咨询电话：400-007-9000，13501208501（马老师）
做“数字化企业”，你还有多少问题没搞明白
发布时间：2023-05-24 16:32 文章来源：未知 作者:彭剑锋 点击：次
对话：彭剑锋、欧阳杰、林泽波、郭伟
来源：华夏基石e洞察（ID：chnstonewx）
华夏基石e洞察原创，文章仅代表作者本人观点
对话专家
彭剑锋，教授，华夏基石董事长，著名管理学家，《华为基本法》起草专家组组长
欧阳杰，华夏基石高级合伙人、副总裁，华夏基石数字化转型升级首席专家
林泽波，华夏基石数字化转型升级首席专家、原西门子中国区副总裁
郭伟，华夏基石高级合伙人、副总裁，华夏基石首席人力资源专家
宋劲松（主持人）：华夏基石高级合伙人、副总裁，华夏基石e洞察总编
欧阳杰：从2017年开始做企业数字化转型，也研究过不少企业特别是制造业和零售业的数字化转型案例，发现到目前为止，中国企业在数字化转型上能称得上成功的案例很少。在此借用彭剑锋教授的思维框架，和大家探讨中国企业在数字化转型过程中高频出现的十大问题。
1.中国企业数字化转型的十大问题
问题1：眼高手低
“眼高手低”的问题，形象地说是，要的产品是奔驰，但是给的预算是奔腾。
讲一个真实的案例，为了方便我隐去企业名字。去年我去一个制造企业，给他们讲美的、华为和IBM的数字化，然后说他们在数字化上落后同行标杆至少五到十年。企业董事长听完把CIO抓过来一通臭骂，说我这么重视数字化，你怎么就把企业怎么干成这个样子。当时我也不好说什么，随后我和CIO交流，问去年企业在IT上投资多少，得到的数据是加上IT人员工资在内不到600万。
第二天我和跟老板交流，说你真不能责怪CIO，你们在去年在IT上的投资总共才600万，相当于企业营收的千分之一，这样的比例，你还真不能对企业信息化和数字化有什么期望。他直接就问，制造行业应该给IT投多少？我说国外的数据，投2%很正常。
这是很典型的“眼高手低”。老板经常在外面上课，会看到外面很多新东西，回来越来越觉得自己IT不行，觉得自己管信息化的领导水平不高。当然可能有这些因素在里面，但回过头来想想，就千分之一的投资，以这样“奔腾”的预算，要CIO干出“奔驰”的活，CIO再强只能说“臣妾做不到啊”。
问题2：割裂支离
企业IT、DT、OT分离得严重，导致企业到处都是数据孤岛。
我们曾在一个很大的企业去做数字化转型。老板对数字化非常重视，内部既有信息技术部也有大数据部，既智能制造部也有精益推进部。看上去职能挺全，但大家九龙治水，说是以客户为中心服务业务，但典型的金字塔结构下，大家都自觉不自觉地变成了以KPI和老板为中心，各自为政，按怎样快速出业绩、怎样让老板看到成绩来干活。这导致的结果就是，是企业在IT上花了很多钱，但产生的实效却不多。当然外面的人去企业参观，看到作战指挥室和客户中心里的大屏，会觉得这个企业数字化做得非常不错。但业务条线的人员经常问：这些年在IT上花这么多钱，采集了这么多数据，到底给我们带来了什么价值？他们内部创造了一个很好的词，叫“线上无解”，戏称过去是 “线下无解”，现在是线上有了数据和系统但问题却变成“线上无解”。
问题3：三化一统
企业数字化转型有三个事情挺重要。
第一，流程数字化。包括流程优化和优化后用系统固化如IPD、OTD、CRM等。
第二，业务数字化。即直接为客户创造价值的产品和服务的数字化与智能化，这和软件定义产品及线上线下融合等密切相关。
第三，数字业务化。亦即把流程数字化和业务数字化所形成的数字资产变现，如约翰迪尔公司通过传感器收集设备、土壤和庄稼数据，整合外部市场与天气数据后，给农场主提供收割时间、包装规格以及庄稼增产等增值服务，这些服务2017年给约翰迪尔公司带来了10多亿美元的营收。
很多企业把流程数字化、业务数字化及数字业务化混在一起让一个老总主导，试图“毕其功于一役”，但结果往往不尽人意，背后的原因，不是主导者能力不行，也不是大家不努力，而是从一开始就在结构上犯了错误。
流程数字化如果走软件包如sap驱动的模式，由IT来牵头问题不大。但业务数字化如做智能产品和智能生态，如由IT来牵头就挺麻烦。因为业务数字化的主导者只能是业务，这就象直线经理是人力资源管理第一责任者一样，如果企业把人力资源管理部门作为人力资源管理的第一责任者，可以大体推断，表面上重视人力资源管理，但实则是一开始就是把人力资源管理部门往火坑里推。
当企业希望把数据当成资产出售时，企业应把数字业务化当成独角兽去孵化，否则将新业务放在原有优势业务中，结果大概率是“大树底下、寸草不生”。如果采用新业务孵化模式，主导新业务的人最重要的素质是要有企业家精神，而不是多么精通数字技术。
把三化混在一起，由一个部门或一个副总去分管，看上去是统一领导，但最终效果不佳。背后的原因，虽然这三化与数字技术高度相关，但成功关键要素各不相同，且对领军者的要求区隔很大，而且要找既懂流程、又懂业务、还懂数字技术而且有企业家精神的超级英雄，很难。
问题4：主体错位
很多企业把 IT当成工具，让IT主导企业的数字化转型。
IT是不是工具？是工具，但不能纯粹当成工具。哲学层面看工具有三大要素：工具本身、工具使用者、工具使用环境。如果忽略工具使用者和工具使用环境而让工具自身异军突进，最后的效果必然不理想。
企业数字化转型，表面看好像是IT系统的升级，深一层看是业务的变革，本质上则是员工特别是干部的思想观念和行为模式的转型。这样的转型只能由老板亲自挂帅，而不能委托给任何人——包括CIO在内。交给CIO主导，先不说CIO对业务理解多深，就说CIO和业务产生冲突时，一两次老板会给IT打CALL，但次数多了呢？如果变革中业务因各种原因而下滑严重呢？老板依然一如既往为IT站台？
问题5：方法错配
现在我们都在讲数字化转型，但驱动数字化转型的还是工业3.0时代的思维。
举个例子。工业3.0时代开发产品，IPD的确非常好。到了工业4.0时代，“产品即体验，体验即产品，产品即服务，服务即产品”，这个时候如果还用IPD这种重装方法去开发产品，最终开发出来的东西和跟客户的需求，以及开发速度跟市场的匹配，其实是有问题的。
昨天我们跟一个车企讨论。他们开发一款全新的产品需要36个月。老板觉得，这么长的开发周期肯定不能接受，因为等企业把产品把产品推到市场时，市场和客户早已不是36月前设想的市场和客户了。但技术中心老总也很委屈，说BBA也要这么长时间，我这个速度在业内不慢，而且这个流程是和国际知名公司一起做的，对标了国际主流大厂的最佳实践，所以也流程没问题。
这里本质的问题是方法错配。不能说IPD不好，不能说BBA的开发流程不好，只是这些方法是产品主要是硬件且市场变化不快时代下形成的最佳实践，和当今乌卡时代及软硬结合或软件定义产品的行业不太适应了。
问题6：三重三轻
第一，重功能，轻体验。不少企业做新能源车，都关注新车续航里程。特斯拉也讲里程，但更重体验。我见过一特斯拉客户，之前开几百万的奔驰，买了特斯拉后很少开奔驰。我问为什么？他说开特斯拉一周以后，发现特斯拉懂我。另一个例子，是企业上信息系统更多是管理者的管控视角，界面难看，员工使用体验差，虽然绩效考核和检查稽核能在一定程度上实现或满足管控的目标，但很难想象，一个用户体验不好的应用，一个用户一边使用一边骂娘的系统，他真能满足管理者上系统之初的期望。
第二，重系统固化，轻后续迭代。企业花几千万甚至上亿上ERP系统，舍得。但是上完系统后，你要他养花大价钱养一批既懂ERP又懂业务还懂流程的IT团队，以便后续能根据业务需求不断地优化迭代这个系统，他就舍不得了。
第三，重看得见的大屏小屏/BI，轻看不见的数据治理。红杉资本《2021年中国企业数字化年度指南》指出，数据治理已成很多企业数据应用的主要障碍。本质上讲，数据治理很多时候是费力不讨好，当下要花钱却短期难见效的事，因此，就算IT部门知道重要想推，也很难说服老板和业务部门投入精力来做。
问题7：底线问题
底线问题有关价值导向，主要讲数据隐私与科技向善的问题。
数字化转型可从两个层面考量，一是工具理性，一是价值理性。工具理性主要讲投入产出比，虽难精准计算，但至少可以用信仰方式去解决，即我虽然帐算不清，但我知道如果不搞数字化转型，不在信息技术上高强度投入，企业今天和明天没有问题，但明年和后年就不一定能活得下去。
价值理性是讲，企业数字化转型，会影响员工、客户和伙伴等方方面面的利益相关者。比如很多互联网企业通过APP收集了很多用户数据，但这些企业将用这些数据来杀熟。商业角度无可厚非，道德层面却令人不耻。还有央视315曝光了一些企业泄露大量用户的简历信息，导致网上一片哗然。其根本原因是这些企业在数字业务化上的价值观有问题。
对内部员工呢？一样也存在这样的问题。现在还有不少企业上IT系统，一开心就是站在管理者的角度，强调流程的规范化和对员工的管控，看重内部秩序。这对不对？很难说错，但至少和数字化转型想要的终局和初衷不相符。数字化转型的目的是通过连接和赋能让用户体验更好、企业运营效率更高、产品和服务更新迭代更快，是用先进数字技术在成就客户、员工和伙伴之中成就自己，而不是用数字技术让自己站在更有权势的位置去压榨别人——这样做短期可能管用，但长期一定会反噬自己。
问题8：琴瑟不合
数字化转型挺复杂，企业单靠自身力量很难转型成功。很多企业也意识到了这一点，因此一开始就会找外部合作伙伴如咨询公司和软件供应商等一起推进。
我夫人是在企业里做HR，她们企业本来想请一家咨询公司来做架构梳理项目。单位书记说：做什么做？前些年集团花了几个亿，请全球顶级咨询公司来做，结果就做成这样子！我们这么小的企业，还要花这个冤枉钱？我发现，这样的案例还不是个例。因此我总结了一句话：企业数字化转型中的甲乙方，以甜言蜜语豪言壮语起，以一地鸡毛伤心难受终。简言之：双方琴瑟不合。这中间，双方都有原因。
咨询公司的问题，是把这个事情当成生意。而企业呢？企业在数字化转型中的问题，不能完全说是企业在转型之初没有想明白，而是转型推进中缺乏定力，而缺乏定力的原因，是自己对对数字化转型终局缺乏信仰。华为在这个方面真的很伟大，当年任老板当年在变革最困难时提出“穿美国鞋”、“先僵化后固化再优化”、“削足适履”，毫不动摇，坚定推进，这才造就了全球独一份的华为和IBM的传奇。
问题9：单打独斗
受三一树树互联和美的美云智数的影响，不少有实力的企业在数字化转型时，首先想到的是自力更生，恨不得从ERP到算法平台都自己一个人搞，最好也能弄出一个市值百亿甚至千亿的独角兽。这个想法很好，但现实很骨感，不排除极少数的企业能复制三一和美的成功，但绝大多数企业数字化转型走单打独斗的路，从一开始就要注定失败。
下面这个案例很可能代表中国产业互联网的另外一个新方向。
台州有很多机床企业，这些企业规模不大，基本各搞各的。虽知道未来图景，但要说谁去站在更高的角度把产业链拉通和上下游信息共享，很难。
台州的大数据局做了一件好事。地方政府要把机床产业打造成龙头产业，于是政府和一个创新公司合作。创新公司先分析产业链，产业链里有些地方断有些地方弱，然后用“政府主导、企业自主”的原则和生态方式把断的补起来把弱的做强，把产业链上企业的相关数据导入到创新公司主导的数据平台上，平台把企业数据脱敏后透明共享。如果平台上只有一二家企业，数据没什么意义，但是如果系统上有100家企业时，而且这些企业涉及产业链上下游各个环节，这个时候，企业只要输入一家供应商，系统马上就告诉你，能够做这个东西的供应商还有B、C，这就会很容易实现“货比三家”。如果你的客户现在是甲，系统告诉你其实乙和丙也是你的潜在客户。大家想一想，这些信息能够推送给这个系统的所有用户，那么企业是不是非常愿意到系统上来？
