olma konusunda istekli olmaya devam ediyor.
Şirketteki rolünü yansıtarak “Bunu seviyorum” diyor. “Takımımı seviyorum. Yaptığımız şeyi seviyorum. Yarattığımız etkiyi görmek gerçekten çok eğlenceli.”
Computer Weekly, ABD’li yöneticinin Romanya gezisinden uçakla gelmesinden yalnızca birkaç gün sonra, Londra’daki son Adobe Zirvesi’nde Stoddard’la konuştu. Gelişen teknolojilerin iş süreçleri üzerinde etkisi olmaya devam ederken, küresel BT ekibinin farklı üyelerinin hızlı değişim hızını benimsediğini görmekten memnuniyet duyuyor.
“Romanya’daki ekip geldi ve belirli şeyleri otomatikleştirmek ve hizmet güvenilirliğini artırmak için yaptıklarının bir kısmını sundu” diyor. “Ben de orada öylece oturdum ve yaptıklarından gurur duydum. Organizasyon olarak yapmaya çalıştığımız şeyin kültürel yönlerini benimsemelerinden memnunum.”
Test teknolojileri
Computer Weekly, Stoddard’ı en son 2021’de salgın sonrası dönemde Adobe’de kurumsal teknolojide yapılan değişikliklerin ana hatlarını çizdiğinde yakaladı. Bu dönüşümün temellerinden biri bulut teknolojisiydi. Şirket, Microsoft ve Amazon Web Services (AWS) gibi büyük bulut sağlayıcılarıyla çalışıyor.
Stoddard, koronavirüs salgını sırasında hayati önem taşıyan isteğe bağlı BT’ye geçişin artık tamamlandığını söylüyor: “Buluta benzer özellikler DNA’mızda var. Çalışanlarımız bulutu düşündüğünde, onunla çalışmaları çok doğal bir şey. Bulut artık yabancı bir kavram değil.”
Güçlü temeller atıldığında Stoddard ve ekibi artık iş yerinde üretkenliği artırmak için bulut tabanlı hizmetleri nasıl kullanacaklarını düşünüyor. Gelecek yıl için önceliklerinden biri çalışan deneyimi: “Gerçekten odaklandığımız şey, ‘İşe yarayan hibrit bir deneyimi nasıl yaratırız?'”
Bu süreçteki temel unsurlardan biri Adobe’nin çalışan deneyimi deneme motoru olan Lab82 olacak. Girişim, firmanın San Jose genel merkezinde fiziksel bir alan olarak başladı. Ancak Adobe hibrit bir çalışma modeline geçtikçe Lab82’nin vizyonu da işin geleceğini araştıran daha geniş bir yaklaşım haline gelecek şekilde genişledi.
Stoddard, “Lab82, çalışanların çalışmasına olanak tanıyan teknolojilere odaklanıyor” diyor. “Amaç, teknolojileri işyerine girmeden önce test etmektir. Çünkü çoğu zaman, bir teknoloji için kavram kanıtını inceler, onu devreye alır ve sonra işe yaramaz.”
Lab82’nin şirket genelindeki insanlara, işbirliği ve video konferansı destekleyenler gibi yeni araçları test etme fırsatı verdiğini söylüyor. Ekibi ve laboratuvardaki kişiler aynı zamanda masa ve sıralar gibi teknoloji dışı ürünleri test etmek için firmanın tesis grubuyla birlikte çalışıyor.
“Her şey çalışanların gerçekte neleri kullanıp kullanmayacaklarını anlamakla ilgili” diyor. “Pandemi aracılığıyla çok şey öğrendik ve artık yeni teknolojilerin laboratuvar aracılığıyla test edilmesi yaklaşımımızın bir parçası haline geldi.”
Otomasyonu benimsemek
Stoddard, şirket çalışan deneyimini iyileştirmeye çalışırken çok sayıda araç ve hizmetin test edilip benimsenebileceğini söylüyor. Şirkette geçirdiği süre boyunca en önemli başarılarından biri Adobe’nin RPA’yı benimsemesine yardımcı olmaktı.
İki yıl önce Stoddard, ekibinin RPA’nın nasıl uygulanabileceğini ve genişletilebileceğini keşfetmek için UiPath ile nasıl çalıştığını açıklamıştı. O zamanlar bile sadece otomasyonun değil aynı zamanda makine öğrenimi (ML) ve yapay zeka (AI) gibi hızla gelişen teknolojilerin de öneminin farkındaydı. Bu teknolojilerin önemi o zamandan bu yana katlanarak arttı; peki bu hızlı ilerleme Adobe’nin şirket içi BT kullanımı açısından ne anlama geliyor?
“Takımımı seviyorum. Yaptığımız şeyi seviyorum. Ve yarattığımız etkiyi görmek gerçekten eğlenceli”
Cynthia Stoddard, Adobe
“Yapay zeka ve makine öğrenimini uzun süredir kullanıyoruz” diyor. “Kullanım alanımızı diğer alanlara ve ürünlerimizi destekleyen bazı operasyonlara da genişlettik. Ayrıca, ister daha gelişmiş analizlere başlamak isteyen temel kullanıcılar, isterse ayrıntılı çalışmalar üstlenen veri bilimcileri olsun, birçok farklı kişiye hizmet verebileceğimiz bir ortam yaratmak için de çalıştık.”
