如今，数字化转型已经成为企业的共识，大家不是在转型，就是在要转型的路上。 然而很多企业会感觉到，投入了大量的人力物力，组织却陷入了消耗大量资源的、过于复杂的技术堆栈的泥沼，完全是为了数字化而数字化。 数字化没有错，其在效率提升、业务协同、智能决策、数据驱动等各方面有着巨大作用，但是作为一把手，一定要时刻反问自己：数字化的初心使命到底是什么？它真的赋能业务了吗？ 在中欧创投营四期第二模块上，中欧国际工商学院经济学与决策科学教授，方跃进行了《数字与转型：新时代企业竞争、创新和生产力的前沿》主题授课，进入到数字化转型的“深水区”，如何推进深度数字化和组织升级，方跃教授做出了详细的论述。 随着经济面临下行压力和疫情等因素带来的不确定性增大，中国正进入了一个挑战与机遇并存的变革时代，数字化转型已成为各行各业应对严峻的经营环境、重塑业务模式、持续有效高质量增长的关键。我们可以清楚地看到，数字化转型正在从消费互联网发展到产业互联网，并逐渐延伸和渗透到社会的方方面面。 回顾过去二十多年来，尤其近几年政府、机构和企业（以下统称“组织”）数字化转型的历程，各行业和不同组织虽因诸多因素在起点、投入、目标和落地路径上有很大差异，也涌现出不少“最佳实践案例”，但多数实践聚焦在“项目水平”上，尚未从点形成线和面，更重要的是缺乏总体战略思考。 有些组织对数字化的目标和转型方向不清，对组织能力的变革和进化重视不够，有些项目单从技术视角出发，而不是由客户价值驱动，导致同业务、最终同组织使命脱节。 有些组织起步慢，还处在数字化的第一步，即信息化建设阶段，也有部分组织已走过转型初期阶段，进入“深水区”。要想数字化转型取得成效，无论处在数字化转型的哪个阶段，都需注意下面两点： 第一，组织会不断投入信息化的建设和数字技术，如投入不能同业务模式和组织能力相匹配，多会出现投入大、见效小的局面，导致大家对数字化丧失信心，最终转型受阻。 目前，大家对信息化的建设和数字技术都很重视，认识到其对提高生产力的重要性，但没有充分认识到其对生产力的转化不是一个单纯的技术问题。在实施过程中，如果投入不能同业务模式和组织能力相匹配，会导致组织陷入消耗大量资源的、过于复杂的技术堆栈中，为了数字化而数字化。 经过近几年数字化转型成功与失败的大量实践，越来越多的组织认识到信息化是基础，数字技术在效率提升、客户体验、业务协同、智能决策、数据驱动等各方面能发挥巨大作用，但必须时刻提醒自己，我们出发的初心使命是什么？在信息化和数字技术方面投入的终极目的是赋能业务，从根本上改变组织创造价值的方式，实现业务转型。 组织可从多个维度评判技术对组织的价值： 1、价值创造 首先是运营效率的提升，高层必须彻底改变将技术投入简单看作成本的传统思维，除降本增效之外，还能在客户洞察和客户体验等其他多方面提高组织创造价值的能力； 2、规模和网络效应 这体现在能否灵活、可扩展且能带来明显的边际效应提升，网络平台建设很重要； 3、适应变化的能力 敏捷、柔性等都是从不同角度对组织适应变化的能力的描述。在后疫情时代，这方面尤为重要。 组织需要关注技术发展，特别是技术应用的进展状况，按自身情况和业务需要，不断地动态平衡对技术的投入，追踪其商业和社会价值，只有这样才能最大程度上有效发挥技术对组织在数字化转型中的赋能作用。 第二，数字化转型必须是客户价值驱动。数字化必须以推动业务为目标。但如何探索出适合自己的路径，实现业务转型仍具挑战。 数字化转型的目的是业务转型，业务转型的核心是价值创造。创新是实现可持续价值创造的灵魂。从产品和服务创新、提高客户体验和全生命周期管理，到横向和纵向体系构建、为客户打造并提供端到端的、优质的综合解决方案，再到如何推动组织的创新、协同、敏捷和提高数字化解决方案的能力，每个组织需结合自身实际，探索适合自己的路径。 无论是政府或机构，还是企业，必须首先明确市场定位，界定客户群体，我们给客户带来了什么？我们能给客户带来什么？由于我们的存在，世界是否变得更美好？同时，提高整个组织和价值链的数字化水平，才有能力服务好目标客户群体。打造客户解决方案也好，商业和管理模式创新也罢，不能从根本上实现价值创造的数字化最终会失去其意义，转型也会迷失方向。 各行各业可从梳理业务和诊断自身数字化能力入手，之后在转型愿景上形成统一认识，规划转型方案，并设计落地路线。大方向正确即可，之后可在实践摸索中不断调整路径。所有组织都将变得越来越智能，数据价值在客户洞察、运营效率提升和组织决策等方面的作用获得广泛共识，很多组织也取得了不错的成果。但在打造良好创新文化、打破内部组织壁垒、促进协同共享、实现价值链上各组织间的协作和优化方面，不少组织走了很多弯路，转型进展缓慢，甚至停滞不前。有意思的是，这倒在客观上给了一些数字化转型早期持观望态度、起步相对晚的群体一个追赶的机会。 当组织文化变革成为转型焦点时，我常描述数字化转型已进入变革“深水区”，“转型”重于“数字化”。