中国搞产业互联网和美国、德国相比三大先天优势：
第一，中国现在各行各业，或者很多行业，产业集中度极低；
第二，中国政府有能力做台州这样的资源整合，特别是有大数据局的情况下；
第三，中国搞产业互联网，无论是架构还是技术、战略与资本，人才都不缺。
把这三大优势组合到一起，中国产业互联网的潜力无穷。如果用这种思维来做数字化转型，我认为，中国各行各业都能走出一片新天地。
问题10：无米之炊
数字化时代，各行各业都值得用数字化的方式重新做一遍。但这中间有些东西绕不过去，比如芯片和底层的工业软件。
2019年给一个建筑行业的央企做数字化转型，发现整个建筑行业的底层软件，除了PKPM外其他软件都是国外的。换句话讲，如果欧美要卡脖子，中国建筑行业可能啥都不要干了。为什么？因为大家已经不可能重返用手工绘图的时代。
解决底层工业软件自主可靠的难度并不比芯片低。所以中国企业的数字化转型慢慢往前走，底层工业软件可能是个大问题。
2.问题产生的一个根源
上述十个问题，前面7个问题发生在企业内部，第8个问题和第9个问题涉及转型中的合伙与合作，第十个问题涉及数字化转型的底层基础设施，虽然单个企业做不了什么，但在这样的大环境下如找不到一条出路，未来隐患非常大。
这十大问题，除了最后一个，背后的根本原因归结到一点就是：用工业时代的职能思维，去驾驭人工智能时代的生产力。套用迈克尔·哈默(Michael Hammer，1948.4.13-2008.9.3)的一句话来说，就是：我们手里有21世纪的生产力，面对的是VUCA 时代的复杂问题，但我们业务流程和管理制度还停留在50年前，我们的管理理念却还被禁锢在2000年的农耕时代。
“管理理念却还被禁锢在2000年的农耕时代”，是什么意思？我们一碰到什么问题，就说是人不行。所有的问题，都是人不行。这对不对？既对，也不对。张三不行，就把张三咔嚓掉，李四不行，就把李四咔嚓掉。但这从根本上解决问题吗？不会，更多的时候我看到的，是企业在不断的折腾中走向平庸。
中国企业数字化转型其实也害怕折腾，需如临深渊、步步谨慎。
以上，是我思考的中国企业数字化转型的十大问题和一个根源。
林泽波：谈及“数字化企业”“企业数字化”，目前从各种维度对其特征有多种解释，还没形成统一的定义。
应将“数字化企业”的概念具体化，比如企业全面建设了数字化车间、数字化工厂、数字化运营云平台、数字化研发中心，数字化仿真实验中心、数字化立体仓库、业务运营使用了企业协同管理软件、工业软件等等，这样能更容易理解什么是数字化企业，如何实施落地企业数字化。
1.数字化企业：以数字化技术打通企业全流程价值链，提升企业价值
对制造业来讲，“数字化企业”用数字化技术打通企业的全流程价值链：产品全生命周期价值链，业务流程的价值链，资产的价值链，实现企业端到端数字化解决方案。
数字化企业用虚拟数字世界的数据，赋能现实物理世界的决策，应对市场的竞争和不确定性，更加敏捷地开发产品，柔性高效生产，更快速地交付；而且成本更低，质量更优，提高客户的满意度和市场的占有率。实现数字化业务模式和数字化组织的转型，提升企业的价值。
IT的技术例如互联网、云计算、大数据，OT技术例如工业自动化、工业边缘计算、工业通信等已经成熟，使用成本在下降，信息安全性在提高。信息物理系统CPS 和数字孪生Digital Twin 技术能帮助企业数字化方案的实施。物联网IoT，工业互联网IIoT，人工智能AI在中国快速兴起。数字化技术将推动企业数字化的加速发展。
2.企业数字化转型：需要懂IT、OT、DT，加上懂管理的人才
自动化、信息化、数字化各种技术具备, 但企业的数字化肯定不是纯技术问题。企业数字化还需要什么？需要懂得这个行业的知识包括工艺，产品的标准，质量的标准,更要懂得企业的管理及其业务流程。跨领域人才的需求， 加大了企业数字化的难度。
企业做数字化转型，应重视企业组织的数字化人才及技能培养，提前布局。企业需要既具备数字化全局思维同时又掌握数字化技能的人才，成为企业数字化推进的执行者。
企业数字化的服务商同样需要数字化跨领域的复合人才，具备数字化思维，掌握IT， OT 和 DT技术，又了解企业的行业知识，管理流程和业务流程。
跨领域人才涵盖IT、OT、DT，加上管理，才能做好企业的数字化转型。
企业领导者更应具备数字化领导力，制订明确的数字化战略，定位于企业全面数字化转型。
3.企业数字化转型无法忽视的问题：短期投入不一定有确定性的回报
欧阳老师讲到的中国企业数字化转型的十大问题和一个根源，还有一个无法忽视的问题。
中国制造业历来重视投入硬件设备，采购最先进的机器，按投资收益率评估项目。现在某些企业做数字化，也按传统的绩效系统来考核，比如软件需要增加投入几百万，企业就会问，什么时候产生投资回报？
这种评估机制在数字化项目上大都会失效。一套数字化系统上线，并非能立即带来神奇的经济效益。需要在确定企业数字化总体路线图的前提下，全方位系统性长期投入。打个不严格的比方，按工业4.0的进程，企业现在可能处于工业2.0水平，开始投入，提升到3.0，还不能全面释放数字化的价值，要持续投入跃过一个临界突破点，比如3.5，企业才能从量变到质变，全面跃升到数字化企业的高层次，实现经济效益的飞跃。经济效益是数字化转型获得的结果，而非目的。
数字化项目回报不确定性和长周期性，是对制造企业的数字化战略重大挑战之一。
4.企业容易忽视数字化转型的隐性价值
企业的考核指标是经济显性的，而数字化除了显性效益外还有隐性的价值，但企业难以评估后者的经济性KPI指标，容易被忽略。
举个例子，企业上了一套数字化生产系统，生产人员在生产线执行订单操作时，在工业平板操作，用扫码枪或传感器自动交互生成数据，不再像以前传统方式需要手工填写纸质表格。数字化带来了数据的自动生成和处理，避免了潜在的人为录入错误，实现了无纸化，生产-质量的协同和追溯，产品质量稳定了，一线员工的工作方式改变了，工作环境改善了，工作积极性高了。可能企业招聘年轻员工变得更有吸引力了。但是对企业来说，生产岗位没减少，难以评估这套数字化系统的经济效益，但是隐性的价值则是建立了数据来源数字化的基础。
5.各行业数字化转型的需求千差万别
众多的制造业，可分成离散制造、 流程制造、混合制造三类。沿着工业化、自动化、信息化、数字化、智能化的技术进化，可分析各行业数字化程度的差异。
各行业的生产制造特点决定了自动化、信息化、数字化、智能化程度的差异。
数字化与自动化是两个概念。半自动化的生产方式并不意味着不适合实施数字化。自动化程度高的行业，生产数据的采集相对容易，但并不意味着数字化转型就容易。
行业数字化转型指数历年的变化，透视出市场竞争是企业数字化转型的推动力。
谢谢大家的分享。
郭伟：数智化转型是近年来的热点，但随着企业的不断试水，却成了“围城”之势：外面的企业想进来，进来的企业想出去。紧跟数智化势的企业视其为未来竞争力，趋之若鹜，但投入大，收益小，不仅没有享受到数智化带来的红利，反而当期业绩下滑，碰得头破血流。没有实施的企业也反复掂量，但总觉得看不明白，行动起来缩手缩脚，数智化投入杯水车薪，几年过去了，又总是羡慕同行转型取得的成就。
战略的错误往往是因为战略思考不完整，战略的犹豫常常是因为战略思考不系统。战略思考不完整、不系统中，关键还是在于对客观规律的认知不清晰。
什么是数智化？如何实现数智化？还是要回到原点来思考问题。
1.企业数智化的四个阶段
根据一般理论，企业数智化可以分为四个阶段。
第一阶段，数据在线。数据在线实际上是解决业务数字呈现的问题。通过所有的业务线上化，使得业务数据在线呈现，企业业务能够用数字形式来予以表达。这一阶段企业基本是纯投入，难以见到效益。
第二阶段，自动流转。就是指在线产生的企业数据之间能够自动流转。数据自动流转对经营决策起到很好的支撑作用，决策层能够明显看到业务有数据，决策有依据。如果加以组织扁平化、经营责任和决策点下沉等一系列组织变革，是能够让整个公司的协同更加有效和高效，从而产生巨大效益的。但如果不能辅以组织变革，这一阶段的成果至多也只是为决策层提供了更好的决策依据和管控手段。
第三阶段，智能决策。数据流转的基础上线上化决策标准与规则，加以机器学习不断产生和完善新的决策依据，从而实现决策的智能化。这一阶段不仅仅依赖数智化建设，在管理上还需要辅以两大变革。一是业务变革。管理决策模式的根本改变，将对原有业务形态、业务模式、资源能力及现金流等方面带来重大影响，需要在新的环境下重构和革新，从而使得组织的最大效能得以发挥。二是文化变革。智能决策要求决策权将由“人”转移到“机”，决策的转移意味着权力的丧失，需要在组织扁平化的基础上，完成企业文化从“官本位”向“专业主义”的转变。
第四阶段，数字资产变现。数据自动流转和智能决策将形成大量数字资产，通过数字业务的创新实现数字资产的变现，是本阶段的重要特征。这一阶段本质上是企业内数字业务创业创新的过程，一方面需要企业内部能够产生一批精通数字产业、具备创业精神的准企业家队伍，另一方面需要企业家自身从经营企业向投资创新、经营生态转型。
2.企业数智化的五个观念
根据数智化四个阶段的特征，我建议企业应当树立以下五个观念。
（1） 企业数智化需要平衡投入与效益。
数智化的每一阶段投入与效益规律是不同的，企业需要根据自身情况有针对性地制定数智化策略，从而平衡投入与效益。
比如，第一个阶段只有投入基本没有效益，只是实现了业务的数字表达；第二个阶段数据自动流转的领域越大，能够支持的决策依据也越大。这里就有两种不同做法：一种是线型思维，企业所有业务全部实现在线化后，再推行自动流转；另一种是并行思维，按业务分步实施，一部分业务在线化后就实现自动流转。
线型思维能够彻底解决问题，但投入大、周期长，不适用竞争性强、规模不大的中小企业；并行思维先解决最紧迫的业务领域，虽然长远来看会存在重复建设、系统性不足等问题，但当期投入小、见效快，能够迅速支持企业增强竞争力。
（2）企业数智化需要“人机共同进化”
如我上面所讲的，在数智化实施过程当中，实际上伴随着的是组织变革、业务变革和文化变革，人机需要共同进化。“软”的变革不到位，“硬”的转型也将难以实现。
数智化变革是一场全方位的变革。除了系统、流程这些变革以外，管理机制、管理模式、人员素质、人员专业技能，甚至企业文化和企业家思维，都要做相应的转型和升级。这个方面现在很多公司也跟不上，只重“硬科技”，不看“软实力”；用的是现代化的系统和方法，却仍旧延续传统的行事做事的风格。这样的做法，怎么能够见到效益呢？
曾经看到一家企业，生产环节已经能够实现自动排班和定量生产了，但是不行，必须从系统里边将数据导出来以后再人为决策，决策后再导回系统内走流程。我问为什么要这样做？回答是要防止机器出错，万一有风险怎么办？和该企业的老板谈起此事时，他一语道破，“不这样做他就没位置了”。企业数智化进行到一定阶段，管理团队就是最大的阻力。因为随着智能决策，传统管理团队的作用将不断消解。然而，问题在于他们同时还是数智化转型的实施者和评价者，如果不能够做到“人机共同进化”，可以想见到企业家收到的都是什么样的信息，数智化在企业实际上是如何运转的。
应当看到，如何精准结合“软”“硬”两方面，实现“人机同步进化”，企业自身的推动力是不足的，软件实施商、数智化系统实施商的推动力也是不够的，将来有可能企业需要的是系统性、整体化、伴随式的一揽子服务。将来的企业数智化建设一定是硬件强基、软件驱动、变革增效的过程，企业可能要借助“管理咨询公司+系统实施商”的资源力量。
