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数字化转型,关键在“人”,最难也在“人”
数字化转型
未来商业是智能化的,途径就是数字化。企业的抉择不在于要不要数字化,而是什么时候,用多大力度。

企业推进数字化并不是件新鲜事。

计算机的商业应用始于上世纪六十年代大型机的问世,再演化到七十年代到八十年代的中型机。个人电脑到八十年代末才开始大规模普及,从而使计算机的应用从纯商业场景进入千家万户。

上世纪九十年代以来的互联网革命,是整体社会的数字化改造。由于个人数字化水平起点低,改变幅度大到称得上是一场“革命”。但在互联网革命的进程中,企业的数字化改造从未停止过。

和消费者相比,企业的数字化水平一直领先,可谓根本不在一个级别。

从上世纪七十年代的生产流程的数字化(MRP),到八十年代末的全业务流程管理(ERP),到九十年代的客户关系管理(CRM),到最近二十年的大数据、云计算、人工智能,企业一直走在数字化的最前沿。

企业的数字化进程长达半个世纪,为何在今天会引起如此大的关注?

可能的原因:

一是中国企业的数字化水平,较国际领先企业有很大差距,正在快速追赶。

二是互联网巨头在经济体中的核心作用日益明显,产生榜样效应。

传统企业意识到IT科技不仅仅是网络巨头的事,所有企业都必须变成IT技术的原住民。

三是互联网革命已经彻底改变了企业间、企业和终端消费者间的关系。

这种关系从模拟信号(语音、图像、文字)的连接,转化成了数字信号的连接。为了更好地服务客户,企业内部也必须用数字连接替代模拟信号连接,这正是数字化的方向。

企业数字化的难点

IT技术的革命性进步,主要涉及信息的四个方面:运算、存储、传输、收集。

在运算领域,摩尔定律导致芯片的运算能力每两三年翻一倍。由于价格基本保持恒定,运算能力的提高意味着运算成本每年以近30%的速度递减。

人们较少提到的是在信息的存储、传输、收集方面也有类似摩尔定律在起作用。过去50年,信息的存储成本每年复合下降速度也是30%。

目前,家庭上网的千兆光纤是九十年代初拨号上网速度的10万倍。这些技术上的巨大进步,给数据的巨量收集带来了可能。

仅在过去十年,全球的数据收集量就增加了30多倍。而大数据分析、人工智能都是建立在海量数据和极低的运算成本上的。

为什么说互联网革命,实际上是整个社会的数字化转型?

互联网上的平台公司,包括搜索、电商、文娱、媒体、社交等平台,都可以被看成云计算公司。而个人的网上行为实际就是在免费或付费的基础上,利用基于云计算的SaaS服务。

社会的数字化推动起来相对容易,是因为消费者本身的商业价值很大。在信息成本极低的情况下,平台可以通过提供免费的SaaS服务获得消费者,再利用广告或其它付费服务将消费者的价值变现。

互联网平台最核心的能力是吸引流量,用一种或多种信息服务吸引消费者加入平台,再通过产品的粘性和网络效应,吸引更多用户,同时增强平台活跃度。

企业的数字化和社会数字化的技术基础是完全相同的,但在经济特性上有四个区别。

第一,社会数字化靠的是技术和服务的吸引,是由下而上的产物;企业是行政组织,数字化常常需要从上而下命令式地推动。

第二,在社会数字化中的SaaS应用往往简单,容易上手;企业中的应用复杂、多样、专业,有更高的学习成本。

第三,社会数字化的对象是人;企业数字化的对象是人、机器以及人和机器连接起来的组织网络。

第四,社会数字化由于用户众多,整体社会价值巨大,但边际成本为零,平均成本极其低廉;反之,企业的数字化需要大量定制服务,投入巨大,收益有很大不确定性,投资回报率远低于社会数字化进程。

正是由于这些区别,企业的数字化在不少方面比社会数字化来得困难。

很高比例的企业数字化项目结果令人失望。但迫于竞争压力,企业又不得不进行尝试,因为数字化如果成功,能给企业带来宝贵的效率提升和竞争优势。

企业要思考的问题不是如何避免成为70%没有成功的企业,而是要保证进入到30%成功的企业中。因为没有成功就等于失败,如果不能跻身成功者行列,可能会和数字化失败的企业一样被淘汰。

在企业数字化进程中,最容易成功的是生产的自动化和智能化。这并不是说事情本身简单,而是因为对机器的智能化改造不确定性小,成本和收益清晰,且风险可控。随着人力成本逐年增高,机器换人的智能化生产变得越来越有吸引力。

