Assessing digital capabilities for digital transformation—The <scp>MIND</scp> framework
Notice bibliographique
Résumé
Abstract With the rise in the advances and adoption of digital technologies and evolving business dynamics, we live in an era where many organisations are embarking on digital transformation. To stay relevant, however, organisations struggle to comprehensively outline the digital capabilities they have or need in relation to the digital transformation objectives they aim for. This struggle stems from the paucity of knowledge and practical guidance on how to assess the digital capabilities of organisations relative to their desired digital transformation goals. This paper presents a framework (MIND Framework) for assessing digital capabilities in four critical areas – Management (M), Infrastructure (I), Networking/Sourcing (N), and Development (D) – abstracted from prior literature. The framework assesses digital capability status in each area in relation to the organisation's stated digital transformation goals. MIND, which is an outcome of a multi‐year design science research project, helps organisations assess their current capability status and create a pathway for navigating from their current status to the desired transformation state. In this article, we describe an in‐depth application of the MIND framework in assessing the digital capabilities of an incumbent company in the digital transformation process. Based on this, we illustrate how the framework can provide valuable insights and attitudinal shifts in an organisation's digital transformation efforts. We further abstract from the case to demonstrate how the assessment of an organisation's digital capabilities can provide valuable insights and critical input for any organisation embarking on a digital transformation journey. We conclude with a detailed guideline on how organisations can apply the MIND framework in their transformation journey.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,010 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,010 |
| Communication savante | 0,008 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,007 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».