（3）企业数智化需要企业家牵头组织配套
数智化转型到底是一个公司的整体变革，还是一个部门化的工作？
企业往往强调数智化是全公司的事，是整体变革。但实际上呢？往往是成立一个部门，把这个事归属到部门，然后这个部门就开始开展工作。结果这个部门一开展工作，会发现他所有的工作都依赖于所有的部门，依赖于所有的工作场景，开展起来就会很难。用部门化的方式去解决一个全局性的问题。这本身就是自带矛盾性的东西，怎么来进行有效的开展？
相对来讲，数据在线、自动流转的两个阶段，用企业家牵头、公司层面决策、部门化实施的方式是没问题的。但是到了智能决策和数字资产变现的阶段，完全难以用部门化的方式进行。在自动流转和智能决策阶段，阻力会最大。而且在这个环节当中，各个组织之间的协同方式已经发生了本质性的变化，所以组织变革在这个环节里边一定是跟上。组织的扁平化也好，数据决策也好，处于这种情况之下，权责利体系跟原来的不一样了，就要重新再做界定，重新再做构建，否则就会出现一堆的反对声音。
有家企业，数智化实施多年，积累了大量的数字资产。企业家很想把这块发展成一块新业务。于是成立了新的事业部，给予团队30%的股份，内部选拔人才，结果没有一个主动报名的。没办法，指定了某总负责，这名干部找老板谈话说，干坏了可不能算我的啊。说明什么？说明企业内部根本没有形成准企业家的机制，也没有形成敢于创新、勇于担责的准企业家团队。同时也说明该企业家在组织发展这方面的准备度也不够，业务创新等于新领域的创业，是完全依赖经营团队的，事业部的结构和30%的股权，怎么能够推动准企业家的出现呢？
所以，在不同阶段里采取的组织形态，采取的资源配置方式，也是不一样的。
（4）企业数智化需要“站在巨人的肩膀上”
企业做数智化，需要认真考虑如何有效运用现有的成熟理论、方法、工具，以及平台技术和专有资源。
我见到很多企业，数智化建设还用的是传统思维，企业一家独建，所有的投入全部都是自行投入，全部从头建。机房重建，云平台重购，流程重新梳理，系统重新搭建……有很多企业的部分业务，已经有云平台，有服务器，也有机房；同行业中的业务流程与系统也有现成的，但实施者说不行，就得全部重新来。
现在已经是2022年，数智化的条件比前些年已经好了不少了，有许多前驱者已经做出了贡献，积累了不少好的经验；企业数智化也已经成为一个产业，在其中提供服务的中介机构、专业平台公司甚至专业投资基金层出不穷，技术方法成熟的也非常多。如何运用现有的经验与技术实现一步跨越，是企业需要思考的问题。
“站在巨人的肩膀上”，充分利用各种资源做好整体规划，是提高数智化实施与落地性，更快见到效益的最好方法。
（5）企业数智化需要系统思考底层逻辑
最后要说，企业一定要系统思考推动数智化转型的底层逻辑是什么。未谋而先动兵家之大忌，但在数智化方面，绝大多数企业都犯了同样的错误。
我们尝试着询问了部分企业，为什么做数智化转型。得到的答案基本上是两种。
一种是，“数智化是趋势，不做就没有未来”。另一种是“数智化是改善公司经营和管理的有效手段，做数智化是为了减轻企业家经营企业的压力”。我们把第一种答案叫做“跟风逻辑”，第二种答案叫做“减负逻辑”。
两种逻辑都只浮于数智化的表层，而没有从自身企业的底层逻辑出发，思考数智化究竟能够带来什么样的意义与价值。相应地，这两种逻辑虽然导致的企业行为不同，但都没有收到数智化应有的效果。
持第一种逻辑的企业，会长期地、持续地进行数智化投入，但缺乏系统策略与方法。结果就是，发现成本在持续地增加，效益却并没有增长，甚至有的时候效益还在持续下滑。持第二种逻辑的企业，视数智化为管理和决策的手段，巨大的投入最终只服务了老板一人，既没有带来组织的协同，也没有带来业务的增长。
因此我们建议，数智化的起点应该在规划的基础上再前移一点，要完成数智化底层逻辑的系统思考，要在数智化的背景下重新思考企业的使命、愿景、价值观、战略定位与目标、组织建设与原则、核心能力与机制等话题，在系统思考的前提下达成团队共识。
04
彭剑锋：数字化时代更需要企业家思维、企业家精神和企业家的洞见力
彭剑锋：目前，数字化的转型升级已成为全球领先企业的核心战略，中国企业如何提高对数字化的战略认知，如何重塑数字领导力？我认为，顺应趋势，下数字蓝海，抢占数字化战略制高点，加速数字化转型升级的投入与落地，真正推动并实现数字化的转型升级，是中国企业未来必然的战略选择与核心的战略命题。
1.中国推动数字化转型升级的先天优势
现在为什么提出“登科技高山，下数字蓝海”？数字化还是个蓝海，是未来中国新的经济增长点，也是中国经济未来的驱动力。如果说工业文明时期，我们落后于西方国家150年或者100年，那么在数字化时代，在应用层面上，我们和世界是同步的，甚至在某些程度上，我们还是领先的。从这一点来看，在未来一、二十年里，中国企业如果要真正提升全球竞争能力，数字化转型升级是一片深蓝海，我们要努力去获取这种数字化方面的领先的红利。
我们把第一代互联网叫商业互联网，第二代叫产业互联网。在产业互联网时代，中国推动数字化转型升级有自身的先天的优势。
第一，我们有全球最完整的制造产业价值链，有全世界最丰富的数字化的应用场景。
最近，国家政府层面在倡导中国民营企业走专、精、特、新的道路。在这一方面，德、日企业做得很好，是我们学习的标杆。德、日众多企业在一个细分领域能专注做好一个产品，甚至一个零部件，而成为隐型冠军。确实，对于中国绝大多数中小企业而言，不一定都要追求做大，而是要追求在细分领域与市场做精、做强、做好、做久，这一方面，许多德日企业的模式是值得中国企业学习的。但从产业互联网的角度，我并不完全看好德、日企业，而更看好美国企业，美国企业的商业模式更具有未来性，更值得我们研究和学习。我认为未来在产业互联网时代，真正有整个全产业链、全制造链的数字化应用场景，最具有产业互联网优势，同时也有最丰富的数字化应用场景优势的，只有两个国家，一个是中国，一个是美国。因为只有中国、美国才具有真正的数字化平台企业与海量的大数据支撑。
在这一方面，日、德跟中国、美国相比还是缺数字化大平台与大数据聚合。虽然日德，尤其是日本企业，在某些细分领域里面的核心技术可能是在全球领先的，但日本经济为什么这么多年没怎么发展？除了人口老龄化，需求动力不足之外，很重要的一点是日本企业太封闭、不开放。在数字化时代，也是大数据时代、数智化时代，必须要开放，只有开放才能获取宇宙能量，才能真正产生数字化的倍加的指数型能量。日本很多企业，在行业里头都是全球领先的，本质上是因为他们吃独食。另外它技术领先了，但是它的不开放，最后导致没有市场支持，大家不跟他玩。产业互联网时代，产品与市场、技术与市场，具有二象性，两者要开放、要融为一体。空有技术领先，没有产品的市场规模应用迭代、没有海量的大数据聚合、没有生态的融合与进化，很难形成产业互网优势。在这一方面德、日企业是缺胳膊、缺腿的，而只有美国、中国的企业才具有产业互联网时代的整体先天优势。
所以，虽然中美正进入战略竞争时代，美国试图通过各种手段遏制中国发展，但在产业互联网时代，中美的技术与市场是难以完全切割或脱钩的，该打打，该和和，打打停停、停停打打，缠斗融合，斗而不破应成为一种常态。中国企业还是应以更开放的心态、更大的自信与灰度智慧向美国企业学习，在与狼缠斗中成长。
第二，中国的产业现状适合数字化平台应用。
我们整个产业集中度低，消费需求巨量而个性化，实际上特别适合数字化平台这种应用。因为数字化是适应海量的、碎片化、实时的、多场景的满足客户需求的价值创造方式与获取方式的一场革命。“平台化+碎片化”，适合把碎片化的应用场景通过大数据，通过平台，得到综合运用。
从宏观层面上，数字化已作为国家战略，大数据与平台化是需要靠国家力量来推动的，它能够集中配置资源。美国也正是因为意识到了中国体制集中力量办大事的优势，所以坚决反对中国工业4.0发展战略，美国为什么要全力打压华为，就是因为华为5G技术全球领先。1G到4G 只解决了人与人的连接，而5G则能实现万物互联，从而实现人、机、物三元融合，成为万物互联与数字化的基础工程。美国绝对不愿意输在基础工程上面。美国对华为的全面打压，恰恰说明中国在数字化的基础技术上是有先发优势的。
第三，中国拥有着巨大的人才供给的红利。
中国高等教育的跨越发展带来了人才的量的积累。这么多年，虽然我们总是批评中国的高等教育过度追求量的增长，但我们不得不承认，量的增长使我们具有一定的大学生人才红利。过去我们说中国有劳动力低成本优势的红利，现在到了大数据时代，中国高等教育发展所积累的人才红利，使得我们的软件工程师、硬件工程师在全世界的供给是很充足的，我们有着巨大的人才供给的红利。
第四，中国企业行业发展有着良好的大数据基础。
还有，在文化层面，中国人不太注重隐私权，能够把大数据迅速集聚起来。大家看到，朋友圈里，跟男朋友、女朋友吃顿饭，全家聚个会，都会晒出来。这种行为本质上是晒隐私权。所以中国要搞大数据，搞数据整合，也算是有特别的文化优势。
2.数字化转型升级是中国企业的发展机遇
在应用层面上，如果中国企业能够抓住历史性的发展机遇，在某种意义上我们就可以实现变道超车。面向中国未来发展，确实要把数字化作为核心战略，作为国家经济新增长点。
客观来讲，现在我们在推进整个数字化转型升级过程中，中国企业本身面临很多的先天不足、先天障碍。而且目前真正通过数字化转型升级，能够带来企业系统效率提升、人均效能提升、竞争能力提升的成功案例不多。一些企业甚至成了推进数字化转型升级的先烈。凡是做数字化转型的企业，在前期炒概念的时候，市值都涨得很好，但是真正到了亮业绩的时候，却囊中羞涩。即使如此，我仍然对中国数字化转型升级很有信心。这有点类似当年中国推ERP，那些奋勇当先的先烈也没一个业绩好的，等到整个社会全部推动起来以后，大家承认ERP对于整个企业系统效率的提升还是有好处的。
任正非说过，领先三步是先烈，领先半步是先驱。怎么能把握这个点，把握推动数字化转型升级的先机与节奏？其实数字化转型升级是要花钱的，是要投入的，但是中国企业本身利润低，尤其遇到疫情冲击，遇到中美之间的战略竞争，中国除了国企以外，民营企业的整体利润率是在下降的。这是很严酷的一个现实。
3.中国企业数字化转型升级的底层逻辑
中国企业在数字化转型升级的底层逻辑、价值观上，要确立正确的价值观，要重新回归到底层逻辑，去思考数字化转型升级的问题。底层逻辑主要有以下几个。
第一，长期价值主义。
现在绝大多数中国企业推动数字化转型升级，还是把它当成一种风口，当成一种投机行为，急功近利，行为短视。恨不得今天砸500万，明年就给我带来1000万。而且中国的工业企业都有一个典型特点，这是我做咨询几十年特有感触的一点——企业都比较注重硬件投入。我们一个咨询客户，老板一下舍得拿4个亿建工厂，但我问他为什么不能拿400万去搞人才培训？他说彭老师，建个工厂我才有感觉，人才投入这东西看不见，摸不着，我心里没底。
中国企业发展过程里，历来不重视软实力，而一个企业持续的竞争能力，长期的竞争力，一定来自软实力。大部分企业还是投机思维，还是急功近利，短期绩效价值导向，经济价值导向，所以喜欢投硬件、投设备，不愿意对软件、信息化做长期的投入。
企业没有确立长期价值主义，就导致我们现在整个数字化转型升级，IT的投入明显的不足。中国企业的IT投入到底占销售比的多少，这个数字可能惨不忍睹。我们能不能像研发投入一样，逐步去加大对IT和信息化的投入？