一方面，表示组织已走过数字化转型的初期阶段；另一方面也希望组织意识到，虽然数字化转型已取得阶段性胜利，但下一步会面临更大挑战。 不光是传统型组织，原生态数字化组织也在一定程度上面临挑战，比如，如何保持创新能力以不断为客户提供持续且超预期的价值？当组织的规模不断扩大，如何保持敏捷、防止演变成“传统型组织”？事实上，面对快速变化的社会和市场竞争，在未来相当一段时间内，所有组织都会一直在数字化转型的路上。 对于步入“深水区”的组织，就如何推进深度数字化和组织升级，我有下面几项建议供大家参考： 1、数字化转型是一把手工程，已步入“深水区”的组织对这点会有更加深刻的认识。 领导力对任何变革都至关重要，数字化转型也不例外。一把手可能需要花些时间，静下来认真思考一下自己如何更好地创造价值。组织要坚守转型初衷，把握好正确战略方向。 引用我在《数字化领导力》一书中的描述：“数字化转型的本质是客户驱动的企业（政府或机构）战略性重构，通过数字技术的应用和组织文化变革升级产业价值链，提高客户体验、满足客户多元的个性化需求，最终为客户和社会创造价值。” 聚焦客户价值，离客户再近一些，不但能近距离感知市场需求的变化，更重要的是，聚焦客户价值是维持创新活力、超越当前业务、塑造企业品牌和未来最重要的源泉和保障。 2、组织对人才的需求会越来越大，一把手在关注技术投入的同时，要重视和加强数字化团队建设。 认知和参与意愿仍是关键，“要想成为数字化型组织，每位高管都需要亲自参与数字化转型。你最不希望看到的是你团队的每位成员都认为数字化转型是其他人的责任和问题。”认知的深度在很大程度上决定了战略的高度、参与意愿以及最终执行力的强弱。 3、一定要认识到数据和技术是核心竞争力，通过数据和技术来经营业务，解决商业问题和社会痛点，或寻找新机会。 但仅业务数字化还不够，组织管理也需要数字化。同时，推进相应的组织变革和采用新型的运营模式，这样才能确保数据和技术能有效地嵌入到业务中，让数据和技术同商业更好地融合，参与开发和提供数字产品及服务的价值创造全过程，真正做到数字化推动业务转型。 4、组织和文化变革正成为数字化转型能否深入、持续的关键，激励计划设计应反映公司的数字化战略和文化。 01 数字化转型趋势前瞻 1、伴随着数字化基础设施的完善和数字产业化的发展，相当部分的技术投入和应用成本以及政府、机构和企业参与各种数字经济活动（比如平台和生态）的门槛会不断降低，这有助于加速组织（尤其是地方政府、中小企业和起步相对滞后的行业或企业）数字化转型的发展步伐。 2、信息行动悖论现象（即市场上可广泛获取的数据越多，利用其获取价值的自由度就越低）会在更多的行业加剧呈现。 由于相当多的（数字化型）组织看到了同样的机会和风险，并快速做出反应，创新机会和成功率越来越取决于数字化综合核心能力和转型变革的程度。认识到这点的多是有一定数字化基础和转型取得明显成效的组织，他们会更加持续加大数字化转型的力度，这可能会导致部分组织的竞争力差距进一步扩大。 3、领导力和变革力对组织转型升级至关重要。 数字化转型归根到底核心是人，有些组织数字化转型目标不清晰、高管团队的前瞻性思维及变革愿景和热情的不足、缺乏鼓励创造力和试错学习的环境，都会让组织失去吸引和留住宝贵人才的机会，导致转型无力、最终组织的衰亡。 4、创新力是可持续发展的“护城河”。 各类组织都需要通过创新来实现增长，而不只是简单地采用现有技术。但总体看，中国公司更擅长生产和商业化而非创新。不同于生产和商业化，创新需要不同的能力和土壤环境。对绝大多数组织来讲，未来的创新之路会有很多挑战和困难，不会一帆风顺，我们要有充分的思想准备。 5、数字员工会大幅增加。 高度自动化和智能机器人（“蓝领数字工人”）的广泛应用会取代传统的人工流水线，传统制造业竞争力正在得到实实在在的提升。另一方面，“白领数字员工”的队伍也在快速成长。今天，消费者每天都在同数字员工打交道，智能投资顾问可以同时会见多个客户，提供个性化的财富管理建议；各类数字同事上岗，同人类员工一起完成内部审计、员工报销等繁琐工作。这一发展的背后是近年来对话式人工智能系统在理解文本和自然语言交谈算法上的巨大进步。随着数控化、网络化、智能化技术的不断提升，这个趋势还会加速。 6、更加重视数据能力的建设。 一方面，目前很多组织在数据应用方面仍面临一定挑战，大量数据尚未得到很好地应用，由于认知、人才和资源的限制，在数据收集、存储、整合、分析、共享等各环节面临不少困难，要想充分发挥数据价值还有相当长的路要走；另一方面，《网络安全法》和《数据安全法》的出台，特别是去年11月生效的《个人信息保护法》，各类组织的数据安全管理和治理力度会明显加强，这将有力地推动包括数据收集、交互、应用、流通和交易的数据生命全周期的数据生态可持续、健康发展。 本文转载自“哈佛商业评论”（ID：hbrchinese）。 1 END 1
