Công nghệ số đang thay đổi thế giới với tốc độ chóng mặt. Quyển sách được bố cục 11 chương, viết rõ ràng, kết hợp giữa những kinh nghiệm đã được chứng minh trên thị trường và những hiểu biết sâu sắc giúp dễ dàng cho những người mới tiếp cập hoặc đưa ra cho các nhà lãnh đạo những lời khuyên bổ ích để dẫn dắc tổ ch. Sách được nhiều nhà khoa học, công nghệ; các nhà hoạt động thương mại, CEO; các chính trị gia kể cả lĩnh vực dân sự và quân sự đánh giá cao, đặc biệt có cả ý kiến khen ngợi của ông Robert Gates, Cựu Bộ trường Quốc phòng Hoa Kỳ.

Nhiều người đọc đánh giá cao tác giả Thomas Siebel, đánh giá cao nội dung cuốn sách và ý nghĩa đặc biệt của sách trong bối cảnh thế giới đang ở trong “cơn sóng thần chuyển đổi số” khuyên mọi người doanh nhân và chính trị gia nên đọc sách này: “Không có hướng dẫn nào tốt hơn cuốn sách này nếu bạn muốn tìm ra con đường chuyển đổi số thành công”.

Những tiên đoán của GS Daniel Bell về “xã hội hậu công nghiệp” và thời đại thông tin là nguồn động lực thôi thúc tác giả dành công sức và thời gian nhiều năm nghiên cứu khoa học máy tính và công nghệ thông tin. Ông nhìn thấy khả năng tích hợp của các nền tảng công nghệ điện toán đám mây (cloud), dữ liệu lớn (big data), trí tuệ nhân tạo (AI), internet vạn vật (IoT) tạo ra một xã hội mới thông qua cuộc cách mạng chuyển đổi số.

Chương 1. Trạng thái cân bằng ngắt quãng

Tác giả đi từ quá trình tiến hoá của sự sống trên Trái đất: Qua một chu kỳ ổn định lâu dài của một loài nào đó, chu kỳ này sẽ bị ngắt quãng bởi sự thay đổi đột phá tạo ra giống loài mới có khả năng làm diệt vong giống loài cũ. Tác giả muốn chứng minh rằng: Điều tương tự cũng xẩy ra trong xã hội đương đại. Đổi mới sáng tạo là sự đột phá để tồn tại sau chu kỳ “cân bằng ngắt quãng”. Sự tích hợp các nền tảng cách mạng công nghiệp 4.0 bao gồm: điện toán đám mây, dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, internet vạn vật để thực hiện chương trình chuyển đổi số trong xã hội đương đại được coi là sự đột phá sáng tạo sau một chu kỳ “cân bằng ngắt quãng” của công nghiệp.

Chương 2. Chuyển đổi số

Trong chương này, tác giả tập trung định nghĩa và giải thích khái niệm về chuyển đổi số. Theo đó, chuyển đổi số hình thành từ sự giao thoa của bốn nền tảng công nghệ. Tác giả, phân tích sự khác nhau giữa chuyển đổi số với số hoá và ứng dụng số. Theo tác giả, chuyển đổi số là quá trình thay đổi tư duy, văn hoá trong quy trình quản lý, tổ chức vận hành sản xuất, dịch vụ. Vì vậy, để chuyển đổi số thì người đứng đầu đơn vị (CEO) phải là người quyết định. Lâu nay vẫn hiểu nhầm và giao cho bộ phận công nghệ thông tin. Cần hiểu công nghệ thông tin chỉ là phần công cụ. Kết quả nghiên cứu sự thâm nhập và thực hành chuyển đổi số ở Mỹ và trên thế giới, tác giả khẳng định chuyển đổi số là xu thế tất yếu của kỷ nguyên số. Tác giả trích dẫn dự báo của Diễn đàn kinh tế thế giới rằng chuyển đổi số sẽ làm tăng trưởng hàng nghìn tỷ đô la mỗi năm. Trong thời gian từ 2016-2030 tăng trưởng giá trị kinh tế toàn cầu nhờ chuyển đổi số là 100 nghìn tỷ đô la. Nhiều doanh nghiệp dịch vụ và sản xuất không đánh giá đúng ý nghĩa của chuyển đổi số, đã thiếu kiên quyết và đi chậm trong quá trình chuyển đổi số nên đã bị phá sản (ví dụ Nokia, Kodak).