我们在做百果园咨询项目的时候，作为一个卖水果的企业，他的IT系统有800多人，他们在整个转型升级的过程中，所面临的最大的投入是IT，确实太烧钱了。我的学生想创业，搞一个古玩的 APP，一年多时间烧掉400多万，什么成果都没有，我就赶快让他收手，赶快止血。IT确实挺烧钱的，那么到底占比应该是多少？现在普遍来讲，中国不光是IT投入不够，整个研发投入也不够，应该加大IT和研发“双投入”。
当然，企业认为本身利润就低，我投不起。这是一个到底鸡生蛋，还是蛋生鸡的问题。登科技高山，下数字蓝海，都得投入，都得花银子，你如果不舍得投入，最后数字化转型升级又是完成了一个概念，不可能真正为企业带来价值。长期价值主义就是要走长期投入的道路。
第二，创新向善的思维。
为什么我们现在提出要创新向善？中国企业，尤其是互联网企业，确实是价值观底层逻辑出了问题，利用大数据，利用算力算法做的事，就是怎么整消费者，怎么从消费者多捞钱。这种价值观不改变，大数据和数字化智能化的确会妖魔化，会作恶，甚至会带来灾难。有的企业，偷偷弄了一帮心理学家，天天研究怎么实现游戏让人上瘾，他们不说“上瘾”，而是说我的系统让你用了之后离不开。这样的底层逻辑是扭曲的。
最近许多互联网头部企业纷纷砸钱去做慈善，你捐200亿、我捐1000亿，似乎谁砸钱多就谁的社会责任感强，做慈善还是步入互联网企业的砸钱思维，企业的社会责任不是靠砸钱砸出来的。我认为，是企业的价值观出了问题，还是流量思维，还是砸钱思维，以为砸钱做慈善就是在履行社会责任。社会责任是每个人的责任，社会责任不是侵犯中小股东利益，拿上市公司的钱去搞慈善，你得拿自己口袋里的钱去捐。企业捐1000个亿，不如企业家个人拿出100万更有价值更有意义。慈善是靠每个人自愿去做，形成一种社会风气，你能够通过100万带动整个社会，都去做慈善，都去关注弱势群体，这个社会就美好了。
企业现在的问题就是底层逻辑不变，砸钱来解决舆论问题、形象问题，按这种路径依赖的思路，你1000亿砸进去，你的形象会更差。因为你企业的整个价值观不是向善，而是想尽办法怎么从老百姓兜里面去掏钱。不改变这种思维，大数据化所带来的可能就是一场灾难。所以华夏基石提出来，企业的价值观应是长期价值主义和创新向善。
第三，基于长期主义做出数字化转型升级的系统规划。
中国的企业千差万别，每个企业处于不同的发展阶段，数字化也处在不同环节，都要回归到我这个企业做数字化，具体目的是什么？目标值是什么？
中国绝大企业现在还处在数字化的第一个阶段，就是数字呈现。还没有利用算力算法，打通消费者与生产者之间的关系，还进入不到大数据决策阶段，所以谈不上有效率。所有的企业只是一个数字化呈现中心。
从数字呈现到数据流转，再到第三个阶段支持决策，提高决策的速度，使得成本更低，质量更好，速度更快，真正使得企业进入到全新制造的时代。这个过程是一个长期的过程。
中国企业搞数字化，管理机制差，工业文明的很多基础管理1.0版本都没有，确实面临基础地基不牢的问题。在一个基础地基不牢的地方去盖一个数字化大厦，第一产生不了效益，第二有可能崩塌。很多企业现在盲目推进数字化转型升级，转型升级的目的、目标不明确。要想清楚到底该怎么办，不同的发展阶段，要基于长期主义，做出对数字化转型升级的系统规划，第一步达到什么，第二步达到什么，稳扎稳打，逐步趋近目标。
中国企业的数字化转型升级，我认为既要循序渐进，也要不断去渐进式推进，不断迭代，同时要四步并作两步走。在大数据时代，工业文明的有些课要补，但有些恰恰要抛弃，所以继承和扬弃要并行，企业发展要加速。你不能等我做完1.0，才到2.0，再到3.0，有时候四步并作两步走，三步并走一步走都可以。
这里也面临一个推进的层次、节奏怎么来把握的问题。比如，流程数字化，业务数字化，数字业务化，这三者出发点不一样，那么核心应该抓什么？对于中国企业而言，第一步，业务流程要数字化。中国企业实践层面的一个问题，就是整个业务流程不规范。美的改革，很重要的就是以客户为中心去拉通组织与流程。所以企业未来的数字化转型就是真正实现客户导向，真正以客户为中心，拉通组织流程和各职能体系。
第二步，人才的业务活动数字化。这包括业务和业务活动，实际上是包括物跟人两者都要推动，实现业务跟业务活动数字化。涉及到整个数字化如何跟业务体系融合，如何跟人力资源融合。现在所面临的问题是两张皮，整个业务部门的数字化和人的业务活动数字化，没有真正实现。
最后才上升到数字业务化，就是业务模式创新。依据大数据做决策，依据大数据做商业模式创新，尤其加上人工智能以后，推动整个企业的客户一体化体验，系统效率提升和企业内外的创新。
智能化未必就等于数字化。而数字化，现在也未必就是智能化了。中国企业所处的层次不一样，在实践层面，未必一定要实现了AI以后我才能搞大数据。
很多企业处于半自动化阶段，大数据仍然起作用，仍然可以产生价值。而且你实现了智能化未必就能够实现数字化。我在顺德看的很多工厂，现在都实现了智能化，但是它没有实现大数据决策。大数据的这种效能、经济价值，并没有被深度挖掘出来。曾鸣所提到的数字化四个层次：数据在线、自动流转、智能决策、数字资产变现，结合到中国企业的发展来讲，你如何在这四个层次上一方面要渐进式推动，另一方面要几步并作一步走？用量子理论来讲，中国企业也需要跃迁，不一定是连续性走过四个层次。企业既要掌握节奏夯实基础，同时要跃迁思维。在大数据时代是完全可以做到这一点的。
现在是大家第一步就想达到第四步的效果，但是你还在数字呈现的阶段就不可能产生价值，根本上还是体现出大家的急功近利的心态。从根子上来讲，企业必须要解决底层逻辑的价值观引领问题。
4.引领数字化转型升级是企业家和高层领导团队的责任
整个信息化是一场系统的变革，它不是一场技术的革命，尤其是不能把产业互联网和数字化作为一种技术。一个方面它是互联网技术的综合应用阶段，另外一方面，它是一种系统的变革和创新，涉及了从理念，到管理体系，到组织，到人才机制的一场系统的变革。
要引领这一场系统的变革，肯定不是首席信息官的责任，而一定是企业家的责任和企业高层领导团队的责任。我们华夏基石也提出来，中国企业要推动数字化转型升级，首先是企业家要亲自来推动。而且，从企业家到整个高管团队，首先要对数字化、信息化进行认知与思维的革命，否则，中国企业不可能真正推动并完成数字化转型升级的。
同时，华夏基石提出，中国企业推动数字化转型升级，必须要有基于数字化转型升级的顶层设计。首先是观念的转型，态度的改变，能力的提升，其次是确定数字化转型升级的策略、绩效节点。真正将其做为系统工程来推动，不能将数字化转型升级作为首席信息官的责任，否则信息化、数字化就成为一个孤岛，难以跟业务融合在一起。众多企业的数字化转型跟整个业务是两张皮，在业务部门看来，就是在找麻烦，在制造工作，并没有带来系统效率的提升。
企业数字化转型，一个要实现客户体验一体化，二是实现系统效率的提升，三是有利于企业的开放式系统创新。这三个都没达到，大家就是玩概念，导致信息部门、业务部门，各搞各的，没有合力。企业的产品全生命周期价值链、业务流程价值链、资产价值链这三个价值链实现了打通，才能去实现基础大数据端对端的有效管理，才能提高系统效率，提高整个企业效率。
5.企业数字化转型升级需要外脑支持
还有很重要的一个问题，就是数字化转型升级需不需要外脑的支持，需要咨询公司进来辅导？
其实数字化转型升级发展到今天，是需要第三方服务的。因为它不再是信息部门一个部门的事情，而是一场系统变革，涉及到一个企业的战略、组织、人才、机制的系统创新。我认为企业的管理变革，管理的升级，在某种意义上，首先要配套，甚至要先行。
一个企业推动系统的数字化转型升级，没有第三方的服务是不可想象的。所以必须要有开放的思维。中国企业现在推动数字化转型升级的现状，总体还是比较封闭：一个是信息部门封闭；一个是企业跟产业链之间封闭；第三是跟第三方服务封闭。实际上，咨询公司可以基于数字化，去帮助企业。我们至少可以做几件事。
第一，引入适配数字化转型升级的新的理念。帮助企业完成基于数字化的顶层设计，制定数字化转型升级的战略规划，帮助企业进行组织变革和人才机制创新，使得整个组织和人才机制创新能够符合数字化转型升级的要求。
第二，建立一支专家队伍。企业需要外脑的支持，所以未来咨询公司有着广阔的前景，但是咨询公司本身要转型升级，这就是为什么华夏基石提出要整合数字化转型升级的专家队伍。我们希望大家一起来做这件事，因为现在靠单打独斗是赢不了的，你靠任何一个人的个人力量都很难去改变整个的局面。我们已经有了一批来自华为、美的、西门子、IBM等企业的专家队伍，他们帮助企业做过数字化转型升级实务。
第三，形成数字化转型升级的精准化实施计划。我们的咨询服务应该打出自己的旗帜，提出自己的价值主张，并且能作为我们咨询服务公司的未来业务的新增长点。当然我们也需要跟外部去做合作，做数字化转型光靠软件公司，也不行的，尤其建设人力资源的这一块，软件解决不了。我们也需要跟软件公司合作，让信息化和企业各项业务顺畅对接协作，而不是两张皮。
传统的咨询走到今天已经遇到了瓶颈，现在必须跟数字化大数据结合在一起，这方面国外也没有成熟的资源，我们可以领先去做。将来我们可以成立合资公司，用生态的理念，用开放合作的理念去做。也不排除将来我们靠自己的专家队伍，做出来一套软件。我们已经有成熟的企业案例做出来，有领先的业务变革、管理变革方案，现在只要把服务数字化转型的专家队伍建起来，做一套数字化规划和架构设计，再把中间的技术环节一打通，后边就能对接数字化的实施。咨询公司的转型升级，一定要有自己的技术，有自己的技术平台你就可以去接咨询项目，这是我们未来业务的一个增长点。
简言之，就是数字化转型升级的精准化实施计划，从顶层设计、到整体规划、到数字化成熟度评估，到精准实施，附之以针对团队成长的观念转型、能力提升工程。
第四，充分挖掘数字化转型的价值。我们一方面要去挖掘中国企业数字化转型升级的显性价值，另一方面也要重视数字化转型的隐性价值。其实数字化转型升级的推动过程中，可以体现为显性价值，也会产生很多隐形价值，但是有时候得不到体现。如何使得隐性价值显性化，让大家认识到这种价值的存在？我们要建立一套数字化转型的价值诊断系统，或者说评估体系，把数字化转型的整体提升价值能够清晰表达出来。
未来华夏基石要成立企业数字化转型升级研究院，在我们的一套数字化转型升级的价值主张，一套精准实施策略，一套数字化转型升级的评估体系的基础之上，真正在数字化转型升级上把软硬相结合，构建能够体现我们咨询公司管理理念和思维的一套软件系统，实现“管理思想线上表达”，在数字化理念的转型，能力的提升，领导力提升方面，提出一些新的方法论。
6.数字化时代更需要企业家思维、企业家精神和企业家的洞见力
到了数字化时代，很多人说，彭老师，以后就不需要企业家了，因为有算力算法就够了。我的看法恰恰相反，真正数字化以后更需要企业家思维，更需要弘扬企业家精神，需要企业家的洞见力。否则所有东西都靠大数据说话就可以了，就不需要企业家精神，不需要创新了。
因为未来是不可预测的，充满不确定性，不是说所有东西都可以通过算力算法算出来。只是对于确定性业务来讲，确实可以通过算法来实现规范化、常态化。应对未来的不可预测，我们需要企业家精神，企业家的洞见和担当。唯独这个东西是AI和大数据替代不了的，而且任何时候都不可能被AI所替代。
还有，人的情感服务也不可能被替代。无论人类的需求怎么升级，人的创新能力，人的深层次的情感，复杂多变、宏阔巨量，是AI永远替代不了的。
所以，未来中国推进大数据的发展，很重要的一点就是，在人力资源的大数据管理上，还是要体现人文关怀，让大数据具有温度，让大数据能够体现企业家的洞见力，企业家的精神。这跟企业价值观有关系，跟前面所讲的底层逻辑有关系。
