Opinie Archive


Strategy at the speed of digital

To succeed in the digital age, companies need to significantly raise their metabolic rate

In this episode of the Inside the Strategy Room podcast, we share McKinsey research on how fast and boldly companies need to move to win in the digital era, and describe some common pitfalls in digital strategy and ways to avoid them. This is an edited transcript. For more conversations on the strategy issues that matter, subscribe to the series on Apple Podcasts or on Google Play.

39:45 Audio ” Strategy at the speed of digital” in https://www.mckinsey.com/business-functions/strategy-and-corporate-finance/

Podcast transcript

Sean Brown: From McKinsey’s Strategy and Corporate Finance Practice, I’m Sean Brown. Welcome to Inside the Strategy Room. In this episode we discuss how digital leaders execute strategic moves with a speed and power that far exceeds those of their peers. I’m joined by co-authors of a recent McKinsey Quarterly article, “The drumbeat of digital: How winning teams play.” Tanguy Catlin is a senior partner in our Boston office who focuses on digital strategy and insurance clients. Laura LaBerge, based in Stamford, Connecticut, is a member of our digital strategy team. It’s my pleasure to welcome you both.

Laura, let me start with you. You and Tanguy previously wrote about pitfalls that cause digital strategies to fail. How does this new research expand on that?

Laura LaBerge: We started by looking into what is really known about disruption. It isn’t new—it’s been happening for centuries. Prior to digital, incumbents typically experienced a survival rate of less than 20 percent during extreme disruptions. So, we asked more than 2,000 organizations how well prepared they felt to navigate the current change, and 92 percent did not feel their current business model would be economically viable as digitization progressed. Tanguy and I wanted to understand why digital is so hard. We looked at organizations attempting large digital transformations and surveyed thousands of companies implementing digital change at various scales and with various degrees of success.


Sean Brown: Given this winner-takes-all scenario, how should an incumbent invest in digital? It seems to imply that you have to go big or go home.

Tanguy Catlin: You’re exactly right. Companies need to move faster and be bolder. Bolder might mean repositioning yourself on the chess board, and that involves M&A—both acquisitions and divestitures. And it’s a game of musical chairs, so you need to make sure there are still chairs for you and move faster toward your objective.

Laura LaBerge: Not only do you have to move faster but move first. Even five years ago, being a fast follower versus being first mover—there were differences between those strategic postures, but the outcomes were not drastically different. Now, being a first mover or extremely fast follower is starting to have significant economic benefits. Part of the reason is the rate at which organizations can learn with digital. In the past, it was often six months after a product launch that you would do the postmortem to understand what was working and what wasn’t. Now you can have three-day iterations. This causes is a rapid divergence. The first mover, rather than being on version 2.0 when someone offers a me-too product, is on version 40. This, combined with network effects, gives first movers a huge advantage. If you are first to lock in strategic partnerships, in many cases, just from a scale perspective, you win.


Sean Brown: What implications does your research have for midsize companies that may not have the resources to pursue large-scale M&A to acquire digital capabilities?

Laura LaBerge: Actually, a large percentage of the companies we surveyed were midsize organizations. Obviously, they are not doing M&A on the same scale as some huge incumbents, but we also saw that when M&A isn’t an option, partnerships are. You can partner in more strategic ways to gain digital capabilities.

Tanguy Catlin: The emergence of ecosystems creates many opportunities, just as eBay created a marketplace that all of a sudden allowed small and midsize enterprises a way out of competing on marketing to get exposure to customers. You don’t need to be the architect—the eBay—of the ecosystem and still find a marketplace that allows you to reach millions of customers.

About the authors: Sean Brown is McKinsey’s global director of communications for strategy and corporate finance and is based in the Boston office, where Tanguy Catlin is a senior partner; Laura LaBerge is a senior expert in the Stamford office.