Stoddard, amacın işletme genelindeki insanlara günlük faaliyetlerini daha etkili bir şekilde tamamlamalarına yardımcı olabilecek teknolojik bir yardımcı pilot vermek olduğunu söylüyor: “İlk kullanım örneklerimiz, örneğin faturaların veya satın alma siparişlerinin işlenmesine ve bunların nasıl işleneceğine dayanıyordu. Bu tür iş akışına yardımcı olması için teknolojiyi kullanabiliriz.”
Artık vurgu değişti ve amaç, yapay zeka ve otomasyonun işin herhangi bir unsuruna nasıl başarılı bir şekilde uygulanabileceğini düşünmek. “‘Bir çalışanın rolüne bakalım ve onlara gün içinde işlerini yaparken yardımcı olacak bir yardımcı pilotu nasıl bulabileceğimizi düşünelim’ diyoruz” diyor.
“Bu keşif çalışması için Microsoft yığınının bir kısmını kullanıyoruz. Ayrıca kod oluşturma gibi diğer spesifik alanlar için de yardımcı pilot sağlamayı düşünüyoruz. Ayrıca Power Apps gibi az kodlu/kodsuz teknoloji kullanıyoruz. Bu, satış operasyonlarımızdaki kişiler arasında çok popüler. Onları mini uygulamalar oluşturabilecek şekilde donatıyoruz. Vatandaş geliştirici tipi yönergeler oluşturduk ve bunları uygulamaya koyduk ve gayet iyi çalışıyor.”
Verileri yönetme
Gelişmekte olan teknolojilere sürekli odaklanma, özellikle bu yenilikleri destekleyen verilerin yönetimi söz konusu olduğunda, CIO’lar için yeni baskılar getiriyor. Stoddard, etkili veri yönetiminin modern işletmeler için kritik öneme sahip olduğunu söylüyor.
İster her sabah çevrimiçi olup önemli iş öngörülerinin yer aldığı kontrol paneline bakmak isteyen bir kullanıcıdan gelen daha temel talepler olsun, ister ayrıntılı analizlere dalıp kendi makine öğrenimi modellerini oluşturmak isteyen bir veri bilimciden gelen daha temel talepler olsun, BT liderlerinin farklı talepleri anlaması gerekir. kuruluşları genelinde bilgi için.
“Yapmaya çalıştığımız şey bu kişilere bakmak” diyor. “Sonra araçları kişilere göre ayarlıyoruz. Çünkü iş kolu kullanıcılarının ihtiyaç duydukları şeyleri sağlamak için BT’de bizi beklemesini istemiyorum. Yapmamız gereken şey, hizmetlerimizi her tür kullanıcıya hitap etmektir, çünkü veri yönetimi söz konusu olduğunda tek bir boyut kesinlikle herkese uymaz.”
Stoddard, CIO’ların bu veri yönetimi stratejisini verimliliğe de orantılı bir odaklanma ile eşleştirmesi gerektiğini söylüyor; özellikle de hızlı teknolojik değişim ve zorlu makroekonomik koşulların karışımı göz önüne alındığında, bunun bugün BT liderliğindeki meslektaşlarının çoğu için giderek daha sıcak bir konu haline geldiğini söylüyor. Küre.
“BT’yi bir işletme olarak yürütün ve verimlilik arayın” diyor. “Adobe yazılımının (yalnızca kuruluşumun kullandığı yazılımın değil, tüm şirketin) tüm envanterini alan bir program oluşturduk ve ardından bu yazılımı farklı kategorilere yerleştirmek için bazı keşif araçları ve analizler ekledik. ”
Stoddard ekibi, işbirliği platformlarından pazarlama hizmetlerine ve veri analizi araçlarına kadar şirketin uygulamalarını katalogladı ve kategori sahiplerini atadı. Ekibi artık daha fazla verimlilik arıyor. İşletmenin kullandığı araç sayısını birleştirmeyi ve daha fazla tasarruf sağlamayı amaçlıyorlar.
“Onaylı yazılım başlıklarından oluşan kurumsal bir katalog oluşturduk” diyor. “Bir çalışan olarak elektronik beyaz tahtayı nasıl yapabileceğimi anlamak istersem kataloğa gideceğim ve onaylanmış bir başlığa sahip olacak. Ve eğer bir çalışan belirli bir nedenden dolayı başka bir araca gönül vermişse, bir istisna sürecinden geçerek bunu talep edebilir.”
Değer yaratmak
Stoddard, yürüttüğü hazırlık çalışmasının, Adobe’nin, hızlı teknolojik değişimin olduğu bir dönemde bile ileriye dönük olarak ihtiyaç duyduğu veri ve araçlarla işin geri kalanına hizmet vermeye hazır bir teknoloji ekibine sahip olduğu anlamına geldiğine inanıyor. Tıpkı yedi yıl önce işe girdiğinde olduğu gibi, ortak geliştirme uzun vadeli başarının anahtarı olacak.
“Kuruluşumun işin ikinci beyni haline geldiğini görüyorum. Onlardan süreçlerine yardımcı olmalarını ve ‘Hey, belki bunu denemeliyiz ya da belki bu üretken yapay zeka aracını dünyanıza getirebilir miyiz?’ demelerini istiyorum” diyor.
“İş dünyasındaki insanların ofise gelmekten keyif almaları için çalışma şeklini daha sorunsuz hale getirmek istiyoruz. Ve bu sürecin bir parçası olarak, işçi olarak yapmak zorunda oldukları pek çok sıradan faaliyeti ortadan kaldırmış olacağız ve iş için çok daha fazla değer üretmelerine yardımcı olacağız.”