来源：华夏基石e洞察（ID：chnstonewx）
华夏基石e洞察原创，文章仅代表作者本人观点
对话专家
彭剑锋，教授，华夏基石董事长，著名管理学家，《华为基本法》起草专家组组长
欧阳杰，华夏基石高级合伙人、副总裁，华夏基石数字化转型升级首席专家
林泽波，华夏基石数字化转型升级首席专家、原西门子中国区副总裁
郭伟，华夏基石高级合伙人、副总裁，华夏基石首席人力资源专家
宋劲松（主持人）：华夏基石高级合伙人、副总裁，华夏基石e洞察总编
01
欧阳杰：中国企业数字化转型的十大问题和一个根源
欧阳杰：中国企业数字化转型的十大问题和一个根源
欧阳杰：从2017年开始做企业数字化转型，也研究过不少企业特别是制造业和零售业的数字化转型案例，发现到目前为止，中国企业在数字化转型上能称得上成功的案例很少。在此借用彭剑锋教授的思维框架，和大家探讨中国企业在数字化转型过程中高频出现的十大问题。
1.中国企业数字化转型的十大问题
问题1：眼高手低
“眼高手低”的问题，形象地说是，要的产品是奔驰，但是给的预算是奔腾。
讲一个真实的案例，为了方便我隐去企业名字。去年我去一个制造企业，给他们讲美的、华为和IBM的数字化，然后说他们在数字化上落后同行标杆至少五到十年。企业董事长听完把CIO抓过来一通臭骂，说我这么重视数字化，你怎么就把企业怎么干成这个样子。当时我也不好说什么，随后我和CIO交流，问去年企业在IT上投资多少，得到的数据是加上IT人员工资在内不到600万。
第二天我和跟老板交流，说你真不能责怪CIO，你们在去年在IT上的投资总共才600万，相当于企业营收的千分之一，这样的比例，你还真不能对企业信息化和数字化有什么期望。他直接就问，制造行业应该给IT投多少？我说国外的数据，投2%很正常。
这是很典型的“眼高手低”。老板经常在外面上课，会看到外面很多新东西，回来越来越觉得自己IT不行，觉得自己管信息化的领导水平不高。当然可能有这些因素在里面，但回过头来想想，就千分之一的投资，以这样“奔腾”的预算，要CIO干出“奔驰”的活，CIO再强只能说“臣妾做不到啊”。
问题2：割裂支离
企业IT、DT、OT分离得严重，导致企业到处都是数据孤岛。
我们曾在一个很大的企业去做数字化转型。老板对数字化非常重视，内部既有信息技术部也有大数据部，既智能制造部也有精益推进部。看上去职能挺全，但大家九龙治水，说是以客户为中心服务业务，但典型的金字塔结构下，大家都自觉不自觉地变成了以KPI和老板为中心，各自为政，按怎样快速出业绩、怎样让老板看到成绩来干活。这导致的结果就是，是企业在IT上花了很多钱，但产生的实效却不多。当然外面的人去企业参观，看到作战指挥室和客户中心里的大屏，会觉得这个企业数字化做得非常不错。但业务条线的人员经常问：这些年在IT上花这么多钱，采集了这么多数据，到底给我们带来了什么价值？他们内部创造了一个很好的词，叫“线上无解”，戏称过去是 “线下无解”，现在是线上有了数据和系统但问题却变成“线上无解”。
问题3：三化一统
企业数字化转型有三个事情挺重要。
第一，流程数字化。包括流程优化和优化后用系统固化如IPD、OTD、CRM等。
第二，业务数字化。即直接为客户创造价值的产品和服务的数字化与智能化，这和软件定义产品及线上线下融合等密切相关。
第三，数字业务化。亦即把流程数字化和业务数字化所形成的数字资产变现，如约翰迪尔公司通过传感器收集设备、土壤和庄稼数据，整合外部市场与天气数据后，给农场主提供收割时间、包装规格以及庄稼增产等增值服务，这些服务2017年给约翰迪尔公司带来了10多亿美元的营收。
很多企业把流程数字化、业务数字化及数字业务化混在一起让一个老总主导，试图“毕其功于一役”，但结果往往不尽人意，背后的原因，不是主导者能力不行，也不是大家不努力，而是从一开始就在结构上犯了错误。
流程数字化如果走软件包如sap驱动的模式，由IT来牵头问题不大。但业务数字化如做智能产品和智能生态，如由IT来牵头就挺麻烦。因为业务数字化的主导者只能是业务，这就象直线经理是人力资源管理第一责任者一样，如果企业把人力资源管理部门作为人力资源管理的第一责任者，可以大体推断，表面上重视人力资源管理，但实则是一开始就是把人力资源管理部门往火坑里推。
当企业希望把数据当成资产出售时，企业应把数字业务化当成独角兽去孵化，否则将新业务放在原有优势业务中，结果大概率是“大树底下、寸草不生”。如果采用新业务孵化模式，主导新业务的人最重要的素质是要有企业家精神，而不是多么精通数字技术。
把三化混在一起，由一个部门或一个副总去分管，看上去是统一领导，但最终效果不佳。背后的原因，虽然这三化与数字技术高度相关，但成功关键要素各不相同，且对领军者的要求区隔很大，而且要找既懂流程、又懂业务、还懂数字技术而且有企业家精神的超级英雄，很难。
问题4：主体错位
很多企业把 IT当成工具，让IT主导企业的数字化转型。
IT是不是工具？是工具，但不能纯粹当成工具。哲学层面看工具有三大要素：工具本身、工具使用者、工具使用环境。如果忽略工具使用者和工具使用环境而让工具自身异军突进，最后的效果必然不理想。
企业数字化转型，表面看好像是IT系统的升级，深一层看是业务的变革，本质上则是员工特别是干部的思想观念和行为模式的转型。这样的转型只能由老板亲自挂帅，而不能委托给任何人——包括CIO在内。交给CIO主导，先不说CIO对业务理解多深，就说CIO和业务产生冲突时，一两次老板会给IT打CALL，但次数多了呢？如果变革中业务因各种原因而下滑严重呢？老板依然一如既往为IT站台？
问题5：方法错配
现在我们都在讲数字化转型，但驱动数字化转型的还是工业3.0时代的思维。
举个例子。工业3.0时代开发产品，IPD的确非常好。到了工业4.0时代，“产品即体验，体验即产品，产品即服务，服务即产品”，这个时候如果还用IPD这种重装方法去开发产品，最终开发出来的东西和跟客户的需求，以及开发速度跟市场的匹配，其实是有问题的。
昨天我们跟一个车企讨论。他们开发一款全新的产品需要36个月。老板觉得，这么长的开发周期肯定不能接受，因为等企业把产品把产品推到市场时，市场和客户早已不是36月前设想的市场和客户了。但技术中心老总也很委屈，说BBA也要这么长时间，我这个速度在业内不慢，而且这个流程是和国际知名公司一起做的，对标了国际主流大厂的最佳实践，所以也流程没问题。
这里本质的问题是方法错配。不能说IPD不好，不能说BBA的开发流程不好，只是这些方法是产品主要是硬件且市场变化不快时代下形成的最佳实践，和当今乌卡时代及软硬结合或软件定义产品的行业不太适应了。
问题6：三重三轻
第一，重功能，轻体验。不少企业做新能源车，都关注新车续航里程。特斯拉也讲里程，但更重体验。我见过一特斯拉客户，之前开几百万的奔驰，买了特斯拉后很少开奔驰。我问为什么？他说开特斯拉一周以后，发现特斯拉懂我。另一个例子，是企业上信息系统更多是管理者的管控视角，界面难看，员工使用体验差，虽然绩效考核和检查稽核能在一定程度上实现或满足管控的目标，但很难想象，一个用户体验不好的应用，一个用户一边使用一边骂娘的系统，他真能满足管理者上系统之初的期望。
第二，重系统固化，轻后续迭代。企业花几千万甚至上亿上ERP系统，舍得。但是上完系统后，你要他养花大价钱养一批既懂ERP又懂业务还懂流程的IT团队，以便后续能根据业务需求不断地优化迭代这个系统，他就舍不得了。
第三，重看得见的大屏小屏/BI，轻看不见的数据治理。红杉资本《2021年中国企业数字化年度指南》指出，数据治理已成很多企业数据应用的主要障碍。本质上讲，数据治理很多时候是费力不讨好，当下要花钱却短期难见效的事，因此，就算IT部门知道重要想推，也很难说服老板和业务部门投入精力来做。
问题7：底线问题
底线问题有关价值导向，主要讲数据隐私与科技向善的问题。
数字化转型可从两个层面考量，一是工具理性，一是价值理性。工具理性主要讲投入产出比，虽难精准计算，但至少可以用信仰方式去解决，即我虽然帐算不清，但我知道如果不搞数字化转型，不在信息技术上高强度投入，企业今天和明天没有问题，但明年和后年就不一定能活得下去。
价值理性是讲，企业数字化转型，会影响员工、客户和伙伴等方方面面的利益相关者。比如很多互联网企业通过APP收集了很多用户数据，但这些企业将用这些数据来杀熟。商业角度无可厚非，道德层面却令人不耻。还有央视315曝光了一些企业泄露大量用户的简历信息，导致网上一片哗然。其根本原因是这些企业在数字业务化上的价值观有问题。
对内部员工呢？一样也存在这样的问题。现在还有不少企业上IT系统，一开心就是站在管理者的角度，强调流程的规范化和对员工的管控，看重内部秩序。这对不对？很难说错，但至少和数字化转型想要的终局和初衷不相符。数字化转型的目的是通过连接和赋能让用户体验更好、企业运营效率更高、产品和服务更新迭代更快，是用先进数字技术在成就客户、员工和伙伴之中成就自己，而不是用数字技术让自己站在更有权势的位置去压榨别人——这样做短期可能管用，但长期一定会反噬自己。
问题8：琴瑟不合
数字化转型挺复杂，企业单靠自身力量很难转型成功。很多企业也意识到了这一点，因此一开始就会找外部合作伙伴如咨询公司和软件供应商等一起推进。
我夫人是在企业里做HR，她们企业本来想请一家咨询公司来做架构梳理项目。单位书记说：做什么做？前些年集团花了几个亿，请全球顶级咨询公司来做，结果就做成这样子！我们这么小的企业，还要花这个冤枉钱？我发现，这样的案例还不是个例。因此我总结了一句话：企业数字化转型中的甲乙方，以甜言蜜语豪言壮语起，以一地鸡毛伤心难受终。简言之：双方琴瑟不合。这中间，双方都有原因。
咨询公司的问题，是把这个事情当成生意。而企业呢？企业在数字化转型中的问题，不能完全说是企业在转型之初没有想明白，而是转型推进中缺乏定力，而缺乏定力的原因，是自己对对数字化转型终局缺乏信仰。华为在这个方面真的很伟大，当年任老板当年在变革最困难时提出“穿美国鞋”、“先僵化后固化再优化”、“削足适履”，毫不动摇，坚定推进，这才造就了全球独一份的华为和IBM的传奇。
问题9：单打独斗
受三一树树互联和美的美云智数的影响，不少有实力的企业在数字化转型时，首先想到的是自力更生，恨不得从ERP到算法平台都自己一个人搞，最好也能弄出一个市值百亿甚至千亿的独角兽。这个想法很好，但现实很骨感，不排除极少数的企业能复制三一和美的成功，但绝大多数企业数字化转型走单打独斗的路，从一开始就要注定失败。
下面这个案例很可能代表中国产业互联网的另外一个新方向。
台州有很多机床企业，这些企业规模不大，基本各搞各的。虽知道未来图景，但要说谁去站在更高的角度把产业链拉通和上下游信息共享，很难。
台州的大数据局做了一件好事。地方政府要把机床产业打造成龙头产业，于是政府和一个创新公司合作。创新公司先分析产业链，产业链里有些地方断有些地方弱，然后用“政府主导、企业自主”的原则和生态方式把断的补起来把弱的做强，把产业链上企业的相关数据导入到创新公司主导的数据平台上，平台把企业数据脱敏后透明共享。如果平台上只有一二家企业，数据没什么意义，但是如果系统上有100家企业时，而且这些企业涉及产业链上下游各个环节，这个时候，企业只要输入一家供应商，系统马上就告诉你，能够做这个东西的供应商还有B、C，这就会很容易实现“货比三家”。如果你的客户现在是甲，系统告诉你其实乙和丙也是你的潜在客户。大家想一想，这些信息能够推送给这个系统的所有用户，那么企业是不是非常愿意到系统上来？
中国搞产业互联网和美国、德国相比三大先天优势：
第一，中国现在各行各业，或者很多行业，产业集中度极低；