More: www.mckinsey.com/business-functions/


Europa widziana z Polski

Polacy nadal pozytywnie postrzegają Unię Europejska, czują się jej obywatelami, jednak niezmiennie z nieufnością podchodzą do wspólnej waluty – wynika z najnowszego badania opinii Standardowy Eurobarometr 92. Wśród spraw, które niepokoją, na czołowych miejscach wymieniane są wzrost cen i kosztów utrzymania oraz kondycja służby zdrowia.

W dniach 14-29 listopada 2019 roku firma Kantar Polska zrealizowała na zlecenie Komisji Europejskiej badanie Standardowy Eurobarometr na reprezentatywnej próbie 1008 osób w wieku 15 i więcej lat, techniką wywiadów bezpośrednich w domach respondentów.

Standardowy Eurobarometr jest badaniem cyklicznym, realizowanym raz na pół roku we wszystkich państwach Unii Europejskiej (w okresie przeprowadzania badania Wielka Brytania była jeszcze częścią wspólnoty) oraz w krajach kandydujących: Turcji, Macedonii Północnej, Czarnogórze, Serbii i Albanii. Jego wyniki publikowane są w postaci ogólnodostępnych raportów.

Główne wnioski

Polacy pozytywnie postrzegają Unię Europejską, są z nią związani i czują, że ich głos ma znaczenie

  • Połowa badanych postrzega Unię Europejską pozytywnie, a prawie połowa jej ufa. Zdaniem Polaków główne problemy Unii to obecnie imigracja oraz zmiany klimatyczne. Ponad połowa ankietowanych uważa, że interesy Polski są dobrze uwzględniane w UE. Zdecydowaną większość Polaków charakteryzuje silna tożsamość europejska – 81% czuje się obywatelem UE, a 71% czuje się związanych ze wspólnotą. Jednocześnie 42% przyznaje, że w razie potrzeby w przyszłości Polacy poradziliby sobie będąc poza UE.

Większość Polaków ocenia polską gospodarkę pozytywnie. Nie zmieniają się jednak kwestie, które Polaków niepokoją – wzrost cen i kosztów utrzymania oraz służba zdrowia

  • 64% Polaków jest zadowolonych ze stanu polskiej gospodarki. Oceniają stan ekonomiczny kraju zdecydowanie lepiej niż wynosi średnia europejska (47% pozytywnych ocen). Od 2015 roku nieznacznie wzrosło zaufanie do polskiego rządu, które obecnie sięga 34%. Niewiele zmieniło się w kwestiach, które od dłuższego czasu najbardziej niepokoją Polaków, szczególnie w przypadku wzrostu cen/inflacji i kosztów utrzymania. Pogłębia się przekonanie, że to obecnie jeden z największych problemów w Polsce.

Polacy niezmiennie nieufni wobec euro, ale popierają wzmocnienie granic i wspólny system azylowy.

  • Opinie Polaków dotyczące wspólnej waluty utrzymują się na podobnym poziomie na przestrzeni ostatnich kilku lat (pomiędzy rokiem 2013 a dniem dzisiejszym poparcie dla Europejskiej Unii Gospodarczej i Walutowej wahało się między 33 a 40%). Większość Polaków sądzi jednak, że należy podjąć wspólne europejskie inicjatywy takie jak zewnętrzne wzmocnienie granic UE (77%) a także przyjąć wspólny system azylowy (53%).

Źródło: https://ec.europa.eu/newsroom/representations/


Notes from the AI frontier: Applications and value of deep learning

Artificial intelligence (AI) stands out as a transformational technology of our digital age—and its practical application throughout the economy is growing apace. For this briefing, Notes from the AI frontier: Insights from hundreds of use cases (PDF–446KB), we mapped both traditional analytics and newer “deep learning” techniques and the problems they can solve to more than 400 specific use cases in companies and organizations. Drawing on McKinsey Global Institute research and the applied experience with AI of McKinsey Analytics, we assess both the practical applications and the economic potential of advanced AI techniques across industries and business functions. Our findings highlight the substantial potential of applying deep learning techniques to use cases across the economy, but we also see some continuing limitations and obstacles—along with future opportunities as the technologies continue their advance. Ultimately, the value of AI is not to be found in the models themselves, but in companies’ abilities to harness them.