Chương 3. Thời đại thông tin tăng tốc

Nội dung chính của chương 3 là cung cấp thông tin tổng quan về bốn nền tảng công nghệ cốt lõi phục vụ quá trinh chuyển đổi số bao gồm: Điện toán đám mây, dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo và internet vạn vật.

Chương 4. Đám mây co giãn

Không có chuyển đổi số nếu không có điện toán đám mây. Tác giả giới thiệu về điện toán đám mây, sự tăng trưởng, ý nghĩa và giá trị quản lý sản xuất, kinh doanh kể cả sự rủi ro tiềm ẩn của điện toán đám mây. Đám mây co giãn ECC (Elastic Compute Cloud) được đi sâu giới thiệu và phân tích. Tác giả đã nhắc lại công nghệ ảo hoá, và chính ảo hoá đã nâng cao hiệu quả của công nghệ đám mây.

Theo Viện Tiêu chuẩn và Công nghệ quốc gia Hoa Kỳ, điện toán đám mây là mô hình giúp tạo ra kết nối mạng bao trùm rộng khắp, tiện lợi theo yêu cầu tới một kho dùng chung gồm các tài nguyên xử lý ví dụ mạng, máy chủ, kho lưu trữ, ứng dụng và dịch vụ. Có thể được cung cấp và giải phóng nhanh chóng, giảm thiểu công sức quản trị hoặc nhu cầu tương tác với nhà cung cấp dịch vụ. Tác giả nêu 5 đặc điểm của điện toán đám mây, gồm: Khả năng không giới hạn, tự phục vụ theo yêu cầu, phương pháp kết nối mạng đa dạng, gộp tài nguyên, co giãn nhanh. Khuyến cáo các chính phủ, các tập đoàn công nghiệp sản xuất dịch vụ sử dụng điện toán đám mây dịch vụ điện toán đám mây của Tập đoàn Amazon (AWS) với điện toán đám mây co giãn EC2. Các tập đoàn công nghiệp trên thế giới đã đóng các trung tâm dữ liệu của mình và chuyển toàn bộ lên đám mây công cộng. Chương này cũng giới thiệu các mô hình dịch vụ điện toán đám mây Amazon như: IaaS (hạ tầng cho thuê), PaaS (nền tảng dịch vụ) và SaaS (phần mềm dịch vụ).

PTGĐ VDTC Võ Anh Tâm

Chương 5. Big Data - Dữ liệu lớn

Trong chương 5, tác giả giới thiệu khái niệm dữ liệu lớn, khả năng lưu trữ, xử lý, phân tích dư liệu lớn, kể cả dữ liệu khác nhau về nguồn gốc, định dạng, phi cấu trúc hay cấu trúc. Nội dung chương này đề cập tác động của dữ liệu lớn đối với các bài toán trong thế giới thực và khai thác dữ liệu lớn thúc đẩy quá trình chuyển đối số.

Tác giả nhắc lại các đặc điểm chính của dữ liệu lớn là: (1) dung lượng (volume) là kích cỡ của tệp dữ liệu, đo bằng byte, gigabyte, petabyte, exabyte v.v…(2) tốc độ (velocity) là tốc độ xuất hiện dữ liệu theo số byte/giây (3) đa dạng (variety) là cấu trúc, định dạng, phương tiện lưu trữ v.v…Tác giả cũng nêu các thách thức đối với các đơn vị, tổ chức trong kỷ nguyên dữ liệu lớn. Trong phần kết luận, tác giả khẳng định chuyển đổi số của một đơn vị thành công hay không phụ thuộc vào việc xử lý và trích xuất các giá trị từ dữ liệu lớn.