第二，中国政府有能力做台州这样的资源整合，特别是有大数据局的情况下；
第三，中国搞产业互联网，无论是架构还是技术、战略与资本，人才都不缺。
把这三大优势组合到一起，中国产业互联网的潜力无穷。如果用这种思维来做数字化转型，我认为，中国各行各业都能走出一片新天地。
问题10：无米之炊
数字化时代，各行各业都值得用数字化的方式重新做一遍。但这中间有些东西绕不过去，比如芯片和底层的工业软件。
2019年给一个建筑行业的央企做数字化转型，发现整个建筑行业的底层软件，除了PKPM外其他软件都是国外的。换句话讲，如果欧美要卡脖子，中国建筑行业可能啥都不要干了。为什么？因为大家已经不可能重返用手工绘图的时代。
解决底层工业软件自主可靠的难度并不比芯片低。所以中国企业的数字化转型慢慢往前走，底层工业软件可能是个大问题。
2.问题产生的一个根源
上述十个问题，前面7个问题发生在企业内部，第8个问题和第9个问题涉及转型中的合伙与合作，第十个问题涉及数字化转型的底层基础设施，虽然单个企业做不了什么，但在这样的大环境下如找不到一条出路，未来隐患非常大。
这十大问题，除了最后一个，背后的根本原因归结到一点就是：用工业时代的职能思维，去驾驭人工智能时代的生产力。套用迈克尔·哈默(Michael Hammer，1948.4.13-2008.9.3)的一句话来说，就是：我们手里有21世纪的生产力，面对的是VUCA 时代的复杂问题，但我们业务流程和管理制度还停留在50年前，我们的管理理念却还被禁锢在2000年的农耕时代。
“管理理念却还被禁锢在2000年的农耕时代”，是什么意思？我们一碰到什么问题，就说是人不行。所有的问题，都是人不行。这对不对？既对，也不对。张三不行，就把张三咔嚓掉，李四不行，就把李四咔嚓掉。但这从根本上解决问题吗？不会，更多的时候我看到的，是企业在不断的折腾中走向平庸。
中国企业数字化转型其实也害怕折腾，需如临深渊、步步谨慎。
以上，是我思考的中国企业数字化转型的十大问题和一个根源。
02
林泽波：以数字化技术打通企业的全流程价值链
林泽波：以数字化技术打通企业的全流程价值链
林泽波：谈及“数字化企业”“企业数字化”，目前从各种维度对其特征有多种解释，还没形成统一的定义。
应将“数字化企业”的概念具体化，比如企业全面建设了数字化车间、数字化工厂、数字化运营云平台、数字化研发中心，数字化仿真实验中心、数字化立体仓库、业务运营使用了企业协同管理软件、工业软件等等，这样能更容易理解什么是数字化企业，如何实施落地企业数字化。
1.数字化企业：以数字化技术打通企业全流程价值链，提升企业价值
对制造业来讲，“数字化企业”用数字化技术打通企业的全流程价值链：产品全生命周期价值链，业务流程的价值链，资产的价值链，实现企业端到端数字化解决方案。
数字化企业用虚拟数字世界的数据，赋能现实物理世界的决策，应对市场的竞争和不确定性，更加敏捷地开发产品，柔性高效生产，更快速地交付；而且成本更低，质量更优，提高客户的满意度和市场的占有率。实现数字化业务模式和数字化组织的转型，提升企业的价值。
IT的技术例如互联网、云计算、大数据，OT技术例如工业自动化、工业边缘计算、工业通信等已经成熟，使用成本在下降，信息安全性在提高。信息物理系统CPS 和数字孪生Digital Twin 技术能帮助企业数字化方案的实施。物联网IoT，工业互联网IIoT，人工智能AI在中国快速兴起。数字化技术将推动企业数字化的加速发展。
2.企业数字化转型：需要懂IT、OT、DT，加上懂管理的人才
自动化、信息化、数字化各种技术具备, 但企业的数字化肯定不是纯技术问题。企业数字化还需要什么？需要懂得这个行业的知识包括工艺，产品的标准，质量的标准,更要懂得企业的管理及其业务流程。跨领域人才的需求， 加大了企业数字化的难度。
企业做数字化转型，应重视企业组织的数字化人才及技能培养，提前布局。企业需要既具备数字化全局思维同时又掌握数字化技能的人才，成为企业数字化推进的执行者。
企业数字化的服务商同样需要数字化跨领域的复合人才，具备数字化思维，掌握IT， OT 和 DT技术，又了解企业的行业知识，管理流程和业务流程。
跨领域人才涵盖IT、OT、DT，加上管理，才能做好企业的数字化转型。
企业领导者更应具备数字化领导力，制订明确的数字化战略，定位于企业全面数字化转型。
3.企业数字化转型无法忽视的问题：短期投入不一定有确定性的回报
欧阳老师讲到的中国企业数字化转型的十大问题和一个根源，还有一个无法忽视的问题。
中国制造业历来重视投入硬件设备，采购最先进的机器，按投资收益率评估项目。现在某些企业做数字化，也按传统的绩效系统来考核，比如软件需要增加投入几百万，企业就会问，什么时候产生投资回报？
这种评估机制在数字化项目上大都会失效。一套数字化系统上线，并非能立即带来神奇的经济效益。需要在确定企业数字化总体路线图的前提下，全方位系统性长期投入。打个不严格的比方，按工业4.0的进程，企业现在可能处于工业2.0水平，开始投入，提升到3.0，还不能全面释放数字化的价值，要持续投入跃过一个临界突破点，比如3.5，企业才能从量变到质变，全面跃升到数字化企业的高层次，实现经济效益的飞跃。经济效益是数字化转型获得的结果，而非目的。
数字化项目回报不确定性和长周期性，是对制造企业的数字化战略重大挑战之一。
4.企业容易忽视数字化转型的隐性价值
企业的考核指标是经济显性的，而数字化除了显性效益外还有隐性的价值，但企业难以评估后者的经济性KPI指标，容易被忽略。
举个例子，企业上了一套数字化生产系统，生产人员在生产线执行订单操作时，在工业平板操作，用扫码枪或传感器自动交互生成数据，不再像以前传统方式需要手工填写纸质表格。数字化带来了数据的自动生成和处理，避免了潜在的人为录入错误，实现了无纸化，生产-质量的协同和追溯，产品质量稳定了，一线员工的工作方式改变了，工作环境改善了，工作积极性高了。可能企业招聘年轻员工变得更有吸引力了。但是对企业来说，生产岗位没减少，难以评估这套数字化系统的经济效益，但是隐性的价值则是建立了数据来源数字化的基础。
5.各行业数字化转型的需求千差万别
众多的制造业，可分成离散制造、 流程制造、混合制造三类。沿着工业化、自动化、信息化、数字化、智能化的技术进化，可分析各行业数字化程度的差异。
各行业的生产制造特点决定了自动化、信息化、数字化、智能化程度的差异。
数字化与自动化是两个概念。半自动化的生产方式并不意味着不适合实施数字化。自动化程度高的行业，生产数据的采集相对容易，但并不意味着数字化转型就容易。
行业数字化转型指数历年的变化，透视出市场竞争是企业数字化转型的推动力。
谢谢大家的分享。
03
郭伟：回归原点思考数智化变革
郭伟：回归原点思考数智化变革
郭伟：数智化转型是近年来的热点，但随着企业的不断试水，却成了“围城”之势：外面的企业想进来，进来的企业想出去。紧跟数智化势的企业视其为未来竞争力，趋之若鹜，但投入大，收益小，不仅没有享受到数智化带来的红利，反而当期业绩下滑，碰得头破血流。没有实施的企业也反复掂量，但总觉得看不明白，行动起来缩手缩脚，数智化投入杯水车薪，几年过去了，又总是羡慕同行转型取得的成就。
战略的错误往往是因为战略思考不完整，战略的犹豫常常是因为战略思考不系统。战略思考不完整、不系统中，关键还是在于对客观规律的认知不清晰。
什么是数智化？如何实现数智化？还是要回到原点来思考问题。
1.企业数智化的四个阶段
根据一般理论，企业数智化可以分为四个阶段。
第一阶段，数据在线。数据在线实际上是解决业务数字呈现的问题。通过所有的业务线上化，使得业务数据在线呈现，企业业务能够用数字形式来予以表达。这一阶段企业基本是纯投入，难以见到效益。
第二阶段，自动流转。就是指在线产生的企业数据之间能够自动流转。数据自动流转对经营决策起到很好的支撑作用，决策层能够明显看到业务有数据，决策有依据。如果加以组织扁平化、经营责任和决策点下沉等一系列组织变革，是能够让整个公司的协同更加有效和高效，从而产生巨大效益的。但如果不能辅以组织变革，这一阶段的成果至多也只是为决策层提供了更好的决策依据和管控手段。
第三阶段，智能决策。数据流转的基础上线上化决策标准与规则，加以机器学习不断产生和完善新的决策依据，从而实现决策的智能化。这一阶段不仅仅依赖数智化建设，在管理上还需要辅以两大变革。一是业务变革。管理决策模式的根本改变，将对原有业务形态、业务模式、资源能力及现金流等方面带来重大影响，需要在新的环境下重构和革新，从而使得组织的最大效能得以发挥。二是文化变革。智能决策要求决策权将由“人”转移到“机”，决策的转移意味着权力的丧失，需要在组织扁平化的基础上，完成企业文化从“官本位”向“专业主义”的转变。
第四阶段，数字资产变现。数据自动流转和智能决策将形成大量数字资产，通过数字业务的创新实现数字资产的变现，是本阶段的重要特征。这一阶段本质上是企业内数字业务创业创新的过程，一方面需要企业内部能够产生一批精通数字产业、具备创业精神的准企业家队伍，另一方面需要企业家自身从经营企业向投资创新、经营生态转型。
2.企业数智化的五个观念
根据数智化四个阶段的特征，我建议企业应当树立以下五个观念。
（1） 企业数智化需要平衡投入与效益。
数智化的每一阶段投入与效益规律是不同的，企业需要根据自身情况有针对性地制定数智化策略，从而平衡投入与效益。
比如，第一个阶段只有投入基本没有效益，只是实现了业务的数字表达；第二个阶段数据自动流转的领域越大，能够支持的决策依据也越大。这里就有两种不同做法：一种是线型思维，企业所有业务全部实现在线化后，再推行自动流转；另一种是并行思维，按业务分步实施，一部分业务在线化后就实现自动流转。
线型思维能够彻底解决问题，但投入大、周期长，不适用竞争性强、规模不大的中小企业；并行思维先解决最紧迫的业务领域，虽然长远来看会存在重复建设、系统性不足等问题，但当期投入小、见效快，能够迅速支持企业增强竞争力。
（2）企业数智化需要“人机共同进化”
如我上面所讲的，在数智化实施过程当中，实际上伴随着的是组织变革、业务变革和文化变革，人机需要共同进化。“软”的变革不到位，“硬”的转型也将难以实现。
数智化变革是一场全方位的变革。除了系统、流程这些变革以外，管理机制、管理模式、人员素质、人员专业技能，甚至企业文化和企业家思维，都要做相应的转型和升级。这个方面现在很多公司也跟不上，只重“硬科技”，不看“软实力”；用的是现代化的系统和方法，却仍旧延续传统的行事做事的风格。这样的做法，怎么能够见到效益呢？
曾经看到一家企业，生产环节已经能够实现自动排班和定量生产了，但是不行，必须从系统里边将数据导出来以后再人为决策，决策后再导回系统内走流程。我问为什么要这样做？回答是要防止机器出错，万一有风险怎么办？和该企业的老板谈起此事时，他一语道破，“不这样做他就没位置了”。企业数智化进行到一定阶段，管理团队就是最大的阻力。因为随着智能决策，传统管理团队的作用将不断消解。然而，问题在于他们同时还是数智化转型的实施者和评价者，如果不能够做到“人机共同进化”，可以想见到企业家收到的都是什么样的信息，数智化在企业实际上是如何运转的。
应当看到，如何精准结合“软”“硬”两方面，实现“人机同步进化”，企业自身的推动力是不足的，软件实施商、数智化系统实施商的推动力也是不够的，将来有可能企业需要的是系统性、整体化、伴随式的一揽子服务。将来的企业数智化建设一定是硬件强基、软件驱动、变革增效的过程，企业可能要借助“管理咨询公司+系统实施商”的资源力量。