It is important to highlight that, even as we see economic potential in the use of AI techniques, the use of data must always take into account concerns including data security, privacy, and potential issues of bias.

  1. Mapping AI techniques to problem types
  2. Insights from use cases
  3. Sizing the potential value of AI
  4. The road to impact and value


Implications for stakeholders

As we have seen, it is a company’s ability to execute against AI models that creates value, rather than the models themselves. In this final section, we sketch out some of the high-level implications of our study of AI use cases for providers of AI technology, appliers of AI technology, and policy makers, who set the context for both.

  • For AI technology provider companies: Many companies that develop or provide AI to others have considerable strength in the technology itself and the data scientists needed to make it work, but they can lack a deep understanding of end markets. Understanding the value potential of AI across sectors and functions can help shape the portfolios of these AI technology companies. That said, they shouldn’t necessarily only prioritize the areas of highest potential value. Instead, they can combine that data with complementary analyses of the competitor landscape, of their own existing strengths, sector or function knowledge, and customer relationships, to shape their investment portfolios. On the technical side, the mapping of problem types and techniques to sectors and functions of potential value can guide a company with specific areas of expertise on where to focus.
  • Many companies seeking to adopt AI in their operations have started machine learning and AI experiments across their business. Before launching more pilots or testing solutions, it is useful to step back and take a holistic approach to the issue, moving to create a prioritized portfolio of initiatives across the enterprise, including AI and the wider analytic and digital techniques available. For a business leader to create an appropriate portfolio, it is important to develop an understanding about which use cases and domains have the potential to drive the most value for a company, as well as which AI and other analytical techniques will need to be deployed to capture that value. This portfolio ought to be informed not only by where the theoretical value can be captured, but by the question of how the techniques can be deployed at scale across the enterprise. The question of how analytical techniques are scaling is driven less by the techniques themselves and more by a company’s skills, capabilities, and data. Companies will need to consider efforts on the “first mile,” that is, how to acquire and organize data and efforts, as well as on the “last mile,” or how to integrate the output of AI models into work flows ranging from clinical trial managers and sales force managers to procurement officers. Previous MGI research suggests that AI leaders invest heavily in these first- and last-mile efforts.
  • Policy makers will need to strike a balance between supporting the development of AI technologies and managing any risks from bad actors. They have an interest in supporting broad adoption, since AI can lead to higher labor productivity, economic growth, and societal prosperity. Their tools include public investments in research and development as well as support for a variety of training programs, which can help nurture AI talent. On the issue of data, governments can spur the development of training data directly through open data initiatives. Opening up public-sector data can spur private-sector innovation. Setting common data standards can also help. AI is also raising new questions for policy makers to grapple with for which historical tools and frameworks may not be adequate. Therefore, some policy innovations will likely be needed to cope with these rapidly evolving technologies. But given the scale of the beneficial impact on business the economy and society, the goal should not be to constrain the adoption and application of AI, but rather to encourage its beneficial and safe use.

About the author(s) : Michael Chui is a partner of the McKinsey Global Institute, where James Manyika is chairman and a director; Mehdi Miremadi is a partner in McKinsey’s Chicago office; Nicolaus Henke is a senior partner in the London office; Rita Chung is a consultant in the Silicon Valley office; Pieter Nel is a specialist in the New York office, where Sankalp Malhotra is a consultant.