Chương 6. Sự hồi sinh của trí tuệ nhân tạo AI

Có thể coi điện toán đám mây và dữ liệu lớn là hạ tầng, là nguyên liệu thô của chuyển đổi số thì trí tuệ nhân tạo và internet vạn vật là hai công nghê chủ chốt nhằm khai thác sức mạnh và hiệu quả của điện toán đám mây và dữ liệu lớn cho chương trình chuyển đổi số. Trí tuệ nhân tạo là cách tiếp cận mới đối với khoa học máy tính. Thay vì thuật toán lô-gic truyền thống, thuật toán AI tạo cho máy tính khả năng học trực tiếp từ các dữ liệu để thực hiện các nội dung theo yêu cầu. Máy móc có thể mô phỏng bộ não con người, phân tích và ra quyết định mà không bị chi phối bởi cảm tính của con người.

Tác giả giải thích dùng thuật ngữ “sự hồi sinh” bởi lẽ, AI đã được bắt đầu nghiên cứu từ những năm 50 thế kỷ trước. Nhưng các nghiên cứu ứng dụng AI đã bị suy trầm và quên lãng trong một thời gian dài và bắt đầu hồi sinh bắt đầu năm 2000. Có 3 nguyên nhân phục hồi lĩnh vực AI: (1) khả năng xử lý của máy tính được nâng cao; (2) sự ra đời của internet; (3) sự phát triển các thuật toán AI. Tác giả giới thiệu phương pháp tiếp cận sử dụng mã nguồn mở khi xây dựng các chương trình phần mềm AI sẽ giúp AI ngày càng hoàn thiện và ứng dụng rộng khắp. Mạng nơ-ron được tác giả đề cập giới thiệu là sự mô phỏng bộ não sinh học của con người. Các tế bào thần kinh nhân tạo là các nút tập hợp với nhau thành nhiều lớp và kết nói với nhau. Tác giả giới thiệu về học sâu (deep learning) là phương pháp học qua nhiều lớp nơ-ron và tập hợp dữ liệu lớn để xác định đầu ra cụ thể, chính xác với độ tin cậy cao. Tác giả trình bày về học máy (machine learning) là khả năng tự động học từ dữ liệu mà không cần lập trình.

Các thuật toán học máy không những chỉ xử lý dữ liệu mà còn sử dụng dữ liệu để học. Học máy tập trung vào việc phát triển các chương trình máy tính có thể truy cập dữ liệu và sử dụng nó để tự học. Có 2 phương pháp học máy gồm: Học máy có giám sát bằng cách dán nhãn cho dữ liệu để suy luận đầu vào và đầu ra; Học máy không giám sát khi không dán nhãn nhằm tìm ra cấu trúc và quy luật đặc trưng của dữ liệu hoặc phân nhóm dữ liệu. Một quy trình 7 bước triển khai các ứng dụng học máy được tác giả giới thiệu bao gồm: (1) tổng hợp và chuẩn bị dữ liệu; (2) xây dựng đặc trưng dữ liệu; (3) dán nhãn cho đầu ra; (4) thiết lập bộ dữ liệu cho huấn luyện; (5) chọn và huấn luyện thuật toán; (6) ứng dụng thuật toán vào ứng dụng thực; (7) cải tiến liên tục theo chu trình khép kín. Phần sau của chương 6, tác giả nêu các lợi ích của AI trong kinh doanh, trong sản xuất, trong quản lý, trong các ngành kinh tế quốc dân và quốc phòng. Dự báo đến năm 2030, lợi nhuận do AI mang lại sẽ tăng đến 15,7 ngàn tỷ đô-la.