（3）企业数智化需要企业家牵头组织配套
数智化转型到底是一个公司的整体变革，还是一个部门化的工作？
企业往往强调数智化是全公司的事，是整体变革。但实际上呢？往往是成立一个部门，把这个事归属到部门，然后这个部门就开始开展工作。结果这个部门一开展工作，会发现他所有的工作都依赖于所有的部门，依赖于所有的工作场景，开展起来就会很难。用部门化的方式去解决一个全局性的问题。这本身就是自带矛盾性的东西，怎么来进行有效的开展？
相对来讲，数据在线、自动流转的两个阶段，用企业家牵头、公司层面决策、部门化实施的方式是没问题的。但是到了智能决策和数字资产变现的阶段，完全难以用部门化的方式进行。在自动流转和智能决策阶段，阻力会最大。而且在这个环节当中，各个组织之间的协同方式已经发生了本质性的变化，所以组织变革在这个环节里边一定是跟上。组织的扁平化也好，数据决策也好，处于这种情况之下，权责利体系跟原来的不一样了，就要重新再做界定，重新再做构建，否则就会出现一堆的反对声音。
有家企业，数智化实施多年，积累了大量的数字资产。企业家很想把这块发展成一块新业务。于是成立了新的事业部，给予团队30%的股份，内部选拔人才，结果没有一个主动报名的。没办法，指定了某总负责，这名干部找老板谈话说，干坏了可不能算我的啊。说明什么？说明企业内部根本没有形成准企业家的机制，也没有形成敢于创新、勇于担责的准企业家团队。同时也说明该企业家在组织发展这方面的准备度也不够，业务创新等于新领域的创业，是完全依赖经营团队的，事业部的结构和30%的股权，怎么能够推动准企业家的出现呢？
所以，在不同阶段里采取的组织形态，采取的资源配置方式，也是不一样的。
（4）企业数智化需要“站在巨人的肩膀上”
企业做数智化，需要认真考虑如何有效运用现有的成熟理论、方法、工具，以及平台技术和专有资源。
我见到很多企业，数智化建设还用的是传统思维，企业一家独建，所有的投入全部都是自行投入，全部从头建。机房重建，云平台重购，流程重新梳理，系统重新搭建……有很多企业的部分业务，已经有云平台，有服务器，也有机房；同行业中的业务流程与系统也有现成的，但实施者说不行，就得全部重新来。
现在已经是2022年，数智化的条件比前些年已经好了不少了，有许多前驱者已经做出了贡献，积累了不少好的经验；企业数智化也已经成为一个产业，在其中提供服务的中介机构、专业平台公司甚至专业投资基金层出不穷，技术方法成熟的也非常多。如何运用现有的经验与技术实现一步跨越，是企业需要思考的问题。
“站在巨人的肩膀上”，充分利用各种资源做好整体规划，是提高数智化实施与落地性，更快见到效益的最好方法。
（5）企业数智化需要系统思考底层逻辑
最后要说，企业一定要系统思考推动数智化转型的底层逻辑是什么。未谋而先动兵家之大忌，但在数智化方面，绝大多数企业都犯了同样的错误。
我们尝试着询问了部分企业，为什么做数智化转型。得到的答案基本上是两种。
一种是，“数智化是趋势，不做就没有未来”。另一种是“数智化是改善公司经营和管理的有效手段，做数智化是为了减轻企业家经营企业的压力”。我们把第一种答案叫做“跟风逻辑”，第二种答案叫做“减负逻辑”。
两种逻辑都只浮于数智化的表层，而没有从自身企业的底层逻辑出发，思考数智化究竟能够带来什么样的意义与价值。相应地，这两种逻辑虽然导致的企业行为不同，但都没有收到数智化应有的效果。
持第一种逻辑的企业，会长期地、持续地进行数智化投入，但缺乏系统策略与方法。结果就是，发现成本在持续地增加，效益却并没有增长，甚至有的时候效益还在持续下滑。持第二种逻辑的企业，视数智化为管理和决策的手段，巨大的投入最终只服务了老板一人，既没有带来组织的协同，也没有带来业务的增长。
因此我们建议，数智化的起点应该在规划的基础上再前移一点，要完成数智化底层逻辑的系统思考，要在数智化的背景下重新思考企业的使命、愿景、价值观、战略定位与目标、组织建设与原则、核心能力与机制等话题，在系统思考的前提下达成团队共识。
04
彭剑锋：数字化时代更需要企业家思维、企业家精神和企业家的洞见力
彭剑锋：目前，数字化的转型升级已成为全球领先企业的核心战略，中国企业如何提高对数字化的战略认知，如何重塑数字领导力？我认为，顺应趋势，下数字蓝海，抢占数字化战略制高点，加速数字化转型升级的投入与落地，真正推动并实现数字化的转型升级，是中国企业未来必然的战略选择与核心的战略命题。
1.中国推动数字化转型升级的先天优势
现在为什么提出“登科技高山，下数字蓝海”？数字化还是个蓝海，是未来中国新的经济增长点，也是中国经济未来的驱动力。如果说工业文明时期，我们落后于西方国家150年或者100年，那么在数字化时代，在应用层面上，我们和世界是同步的，甚至在某些程度上，我们还是领先的。从这一点来看，在未来一、二十年里，中国企业如果要真正提升全球竞争能力，数字化转型升级是一片深蓝海，我们要努力去获取这种数字化方面的领先的红利。
我们把第一代互联网叫商业互联网，第二代叫产业互联网。在产业互联网时代，中国推动数字化转型升级有自身的先天的优势。
第一，我们有全球最完整的制造产业价值链，有全世界最丰富的数字化的应用场景。
最近，国家政府层面在倡导中国民营企业走专、精、特、新的道路。在这一方面，德、日企业做得很好，是我们学习的标杆。德、日众多企业在一个细分领域能专注做好一个产品，甚至一个零部件，而成为隐型冠军。确实，对于中国绝大多数中小企业而言，不一定都要追求做大，而是要追求在细分领域与市场做精、做强、做好、做久，这一方面，许多德日企业的模式是值得中国企业学习的。但从产业互联网的角度，我并不完全看好德、日企业，而更看好美国企业，美国企业的商业模式更具有未来性，更值得我们研究和学习。我认为未来在产业互联网时代，真正有整个全产业链、全制造链的数字化应用场景，最具有产业互联网优势，同时也有最丰富的数字化应用场景优势的，只有两个国家，一个是中国，一个是美国。因为只有中国、美国才具有真正的数字化平台企业与海量的大数据支撑。
在这一方面，日、德跟中国、美国相比还是缺数字化大平台与大数据聚合。虽然日德，尤其是日本企业，在某些细分领域里面的核心技术可能是在全球领先的，但日本经济为什么这么多年没怎么发展？除了人口老龄化，需求动力不足之外，很重要的一点是日本企业太封闭、不开放。在数字化时代，也是大数据时代、数智化时代，必须要开放，只有开放才能获取宇宙能量，才能真正产生数字化的倍加的指数型能量。日本很多企业，在行业里头都是全球领先的，本质上是因为他们吃独食。另外它技术领先了，但是它的不开放，最后导致没有市场支持，大家不跟他玩。产业互联网时代，产品与市场、技术与市场，具有二象性，两者要开放、要融为一体。空有技术领先，没有产品的市场规模应用迭代、没有海量的大数据聚合、没有生态的融合与进化，很难形成产业互网优势。在这一方面德、日企业是缺胳膊、缺腿的，而只有美国、中国的企业才具有产业互联网时代的整体先天优势。
所以，虽然中美正进入战略竞争时代，美国试图通过各种手段遏制中国发展，但在产业互联网时代，中美的技术与市场是难以完全切割或脱钩的，该打打，该和和，打打停停、停停打打，缠斗融合，斗而不破应成为一种常态。中国企业还是应以更开放的心态、更大的自信与灰度智慧向美国企业学习，在与狼缠斗中成长。
第二，中国的产业现状适合数字化平台应用。
我们整个产业集中度低，消费需求巨量而个性化，实际上特别适合数字化平台这种应用。因为数字化是适应海量的、碎片化、实时的、多场景的满足客户需求的价值创造方式与获取方式的一场革命。“平台化+碎片化”，适合把碎片化的应用场景通过大数据，通过平台，得到综合运用。
从宏观层面上，数字化已作为国家战略，大数据与平台化是需要靠国家力量来推动的，它能够集中配置资源。美国也正是因为意识到了中国体制集中力量办大事的优势，所以坚决反对中国工业4.0发展战略，美国为什么要全力打压华为，就是因为华为5G技术全球领先。1G到4G 只解决了人与人的连接，而5G则能实现万物互联，从而实现人、机、物三元融合，成为万物互联与数字化的基础工程。美国绝对不愿意输在基础工程上面。美国对华为的全面打压，恰恰说明中国在数字化的基础技术上是有先发优势的。
第三，中国拥有着巨大的人才供给的红利。
中国高等教育的跨越发展带来了人才的量的积累。这么多年，虽然我们总是批评中国的高等教育过度追求量的增长，但我们不得不承认，量的增长使我们具有一定的大学生人才红利。过去我们说中国有劳动力低成本优势的红利，现在到了大数据时代，中国高等教育发展所积累的人才红利，使得我们的软件工程师、硬件工程师在全世界的供给是很充足的，我们有着巨大的人才供给的红利。
第四，中国企业行业发展有着良好的大数据基础。
还有，在文化层面，中国人不太注重隐私权，能够把大数据迅速集聚起来。大家看到，朋友圈里，跟男朋友、女朋友吃顿饭，全家聚个会，都会晒出来。这种行为本质上是晒隐私权。所以中国要搞大数据，搞数据整合，也算是有特别的文化优势。
2.数字化转型升级是中国企业的发展机遇
在应用层面上，如果中国企业能够抓住历史性的发展机遇，在某种意义上我们就可以实现变道超车。面向中国未来发展，确实要把数字化作为核心战略，作为国家经济新增长点。
客观来讲，现在我们在推进整个数字化转型升级过程中，中国企业本身面临很多的先天不足、先天障碍。而且目前真正通过数字化转型升级，能够带来企业系统效率提升、人均效能提升、竞争能力提升的成功案例不多。一些企业甚至成了推进数字化转型升级的先烈。凡是做数字化转型的企业，在前期炒概念的时候，市值都涨得很好，但是真正到了亮业绩的时候，却囊中羞涩。即使如此，我仍然对中国数字化转型升级很有信心。这有点类似当年中国推ERP，那些奋勇当先的先烈也没一个业绩好的，等到整个社会全部推动起来以后，大家承认ERP对于整个企业系统效率的提升还是有好处的。
任正非说过，领先三步是先烈，领先半步是先驱。怎么能把握这个点，把握推动数字化转型升级的先机与节奏？其实数字化转型升级是要花钱的，是要投入的，但是中国企业本身利润低，尤其遇到疫情冲击，遇到中美之间的战略竞争，中国除了国企以外，民营企业的整体利润率是在下降的。这是很严酷的一个现实。
3.中国企业数字化转型升级的底层逻辑
中国企业在数字化转型升级的底层逻辑、价值观上，要确立正确的价值观，要重新回归到底层逻辑，去思考数字化转型升级的问题。底层逻辑主要有以下几个。
第一，长期价值主义。
现在绝大多数中国企业推动数字化转型升级，还是把它当成一种风口，当成一种投机行为，急功近利，行为短视。恨不得今天砸500万，明年就给我带来1000万。而且中国的工业企业都有一个典型特点，这是我做咨询几十年特有感触的一点——企业都比较注重硬件投入。我们一个咨询客户，老板一下舍得拿4个亿建工厂，但我问他为什么不能拿400万去搞人才培训？他说彭老师，建个工厂我才有感觉，人才投入这东西看不见，摸不着，我心里没底。
中国企业发展过程里，历来不重视软实力，而一个企业持续的竞争能力，长期的竞争力，一定来自软实力。大部分企业还是投机思维，还是急功近利，短期绩效价值导向，经济价值导向，所以喜欢投硬件、投设备，不愿意对软件、信息化做长期的投入。
企业没有确立长期价值主义，就导致我们现在整个数字化转型升级，IT的投入明显的不足。中国企业的IT投入到底占销售比的多少，这个数字可能惨不忍睹。我们能不能像研发投入一样，逐步去加大对IT和信息化的投入？