More: https://www.mckinsey.com/business-functions/mckinsey-analytics/our-insights/an-executives-guide-to-ai


EY Polska – szara strefa w Polsce stanowiła 10,8% PKB w 2018 roku

Według badań przeprowadzonych przez EY Polska, w 2018 r. całkowita wartość szarej strefy w Polsce wyniosła 10,8% PKB, czyli 229 mld PLN. Gotówkowa szara strefa stanowiła 9,9% PKB, a resztę (0,9% PKB) stanowiła niemonetarna szara strefa (związana przede wszystkim z produkcją gospodarstw domowych na własny użytek). Straty dla finansów publicznych z tytułu gotówkowej szarej strefy szacowane, w postaci utraconych dochodów z VAT oraz z podatków dochodowych od działalności gospodarczej, szacowane są na 38,4 – 48,8 mld PLN (1,82% – 2,31% PKB w 2018 r.).

Szara strefa to wartość dodana (≈PKB) generowana w różnych rodzajach nierejestrowanej działalności. Jest ona odpowiedzialna za istotną część luki podatkowej w Polsce, która stanowi różnicę pomiędzy wartością wpływów podatkowych, które teoretycznie powinny zostać uzyskane (przy założeniu pełnej zgodności ze wszystkimi obowiązującymi przepisami) a rzeczywistą wartością uzyskanych dochodów podatkowych. Choć sama szara strefa ma wiele różnych „odcieni”, to wspólnym elementem dla zdecydowanej większości nierejestrowanych transakcji jest to, że są one realizowane w formie gotówkowej. W rezultacie badanie EY koncentruje się na nierejestrowanej wartości dodanej brutto powiązanej z płatnościami gotówkowymi, którą definiujemy jako gotówkową szarą strefą.

Ze względu na rolę, jaką odgrywa pieniądz gotówkowy, gotówkową szarą strefę można podzielić na jej część aktywną i pasywną. W przypadku usługi budowlanej czy naprawy samochodu po obniżonej cenie pod warunkiem braku wystawienia faktury, mamy do czynienia z aktywną szarą strefą. W tej sytuacji obie strony świadomie korzystają z dodatkowego zysku i dążą do ukrycia transakcji poprzez płatność gotówkową. Z kolei w pasywnej szarej strefie tylko jedna ze stron – sprzedawca, osiąga korzyść z tytułu niezarejestrowania transakcji. Przykładem może być płatność za usługę w restauracji gotówką przy równoczesnym braku wydania paragonu. Brak paragonu nie wpływa na cenę zapłaconą przez klienta, ale umożliwia usługodawcy ukrycie transakcji i osiągnięcie dodatkowych korzyści z tytułu niezapłacenia podatku. W aktywnej szarej strefie gotówka jest skutkiem, konsekwencją występowania szarej strefy i w tym przypadku promowanie płatności elektronicznych nie rozwiąże problemu, gdyż obie strony transakcji konsekwentnie będą korzystać z gotówki. Inna sytuacja ma miejsce w pasywnej szarej strefie, gdzie płatność gotówkowa jest źródłem, czynnikiem sprzyjającym niezarejestrowaniu transakcji. Wówczas wprowadzenie zachęt czy innych mechanizmów promujących płatności elektroniczne mogłoby istotnie ograniczyć możliwości ukrycia transakcji, a tym samym sprzyjać obniżeniu pasywnej szarej strefy.

Z naszych szacunków wynika, że w 2018 r. gotówkowa szara strefa w Polsce wyniosła 9,9% PKB (228,7 mld PLN) i objęła prawie całą wartość dodaną wytworzoną w następujących obszarach: ukryta działalność, działalność nieformalna oraz działalność nielegalna – wyjaśnia Marek Rozkrut, Partner, Główny Ekonomista EY.

Do jej wyliczenia EY zastosował zmodyfikowaną i rozszerzoną analizę popytu na gotówkę (Currency Demand Analysis).

Według naszych wyliczeń, pasywna część gotówkowej szarej strefy stanowiła 7,9% PKB (168,0 mld PLN), natomiast aktywna szara strefa odpowiadała za 2,0% PKB (41,4 mld PLN) w 2018 roku. Niemonetarna szara strefa wyniosła natomiast 0,9% PKB (19,3 mld PLN) – dodaje Marek Rozkrut.