Chương 7. IoT - Internet vạn vật

Chương này, tác giả đề cập đến lĩnh vực internet vạn vật IoT (Internet of things). IoT là một mạng lưới các đối tượng vật lý được trang bị hệ thống cảm biến, phần mềm hoặc các công nghệ khác được kết nối với Internet để xử lý, phân tích, trao đổi dữ liệu và thông tin theo thời gian thực. Tác giả cũng giới thiệu tiềm năng và tác động của IoT, theo đó, ba  nhân tố thúc đẩy sự phát triển và ích lợi của IoT là; (1) thu thập số lượng dữ liệu rất lớn (cỡ đơn vị petabyte và zetabyte); (2) kết hợp với các thuật toán AI, IoT sẽ mang lại nhiều hiệu quả cho các cơ sở sản xuất kinh doanh và quản lý; (3) Cảm biến càng được gắn nhiều vào các chuỗi giá trị thì dữ liệu càng nhiều và càng phong phú về số lượng và chủng loại nhờ thế, giá trị sản phẩm tạo ra càng lớn. IoT là công nghệ tự động hóa cho phép nâng cao hiệu quả kinh tế - kỹ thuật cho hàng loạt chuỗi công việc trong sản xuất-kinh doanh, quản lý và ra quyết định tối ưu. IoT xử lý và phân tích dữ liệu, thông báo hiện trạng đối tượng theo thời gian thực và ra quyết định nhanh chóng, kịp thời. IoT kết nối cho phép làm việc từ xa có thể theo dõi và chia sẻ dữ liệu và thông tin bất kỳ ở thời gian và không gian nào.

Tác giả đã đưa ra một số ứng dụng IoT trong thực tế, bao gồm: (1) lưới điện thông minh: mạng lưới cảm biến bố trí trong mạng lưới điện cung cấp các dữ liệu theo thời gian thực về hiện trạng tiêu thụ điện, hệ thống thiết bị, điều kiện vận hành v.v…và kịp thời điều chỉnh ra quyết định. Lưới điện thông minh mang về giá trị kinh tế trung bình 600 triệu eu-ro/năm. (2) Bảo trì tiên đoán: thực chất là từ dữ liệu các cảm biến của hệ thống thiết bị có thể dự báo hiện trạng các hạ tầng thiết bị trong toàn bộ dây chuyền sản xuất-kinh doanh nhằm kịp thời có các phương án bảo trì. (3) Tối ưu hoá quản lý tồn kho và (4) Chăm sóc bệnh nhân.

Tác giả đã trình bày các ngành chịu ảnh hưởng lớn nhất của IoT, trong đó, các ngành kinh doanh-dịch vụ chịu tác động lớn nhất. Tác giả đưa ra ví dụ Tập đoàn vận chuyển hàng hoá Feedex đã đầu tư quyết liệt vào IoT để ngăn chặn sự cạnh tranh gay gắt của Amazon. Tác giả khái quát tác động của IoT vào các ngành y tế, năng lượng và khai thác tài nguyên thiên nhiên. Về các yếu tố hỗ trợ và rào cản, tác giả lưu ý về quyền bảo mật các thông tin cá nhân, quyền tự do cá nhân khi bị các cảm biến theo dõi. Các quốc gia, các đơn vị cần phát triển hệ thống 5G là nhân tố phát triển IoT theo thời gian thực. Sự phát triển IoT sẽ làm gỉam nhiều nội dung công việc, tỷ lệ thất nghiệp có thể tăng, nguồn nhân lực cần được đào tạo lại, đào tạo nâng cao để đáp ứng sự phát triển của công nghệ.

Chương 8. Trí tuệ nhân tạo (AI) trong Chính phủ

Trong chương 8, tác giả cung cấp tổng quan cuộc chiến giành quyền thống trị Al của các thế lực chính trị trên thế giới, trọng tâm là Mỹ và Trung Quốc. Tác giả cho rằng: cuộc chiến tranh mạng đang diễn ra giữa một bên là Trung Quốc và Nga đang liên kết để chống phá và là mối đe doạ nghiêm trọng đối với an ninh công nghiệp, bí mật khoa học và an ninh quốc phòng của Mỹ và các nước phương Tây.