我们在做百果园咨询项目的时候，作为一个卖水果的企业，他的IT系统有800多人，他们在整个转型升级的过程中，所面临的最大的投入是IT，确实太烧钱了。我的学生想创业，搞一个古玩的 APP，一年多时间烧掉400多万，什么成果都没有，我就赶快让他收手，赶快止血。IT确实挺烧钱的，那么到底占比应该是多少？现在普遍来讲，中国不光是IT投入不够，整个研发投入也不够，应该加大IT和研发“双投入”。
当然，企业认为本身利润就低，我投不起。这是一个到底鸡生蛋，还是蛋生鸡的问题。登科技高山，下数字蓝海，都得投入，都得花银子，你如果不舍得投入，最后数字化转型升级又是完成了一个概念，不可能真正为企业带来价值。长期价值主义就是要走长期投入的道路。
第二，创新向善的思维。
为什么我们现在提出要创新向善？中国企业，尤其是互联网企业，确实是价值观底层逻辑出了问题，利用大数据，利用算力算法做的事，就是怎么整消费者，怎么从消费者多捞钱。这种价值观不改变，大数据和数字化智能化的确会妖魔化，会作恶，甚至会带来灾难。有的企业，偷偷弄了一帮心理学家，天天研究怎么实现游戏让人上瘾，他们不说“上瘾”，而是说我的系统让你用了之后离不开。这样的底层逻辑是扭曲的。
最近许多互联网头部企业纷纷砸钱去做慈善，你捐200亿、我捐1000亿，似乎谁砸钱多就谁的社会责任感强，做慈善还是步入互联网企业的砸钱思维，企业的社会责任不是靠砸钱砸出来的。我认为，是企业的价值观出了问题，还是流量思维，还是砸钱思维，以为砸钱做慈善就是在履行社会责任。社会责任是每个人的责任，社会责任不是侵犯中小股东利益，拿上市公司的钱去搞慈善，你得拿自己口袋里的钱去捐。企业捐1000个亿，不如企业家个人拿出100万更有价值更有意义。慈善是靠每个人自愿去做，形成一种社会风气，你能够通过100万带动整个社会，都去做慈善，都去关注弱势群体，这个社会就美好了。
企业现在的问题就是底层逻辑不变，砸钱来解决舆论问题、形象问题，按这种路径依赖的思路，你1000亿砸进去，你的形象会更差。因为你企业的整个价值观不是向善，而是想尽办法怎么从老百姓兜里面去掏钱。不改变这种思维，大数据化所带来的可能就是一场灾难。所以华夏基石提出来，企业的价值观应是长期价值主义和创新向善。
第三，基于长期主义做出数字化转型升级的系统规划。
中国的企业千差万别，每个企业处于不同的发展阶段，数字化也处在不同环节，都要回归到我这个企业做数字化，具体目的是什么？目标值是什么？
中国绝大企业现在还处在数字化的第一个阶段，就是数字呈现。还没有利用算力算法，打通消费者与生产者之间的关系，还进入不到大数据决策阶段，所以谈不上有效率。所有的企业只是一个数字化呈现中心。
从数字呈现到数据流转，再到第三个阶段支持决策，提高决策的速度，使得成本更低，质量更好，速度更快，真正使得企业进入到全新制造的时代。这个过程是一个长期的过程。
中国企业搞数字化，管理机制差，工业文明的很多基础管理1.0版本都没有，确实面临基础地基不牢的问题。在一个基础地基不牢的地方去盖一个数字化大厦，第一产生不了效益，第二有可能崩塌。很多企业现在盲目推进数字化转型升级，转型升级的目的、目标不明确。要想清楚到底该怎么办，不同的发展阶段，要基于长期主义，做出对数字化转型升级的系统规划，第一步达到什么，第二步达到什么，稳扎稳打，逐步趋近目标。
中国企业的数字化转型升级，我认为既要循序渐进，也要不断去渐进式推进，不断迭代，同时要四步并作两步走。在大数据时代，工业文明的有些课要补，但有些恰恰要抛弃，所以继承和扬弃要并行，企业发展要加速。你不能等我做完1.0，才到2.0，再到3.0，有时候四步并作两步走，三步并走一步走都可以。
这里也面临一个推进的层次、节奏怎么来把握的问题。比如，流程数字化，业务数字化，数字业务化，这三者出发点不一样，那么核心应该抓什么？对于中国企业而言，第一步，业务流程要数字化。中国企业实践层面的一个问题，就是整个业务流程不规范。美的改革，很重要的就是以客户为中心去拉通组织与流程。所以企业未来的数字化转型就是真正实现客户导向，真正以客户为中心，拉通组织流程和各职能体系。
第二步，人才的业务活动数字化。这包括业务和业务活动，实际上是包括物跟人两者都要推动，实现业务跟业务活动数字化。涉及到整个数字化如何跟业务体系融合，如何跟人力资源融合。现在所面临的问题是两张皮，整个业务部门的数字化和人的业务活动数字化，没有真正实现。
最后才上升到数字业务化，就是业务模式创新。依据大数据做决策，依据大数据做商业模式创新，尤其加上人工智能以后，推动整个企业的客户一体化体验，系统效率提升和企业内外的创新。
智能化未必就等于数字化。而数字化，现在也未必就是智能化了。中国企业所处的层次不一样，在实践层面，未必一定要实现了AI以后我才能搞大数据。
很多企业处于半自动化阶段，大数据仍然起作用，仍然可以产生价值。而且你实现了智能化未必就能够实现数字化。我在顺德看的很多工厂，现在都实现了智能化，但是它没有实现大数据决策。大数据的这种效能、经济价值，并没有被深度挖掘出来。曾鸣所提到的数字化四个层次：数据在线、自动流转、智能决策、数字资产变现，结合到中国企业的发展来讲，你如何在这四个层次上一方面要渐进式推动，另一方面要几步并作一步走？用量子理论来讲，中国企业也需要跃迁，不一定是连续性走过四个层次。企业既要掌握节奏夯实基础，同时要跃迁思维。在大数据时代是完全可以做到这一点的。
现在是大家第一步就想达到第四步的效果，但是你还在数字呈现的阶段就不可能产生价值，根本上还是体现出大家的急功近利的心态。从根子上来讲，企业必须要解决底层逻辑的价值观引领问题。
4.引领数字化转型升级是企业家和高层领导团队的责任
整个信息化是一场系统的变革，它不是一场技术的革命，尤其是不能把产业互联网和数字化作为一种技术。一个方面它是互联网技术的综合应用阶段，另外一方面，它是一种系统的变革和创新，涉及了从理念，到管理体系，到组织，到人才机制的一场系统的变革。
要引领这一场系统的变革，肯定不是首席信息官的责任，而一定是企业家的责任和企业高层领导团队的责任。我们华夏基石也提出来，中国企业要推动数字化转型升级，首先是企业家要亲自来推动。而且，从企业家到整个高管团队，首先要对数字化、信息化进行认知与思维的革命，否则，中国企业不可能真正推动并完成数字化转型升级的。
同时，华夏基石提出，中国企业推动数字化转型升级，必须要有基于数字化转型升级的顶层设计。首先是观念的转型，态度的改变，能力的提升，其次是确定数字化转型升级的策略、绩效节点。真正将其做为系统工程来推动，不能将数字化转型升级作为首席信息官的责任，否则信息化、数字化就成为一个孤岛，难以跟业务融合在一起。众多企业的数字化转型跟整个业务是两张皮，在业务部门看来，就是在找麻烦，在制造工作，并没有带来系统效率的提升。
企业数字化转型，一个要实现客户体验一体化，二是实现系统效率的提升，三是有利于企业的开放式系统创新。这三个都没达到，大家就是玩概念，导致信息部门、业务部门，各搞各的，没有合力。企业的产品全生命周期价值链、业务流程价值链、资产价值链这三个价值链实现了打通，才能去实现基础大数据端对端的有效管理，才能提高系统效率，提高整个企业效率。
5.企业数字化转型升级需要外脑支持
还有很重要的一个问题，就是数字化转型升级需不需要外脑的支持，需要咨询公司进来辅导？
其实数字化转型升级发展到今天，是需要第三方服务的。因为它不再是信息部门一个部门的事情，而是一场系统变革，涉及到一个企业的战略、组织、人才、机制的系统创新。我认为企业的管理变革，管理的升级，在某种意义上，首先要配套，甚至要先行。
一个企业推动系统的数字化转型升级，没有第三方的服务是不可想象的。所以必须要有开放的思维。中国企业现在推动数字化转型升级的现状，总体还是比较封闭：一个是信息部门封闭；一个是企业跟产业链之间封闭；第三是跟第三方服务封闭。实际上，咨询公司可以基于数字化，去帮助企业。我们至少可以做几件事。
第一，引入适配数字化转型升级的新的理念。帮助企业完成基于数字化的顶层设计，制定数字化转型升级的战略规划，帮助企业进行组织变革和人才机制创新，使得整个组织和人才机制创新能够符合数字化转型升级的要求。
第二，建立一支专家队伍。企业需要外脑的支持，所以未来咨询公司有着广阔的前景，但是咨询公司本身要转型升级，这就是为什么华夏基石提出要整合数字化转型升级的专家队伍。我们希望大家一起来做这件事，因为现在靠单打独斗是赢不了的，你靠任何一个人的个人力量都很难去改变整个的局面。我们已经有了一批来自华为、美的、西门子、IBM等企业的专家队伍，他们帮助企业做过数字化转型升级实务。
第三，形成数字化转型升级的精准化实施计划。我们的咨询服务应该打出自己的旗帜，提出自己的价值主张，并且能作为我们咨询服务公司的未来业务的新增长点。当然我们也需要跟外部去做合作，做数字化转型光靠软件公司，也不行的，尤其建设人力资源的这一块，软件解决不了。我们也需要跟软件公司合作，让信息化和企业各项业务顺畅对接协作，而不是两张皮。
传统的咨询走到今天已经遇到了瓶颈，现在必须跟数字化大数据结合在一起，这方面国外也没有成熟的资源，我们可以领先去做。将来我们可以成立合资公司，用生态的理念，用开放合作的理念去做。也不排除将来我们靠自己的专家队伍，做出来一套软件。我们已经有成熟的企业案例做出来，有领先的业务变革、管理变革方案，现在只要把服务数字化转型的专家队伍建起来，做一套数字化规划和架构设计，再把中间的技术环节一打通，后边就能对接数字化的实施。咨询公司的转型升级，一定要有自己的技术，有自己的技术平台你就可以去接咨询项目，这是我们未来业务的一个增长点。
简言之，就是数字化转型升级的精准化实施计划，从顶层设计、到整体规划、到数字化成熟度评估，到精准实施，附之以针对团队成长的观念转型、能力提升工程。
第四，充分挖掘数字化转型的价值。我们一方面要去挖掘中国企业数字化转型升级的显性价值，另一方面也要重视数字化转型的隐性价值。其实数字化转型升级的推动过程中，可以体现为显性价值，也会产生很多隐形价值，但是有时候得不到体现。如何使得隐性价值显性化，让大家认识到这种价值的存在？我们要建立一套数字化转型的价值诊断系统，或者说评估体系，把数字化转型的整体提升价值能够清晰表达出来。
未来华夏基石要成立企业数字化转型升级研究院，在我们的一套数字化转型升级的价值主张，一套精准实施策略，一套数字化转型升级的评估体系的基础之上，真正在数字化转型升级上把软硬相结合，构建能够体现我们咨询公司管理理念和思维的一套软件系统，实现“管理思想线上表达”，在数字化理念的转型，能力的提升，领导力提升方面，提出一些新的方法论。
6.数字化时代更需要企业家思维、企业家精神和企业家的洞见力
到了数字化时代，很多人说，彭老师，以后就不需要企业家了，因为有算力算法就够了。我的看法恰恰相反，真正数字化以后更需要企业家思维，更需要弘扬企业家精神，需要企业家的洞见力。否则所有东西都靠大数据说话就可以了，就不需要企业家精神，不需要创新了。
因为未来是不可预测的，充满不确定性，不是说所有东西都可以通过算力算法算出来。只是对于确定性业务来讲，确实可以通过算法来实现规范化、常态化。应对未来的不可预测，我们需要企业家精神，企业家的洞见和担当。唯独这个东西是AI和大数据替代不了的，而且任何时候都不可能被AI所替代。
还有，人的情感服务也不可能被替代。无论人类的需求怎么升级，人的创新能力，人的深层次的情感，复杂多变、宏阔巨量，是AI永远替代不了的。
所以，未来中国推进大数据的发展，很重要的一点就是，在人力资源的大数据管理上，还是要体现人文关怀，让大数据具有温度，让大数据能够体现企业家的洞见力，企业家的精神。这跟企业价值观有关系，跟前面所讲的底层逻辑有关系。