Szara strefa odpowiada za znaczną część luki podatkowej. W przypadku podatku VAT luka jest generowana nie tylko przez szarą strefę, ale także wyłudzenia podatku VAT, bankructwa firm, błędy czy spory dotyczące rozliczeń. Według wyliczeń EY, w 2018 r. z powodu gotówkowej szarej strefy utracone dochody z VAT w Polsce wyniosły 1,24% PKB (26,3 mld PLN), z czego 1% PKB (21,1 mld zł) wynikało z pasywnej szarej strefy. Był to równocześnie pierwszy rok, w którym oszacowany przez EY ubytek dochodów z VAT z tytułu szarej strefy był wyższy (choć nieznacznie) niż wstępnie szacowany przez Ministerstwo Finansów poziom całej luki VAT w 2018 r. (24,6 mld PLN). Możliwe są następujące wyjaśnienia tej różnicy: (1) faktyczna luka VAT jest większa niż szacunek MF, (2) faktyczna gotówkowa szara strefa jest mniejsza niż szacunek EY i/lub (3) utracone dochody z VAT z powodu szarej strefy są mniejsze niż szacunek EY (np. gdyby się okazało, że szara strefa jest skoncentrowana w sektorach o relatywnie niskiej efektywnej stawce VAT).

Dekompozycja poziomu i zmian luki VAT pokazuje, że od wielu lat systematyczny spadek gotówkowej szarej strefy, m.in. w wyniku wzrostu popularności płatności elektronicznych, przyczyniał się do stopniowego obniżania luki VAT w Polsce. Najsilniejszy spadek luki odnotowano w latach 2016 i 2017  (i – w nieco mniejszym stopniu – w 2018 r.), który jednak wynikał przede wszystkim z ograniczenia wyłudzeń podatkowych, a nie z obniżenia szarej strefy. Struktura luki VAT sugeruje jednocześnie, że możliwości dalszego ograniczania wyłudzeń podatkowych wydają się być (niemal) wyczerpane, natomiast dalsza redukcja luki wymaga przede wszystkim działań ukierunkowanych na obniżanie szarej strefy – tłumaczy Marek Rozkrut.

W opracowaniu EY oszacowano także utracone wpływy z podatków dochodowych od działalności gospodarczej, wynikające z występowania gotówkowej szarej strefy w Polsce w 2018 r. Związane z tym koszty dla finansów publicznych – w zależności od rozpatrywanego wariantu – wyniosły 0,57%-1,06% PKB (12,1-22,5 mld PLN), z czego 0,46%-0,86% PKB (9,7-18,1 mld PLN) wynikało z pasywnej szarej strefy.

W rezultacie łączne straty dla finansów publicznych z tytułu gotówkowej szarej strefy, w postaci utraconych dochodów z VAT oraz z podatków dochodowych od działalności gospodarczej, zostały oszacowane w 2018 r. między 1,82% PKB (38,4 mld PLN) i 2,31% PKB (48,8 mld PLN), z czego pasywna szara strefa odpowiadała za ubytek dochodów w wysokości 1,46%-1,85% PKB (30,8-39,8 mld PLN).

O badaniu:

Analiza jest kontynuacją realizowanych od wielu lat badań nad szarą strefą, które Zespół Analiz Ekonomicznych EY prowadzi zarówno na poziomie całej gospodarki, jak i wybranych sektorów. W tym celu Zespół opracował szereg metodyk, udoskonalających dotychczas stosowane w literaturze podejścia. Zastosowane przez Zespół rozwiązania są często przedmiotem dyskusji
w środowisku naukowym, a następnie publikowane w renomowanych czasopismach naukowych.

Dotychczas Zespół Analiz Ekonomicznych EY przeprowadził dogłębne badania szarej strefy w 35 krajach z 6 kontynentów: Europy (w tym w Polsce), Azji, Ameryki Północnej, Ameryki Południowej, Afryki oraz Australii. Wyniki tych analiz często były prezentowane oraz omawiane z przedstawicielami rządów, banków centralnych, instytucji sektora finansowego oraz think-tanków.