Tác giả nêu bật vai trò của AI và coi AI là công nghệ chiến lược. Trên thế giới, đã có 25 nước có chiến lược AI. Trung quốc là nước đầu tư lớn nhất và có tham vọng bá chủ thế giới về AI và ứng dụng AI trong tất cả các ngành kinh tế quốc dân, đặc biệt là chú trọng ứng dụng AI trong các vũ khí hiện đại trong vũ trụ, trên không, trên bộ và trên biển. Tác giả nói rằng: AI là công cụ cốt lõi trong chuyển đổi số các hoạt động kinh tế, tạo ra các sản phẩm xã hội, nâng cao chất lượng cuộc sống, nhưng Ai cũng đang được ứng dụng để hiện đại hoá các loại vũ khí chuẩn bị cho chiến tranh trong thế kỷ 21.

Tác giả đã đưa ra sự cố lưới điện của Mỹ bị tấn công đã làm đình trệ một số cấu phần hoặc toàn bộ lưới điện. Chính phủ Mỹ xác nhận sự phá hoại an ninh năng lượng không còn là mối đe doạ mà đang xẩy ra hàng ngày. AI được ứng dụng trong chiến tranh không gian mạng sẽ kết thúc thảm khốc hơn rất nhiều so với chiến tranh bằng vũ khí quy ước. Tác giả điểm qua một số ứng dụng AI trong chương trình hiện đại hoá vũ khí và thiết bị an ninh quốc phòng của Mỹ.

Chương 9. Doanh nghiệp số

Trong chương 9, tác giả nêu xu hướng tất yếu của chuyển đỏi số đối với doanh nghiệp. Một số tập đoàn, công ty bị phá sản bị giải tán thảm bại chỉ vì đi chậm trong quá trình chuyển đổi số, điển hình là Blockbuster (phát hành kinh doanh băng đĩa), Yahoo và Borders (công ty bán sách).

Tác giả cung cấp hai nguyên nhân chính dẫn đến chuyển đổi số thành công của doanh nghiệp: (1) là khả năng thu thập khối lượng lớn dữ liệu. Nếu khai thác đúng, tài sản của dữ liệu trong doanh nghiệp sẽ tăng theo cấp số nhân. (2) là nhờ nguồn vốn dồi dào, các công ty thu hút được nguồn nhân lực giỏi. Từ khối lượng dữ liệu lớn, các chuyên gia sẽ xử lý phân tích và chuyển hoá thành tài sản cho doanh nghiệp. Ba tập đoàn thành công trong chuyển đổi số theo mô hình dựa vào hai nguyên nhân trên dây là Google, Amazon và Netflix. Tác giả đã giới thiệu kinh nghiệm thực tiễn chuyển đổi số thành công của một số công ty và tập đoàn kinh tế trên thế giới.

- ENGIE chuyển đổi số toàn công ty. ENGIE là Tập đoàn năng lượng của Pháp. Tập đoàn có 150 ngàn nhân viên, hoạt động ở 70 quốc gia, tổng doanh thu 60 tỷ euro.  ENGIE  thu thập khối lượng dữ liệu khổng lồ từ 22 triệu thiết bị IoT. Năm 2016, CEO của Tập đoàn ENGIE, bà Isabelle Kocher tuyên bố: “Để sống sót và phát triển trong thế giới năng lượng mới này, ENGIE cần tiến hành chuyển đổi số toàn diện và triệt để”. Cách làm của CEO Tập đoàn ENGIE là đầu tư các nguồn lực chuyển đổi số toàn công ty, toàn diện và triệt để.