企业数字化的难点在于组织的数字化,其中包括对每个人以及组织行为的数字化改造。

由于新软件、新系统的学习成本高,每个人自然的默认反应是继续维护旧系统而排斥新系统。

其次,企业数字化不是简单IT系统的利用,而是组织和管理根本性的变化。

这种变化必然冲击到组织中上上下下的个人利益,有人获益,就有人有损失,后者自然会发自内心产生对组织变化的抵抗。

因此,要想推动新系统的应用,必须有从上到下整个体系的意志做支撑。

这里面的关键人物不是IT主任,也不是人事主管,而是公司的一把手。

一把手不仅需要自觉自愿学习使用新系统,更要做新系统的主要推动者,才有可能让整个组织更新换代。

要做到这一点,一把手必须在认知层面建立企业的数字化战略,形成数字化战略又需要企业有精通IT和管理的双料人才,以及一把手对IT技术在组织管理中应用的深刻理解。

对于传统企业,这些都是需要补齐的短板。所以很多企业在数字化改造的过程中,往往道路不清晰、意志不坚定、投资不充分、浅尝辄止,结果自然大概率不会太好。

数字化的初级成效

为什么传统企业家不容易产生数字化思维?

因为传统企业的商业模式、组织管理都是建立在高信息成本的环境里的。

前面讲过,信息的成本包括运算、存储、传输、收集四方面。当成本很高时,企业必须通过商业模式、组织管理的调整来适应高成本。

比如,传统企业重视渠道,是因为在互联网之前,消费者有很高的信息搜索成本,因此产生对线下渠道的依赖。但电商轻松打破了这种依赖线下渠道的竞争优势。

传统企业对品牌广告的认知,也是建立在高信息成本基础上。而互联网使得人们的注意力变得更长尾化、更个性化,网红、直播也能冲击传统品牌的价值。

传统企业中的组织管理问题,主要来自企业中的信息不对称和道德风险。

信息不对称包括上下级之间的信息不对称和部门之间的信息不对称。

  • 表象是上级不知道下级心里怎么想,在干什么;
  • 下级不知道上级的核心关注点及宏观意图;
  • 部门之间各自为政,经常零和博弈。

为解决这些问题,传统企业就不得不经常传达文件、召集大家一起开会,以期获得共识。但如果信息问题过于严重,最后的结果就是“文山会海”,留给做业务的时间所剩无多。

企业中的道德风险来自于信息不对称再加上利益的冲突。企业雇员的私利和企业的整体利益一定有差异,信息不对称保护了雇员在工作中各种各样的谋私行为。

如以权谋私、假公济私、偷懒、不做为、睁一只眼闭一只眼等等。

企业不得不建立高成本的激励机制,让企业和员工之间尽量保持更高的利益一致性。

同时,企业面临的难题,一方面是不得不中央集权杜绝道德风险;一方面又要鼓励下属有所担当,能够对市场机会做出快速反应。

企业越大,前者越重要,就有了“大企业病”。企业就失去了灵活性和创新能力。

数字化可以在很大程度上缓解企业的这些问题。

通过数字化协同办公,企业可以用很低的成本让信息流动起来,让上下级之间、部门之间做到信息分享。由于大部分的信息和沟通都在数字平台里产生,对管理者来讲,下级能看到的信息自己都可以看到,极大降低了信息的不对称性。

没有信息不对称,自然道德风险也没有了土壤。基于更高效的监控能力,企业可以对一线员工更加信任,更大程度地放权,做到更高的灵活性和市场反应效率。

最后,公司可以利用大数据分析、人工智能的方法,对沉淀下来的数据进行分析而获得组织管理上的“智能”。

增强沟通效率,降低信息的不对称性、员工的道德风险,可以看成是数字化的初级成效。之所以说是初级,原因在于人脑仍是企业思考、做决策的唯一载体。

但数据的沉淀和人工智能使得机器思维可以在很多层面替代、补充人脑的不足。

就像机器视觉能够超越普通人眼的辨别力,机器听觉能超过普通人耳,AlphaGo 可以打败李世石、柯洁等等。

AI在管理领域一样可以发现无数隐蔽错误,提出改进方案,同时极大缩短反应时间,从而革命性地提升公司的管理和运营能力。

而未来商业是智能化的,途径就是数字化。企业的抉择不在于要不要数字化,而是什么时候,用多大力度。​

责任编辑:华轩 来源: 经济观察报
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