 Link do prezentacji

Dodatkowe informacje o badaniach Zespołu Analiz Ekonomicznych można znaleźć na stronie: http://www.ey.com/eat

O firmie EY

Firma EY jest światowym liderem rynku usług profesjonalnych obejmujących usługi audytorskie, doradztwo podatkowe, doradztwo biznesowe i doradztwo transakcyjne. Na całym świecie EY zatrudnia ponad 260 tysięcy pracowników, których łączą wspólne wartości i przywiązanie do dostarczania klientom wysokiej jakości usług. Misją EY jest ciągłe usprawnianie rzeczywistości wyrażające się w haśle „Building a Better Working World”. Firma pomaga swoim pracownikom, klientom i społecznościom, w których funkcjonuje wykorzystać ich potencjał.

EY ma biura w ponad 150 krajach, dzięki czemu może wspierać klientów w niemal każdym zakątku świata. W Polsce ma ponad 3 200 specjalistów pracujących w 7 biurach: w Warszawie, Gdańsku, Katowicach, Krakowie, Łodzi, Poznaniu i Wrocławiu oraz w centrach kompetencyjnych. Na lokalnym rynku EY wielokrotnie nagradzano tytułami najlepszej i najskuteczniejszej firmy doradztwa podatkowego wg rankingu Dziennika Gazety Prawnej. Firma wygrywała również Ranking Audytorów Rzeczpospolitej.


Reflections from Davos 2020

Unseasonably and somewhat unnervingly mild temperatures provided a fitting backdrop for what emerged as the top issue at the 2020 World Economic Forum Annual Meeting: climate change and its risks.

But that was far from the only topic. At the end of this year’s Annual Meeting, I sat down with Rik Kirkland, our director of publishing, to share my reflections.

Here are four key takeaways, which are also captured in this video. https://www.mckinsey.com/about-us/new-at-mckinsey-blog/davos-2020-four-big-themes

Climate risk is firmly established as a C-suite issue. Research published in reports like the McKinsey Global Institute’s “Climate risk and response: Physical hazards and socioeconomic impacts” has clearly convinced more and more global policy makers and business leaders that the problem of climate change has moved from a far-off priority to a here-and-now risk that demands action. Personal experiences, whether from watching the wildfires in Australia or California or numerous other small examples, have also brought home the reality that this is a topic that requires leadership from the top.

While there wasn’t much debate about the science, executives and investors were concerned about the lack of reliable data on the efforts companies and society are making, not to mention their impact. Greater clarity is required in order to speed development of new standards to help markets act more efficiently and reward progress.

Beyond metrics, the leaders I spoke with are thinking about the problem in new and creative ways. They are taking a clear-eyed look at what is driving their carbon footprints, beginning to quantify the cost of inaction, and asking how they can accelerate positive change in a way that fits within their core business agenda.

That’s a huge shift in tone from even a year ago.

The short-term economic outlook is “optimistic.” First, a caveat: the Davos consensus is not always right. Last year, many feared 2018’s synchronous growth would turn into synchronous recession. That did not prove to be the case. In fact, by a number of measures, economic growth in many countries in 2019 turned out just fine and markets hit all-time highs. […]

People love AI. People fear AI. While climate bumped technology from last year’s number-one slot as the Big Topic, tech and AI in particular again featured prominently. […]

The stakeholder era is here. The Annual Meeting’s overarching theme this year was “stakeholders for a cohesive and sustainable world.” A number of sessions covered the breakdown in trust, probed globalization’s shortcomings, and underscored the need for companies to think not only about investors but also the planet, employees, and the communities in which they operate. […]

Kevin S

By Kevin Sneader

Serves as the global managing partner of McKinsey & Company

More: McKinsey & Company