- Enel chuyển đổi số một cách tuần tự. Enel là công ty điện lực của Ý, nhà sản xuất điện lớn thứ 2 thế giới. Chương trình chuyển đổi số của Enel thực hiện tuần tự, bắt đầu là bảo trì, dự báo đối với mạng lưới đường dây 12 triệu km tại Ý. Năng lực dự báo trên nền AI đã nâng cao độ tin cậy, giảm chi phí và kéo dài tuổi thọ của thiết bị. Tiếp đến là hệ thống công-tơ và đồng hồ thông minh cung cấp các mức tiêu thụ điện năng theo thời gian thực v.v…

- Catepillar Trung tâm dữ liệu doanh nghiệp. Catepillar là Tập đoàn sản xuất thiết bị khai thác mỏ. Ý thức được vai trò của dữ liệu. Catepillar cho xây dựng một Trung tâm dữ liệu doanh nghiệp hoạt động như một kho dữ liệu thu thập tất cả dữ liệu từ các hệ thống dữ liệu đặt khắp nơi trên thế giới. Nhờ khối lượng dữ liệu khổng lồ này, Catepillar đã ứng dụng các thuật toán AI trong quá trình chuyển đổi số của Tập đoàn từ tất cả các dây chuyền sản xuất, tiếp thị, tồn kho, khách hàng và bảo trì sản phẩm v.v…

- John Deere chuyển đổi chuỗi cung ứng và tồn kho. John Deere là Tập đoàn sản xuất thiết bị nông nghiệp lớn nhất thế giới. John Deere cho phép khách hàng được chọn và đặt hàng với các chi tiết kỹ thuật riêng lẻ dẫn đến hàng ngàn sản phẩm với cấu hình biến thể khác nhau. Một vấn đề lớn của John Deere là giám sát hàng tồn rất phức tạp từ hàng trăm cơ sở trên toàn thế giới. Chuyển đổi số đầu tiên là xác định ngưỡng sản phẩm tồn kho. John Deere đã xây dựng các ứng dụng trên nền AI nhằm xác định ngưỡng tồn kho tối ưu cho các sản phẩm có đến 40-50 ngàn linh kiện. Nhờ đó, đã dự báo được số lượng linh kiện tối thiểu tồn kho cho các đơn đặt hàng và tiết kiệm được 200 triệu đô-la/năm cho công ty.

- 3M thúc đẩy hiệu quả vận hành bằng AI. 3M là Tập đoàn đa sản phẩm toàn cầu. 3M có cơ sở ở 65 quốc gia, 90.000 nhân viên, doanh thu 30 tỷ đô la/năm. Công ty đã từng một lần đứng bên bờ vực phá sản. 3M đã nhanh chóng nhìn ra sự tất yếu của chuyển đổi số và ứng dụng các nền tảng công nghệ AI, IoT trên nền điện toán đám mây và dữ liệu lớn. Phát triển đầu tiên là ứng dụng AI trong xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ của 65 quốc gia rời rạc trên toàn thế giới, bao gồm dữ liệu khách hàng, đơn đặt hàng, quản lý cung cầu, sản xuất, sản phẩm, tồn kho v.v…Kết quả là đã giúp cho việc đặt hàng, giao hàng đúng hẹn, đúng mẫu mã và chất lượng sản phẩm. Uy tín của 3M ngày càng nâng cao nhờ thế doanh thu không ngừng tăng trưởng. Thành công thứ hai là 3M đã phát triển một ứng dụng trên nền AI giám sát hàng chục ngàn hoá đơn cho khách hàng toàn cầu nhằm xử lý sớm các sai sót, giảm thiểu các khiếu nại từ khách hàng, bảo đảm quá trình kinh doanh thuận lợi và an toàn.

- Không lực Hoa Kỳ: Dự báo bảo trì. Hàng năm, quân đội Mỹ chi 1/3 ngân sách cho công tác bảo trì bảo dưỡng vũ khí và các phương tiện quốc phòng. Binh chủng không lực Hoa Kỳ đã phát triển ứng dụng AI trong công tác dự báo bảo trì các cấu phần máy bay (động cơ, thiết bị lái, khí nén, nhiên liệu, điện v.v…) làm giảm số lỗi kỹ thuật bất thường, tăng mức độ sẵn sàng của phi cơ và nâng cao hiệu quả chiến đấu. Ứng dụng AI trong bảo trì máy bay cũng góp phần tối ưu hoá lịch trình bảo dưỡng, các rủi ro và lỗi tiềm ẩn, nhanh chóng được phát hiện.

Chương 10. Một lớp công nghệ mới

Nội dung của chương 10 đề cập nhu cầu mới của doanh nghiệp, theo đó, khối lượng dữ liệu ngày càng lớn thu nhận từ hàng nghìn hệ thống thông tin doanh nghiệp, nhà cung cấp, nhà phân phối, thị trường, sản phẩm, hệ thống cảm biến v.v…Tốc độ dữ liệu rất lớn. Các bộ dữ liệu có thể lên đến đơn vị hàng trăm petabyte thậm chí exabyte. Xử lý dữ liệu này cần đến nền tảng đám mây hiện đại và siêu máy tính.

Tác giả cũng đề cập các dịch vụ mới về đám mây co giãn của Microsoft, AWS và IBM nhằm đáp ứng nhu cầu nâng cao năng lực tính toán, khả năng lưu trữ và co giãn của các bài toán trên nền AI và IoT. Các yêu cầu về tích hợp dữ liệu, tính toàn vẹn của dữ liệu, dịch vụ nền tảng, xử lý kết quả phân tích, dịch vụ học máy, trực quan hoá dữ liệu v.v…được tác giả đề cập phân tích trong chương này.

Chương 11. Kế hoạch hành động của CEO - Giám đốc điều hành

Trong chương cuối này, tác giả đã đề cập vai trò của CEO trong các chương trình chuyển đổi số. Nếu trong mô hình kinh doanh cũ, các CEO tiếp nhận thông tin về công nghệ mới từ các phòng nghiên cứu, hoặc trải nghiệm sản xuất thì ngược lại, trong mô hình chuyển đổi số, các CEO là người khởi xướng, giao nhiệm vụ và chỉ đạo triển khai các chương trình chuyển đổi số. Tác giả đề xuất kế hoạch hành động của CEO là kết quả chắt lọc và tổng hợp các kinh nghiệm thành công chuyển đổi số các doanh nghiệp trên thế giới.

Cuối cùng kế hoạch 10 bước hành động của CEO này là cần thiết vì nó chạm tới các lĩnh vực then chốt liên quan đến lãnh đạo, chiến lược, triển khai, công nghệ, quản lý sự thay đổi và văn hóa của tổ chức:

1. Biến đội ngũ lãnh đạo cấp điều hành CXO (Chief Experience Officer) thành động cơ chuyển đổi số;

2. Bổ nhiệm, trao quyền và cấp ngân sách cho một giám đốc kỹ thuật số;

3. Phấn đấu từng bước để giành thắng lợi và nắm bắt giá trị kinh doanh;

4. Song song với đó, thiết kế tầm nhìn chiến lược và thực hiện;

5. Dự thảo lộ trình chuyển đổi số và truyền thông tới các bên có liên quan;

6. Lựa chọn kỹ lượng đối tác;

7. Tập trung vào lợi ích kinh tế;

8. Kiến tạo văn hoá doanh nghiệp mới theo hướng chuyển đổi số;

9. Cập nhật lại kiến thức cho đội ngũ lãnh đạo;

10. Liên tục đào tạo lại lực lượng lao động của bạn.

Cuối sách, dưới tiêu đề “con đường chuyển đổi số”, đã khẳng định: “Môi trường kinh doanh chuyển đổi số vừa dẫn đến mối đe doạ sinh tồn cho các tổ chức hiện tại, vừa trao cơ hội lớn cho các tổ chức biết cách tận dụng. Doanh nghiệp nào sớm nhìn ra tiềm năng của cơ hội này sẽ có vị thế vững vàng để khai phá những giá trị kinh tế vượt trội. Ngược lại, doanh nghiệp nào cố ngăn cản sự thay đổi sẽ phải đối mặt với một tương lai ảm đạm khó đoán định”.