在剛剛結(jié)束的兩會(huì)中,“人口老齡化”問(wèn)題及相關(guān)對(duì)策成為關(guān)注的議題之一,受到了多個(gè)參會(huì)委員的建言獻(xiàn)策。在社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展中,企業(yè)作為商業(yè)組織的一種可實(shí)現(xiàn)整個(gè)社會(huì)經(jīng)濟(jì)資源的優(yōu)化配置,是在市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的關(guān)鍵要素。如果說(shuō)人口老齡化更多關(guān)聯(lián)到國(guó)內(nèi)民生的協(xié)調(diào)問(wèn)題,那企業(yè)“老齡化”則影響到國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)問(wèn)題,關(guān)系到中國(guó)能否在新一輪世界經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)中逆勢(shì)破局的攸關(guān)問(wèn)題。

中國(guó)企業(yè)必須以變應(yīng)變,而隨著十四五,數(shù)字化轉(zhuǎn)型正式上升到國(guó)家戰(zhàn)略層面,對(duì)于企業(yè),不言而喻,未來(lái)發(fā)展的方向只有一個(gè),即擁抱數(shù)字化轉(zhuǎn)型。中國(guó)企業(yè)只有緊抓數(shù)字化、智能化的趨勢(shì)作出積極改變,才能保持創(chuàng)新活力,建立新的技術(shù)優(yōu)勢(shì)。

中國(guó)信通院發(fā)布的《全球數(shù)字經(jīng)濟(jì)新圖景(2020年)》中提到美國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)2019年達(dá)到13.1 萬(wàn)億美元;是中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)體量的2倍多。中國(guó)依然有非常多企業(yè)呈現(xiàn)商業(yè)模式老舊、運(yùn)營(yíng)效率低下、技術(shù)滯后的“數(shù)字化老齡”狀態(tài),將面臨巨大潛在危機(jī)。

究竟什么是“數(shù)字化老齡”企業(yè),筆者認(rèn)為在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中,體現(xiàn)在以下三個(gè)層面:

● 心態(tài)上的盲從跟風(fēng)

德勤的調(diào)查結(jié)果顯示,在推進(jìn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的企業(yè)中,約有60%的企業(yè)尚未建立好轉(zhuǎn)型發(fā)展路徑。無(wú)獨(dú)有偶,Wipro Digital的數(shù)據(jù)也指出,35%的高管認(rèn)為缺乏明確的轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略是實(shí)現(xiàn)全面數(shù)字化潛力的關(guān)鍵壁壘。

未思先行是企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的一大心理弊病,很多企業(yè)未對(duì)自身架構(gòu)與業(yè)務(wù)情況進(jìn)行過(guò)嚴(yán)謹(jǐn)研究與調(diào)研,則急匆匆跟風(fēng)上路,大刀闊斧采設(shè)備,改架構(gòu),拓業(yè)務(wù),最終因?yàn)楦鱾€(gè)轉(zhuǎn)型要素的不協(xié)調(diào)導(dǎo)致資源的浪費(fèi)與人員內(nèi)耗。

例如,2011年工業(yè)巨頭通用電氣(GE)轉(zhuǎn)型失敗的案例。當(dāng)時(shí)的GE由于架構(gòu)復(fù)雜,規(guī)模龐大,尾大不掉。公司的管理層又急于求成,短時(shí)間對(duì)眾多業(yè)務(wù)部門(mén)“動(dòng)手術(shù)”,想盡快看到效益回報(bào)。然而事與愿違,數(shù)十億美元的投入、數(shù)千名員工的動(dòng)員,換以轉(zhuǎn)型失敗告終。

大企業(yè)尚有歷史資源的積累,可以在轉(zhuǎn)型過(guò)程反復(fù)摩擦,中小型企業(yè)往往并不具備這樣的試錯(cuò)實(shí)力,因此想清楚、定階段、穩(wěn)步走是中國(guó)大多數(shù)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的必要前提。

● 業(yè)務(wù)流割裂,低效運(yùn)轉(zhuǎn)

即使在采購(gòu)了OA、ERP、CRM等數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施下,很多企業(yè)各個(gè)部門(mén)行政、財(cái)務(wù)、人力等運(yùn)營(yíng)環(huán)節(jié)流轉(zhuǎn)依然處于割裂的狀態(tài),主要還是依靠人為的管理對(duì)接,各個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)未集中和共享。一些基礎(chǔ)例行性的環(huán)節(jié),如薪資結(jié)算:通常由人力部門(mén)核算出薪資對(duì)接由財(cái)務(wù)部門(mén)發(fā)放的過(guò)程,中途需要經(jīng)過(guò)眾多的人員溝通與確認(rèn),屬于難度不大卻費(fèi)精力的事項(xiàng),大大降低了企業(yè)內(nèi)部效率。

麥肯錫調(diào)查表明,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型過(guò)程中,數(shù)字化轉(zhuǎn)型除了技術(shù)的更新,更重要的是組織的適應(yīng)性,如果組織文化過(guò)于頑固、保守,新的工作方式、工作流程就難以被采用,數(shù)字化轉(zhuǎn)型便會(huì)遇到阻礙。采購(gòu)數(shù)字化設(shè)施并不能一勞永逸,打通各個(gè)環(huán)節(jié)的流轉(zhuǎn)才是要義。

國(guó)內(nèi)誕生于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的“數(shù)字原生”企業(yè)在這一方面有先發(fā)的優(yōu)勢(shì),往往架構(gòu)簡(jiǎn)單,業(yè)務(wù)流也更好打通,對(duì)于金融、零售、教育等傳統(tǒng)領(lǐng)域的企業(yè)在這方面付出的決心則需要更多。轉(zhuǎn)型不破不立,只有把數(shù)字化工具靈匯貫通,這條路才能實(shí)現(xiàn)潤(rùn)物無(wú)聲,發(fā)揮功效。

● 技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力滯后

企業(yè)發(fā)展最忌諱故步自封。傳統(tǒng)領(lǐng)域的巨頭企業(yè)往往競(jìng)爭(zhēng)格局分明,頭部以市場(chǎng)份額傲居,在大數(shù)據(jù)、AI等新技術(shù)的研發(fā)層面的前瞻性不足,亦或者認(rèn)為熱點(diǎn)技術(shù)與自身傳統(tǒng)業(yè)務(wù)相去甚遠(yuǎn),延誤了新時(shí)代的戰(zhàn)機(jī)?；赝^(guò)去10年,曾經(jīng)“互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)”幫助企業(yè)拿到了數(shù)字化的入場(chǎng)券,未來(lái)新10年,數(shù)字化的主舞臺(tái)則可能由“AI技術(shù)”大放異彩。

《2020中國(guó)人工智能指數(shù)報(bào)告》顯示,中國(guó)在人工智能領(lǐng)域的投資規(guī)模增速已成為全球第一?！哆B線》雜志創(chuàng)始主編凱文·凱利曾指出:與人工智能的合作表現(xiàn)決定了你的薪酬,你和機(jī)器進(jìn)行合作,而不是和他們對(duì)抗。

資本層與媒體輿論走向已經(jīng)對(duì)未來(lái)技術(shù)的方向做了洞察——智能化,以人工智能為核心技術(shù)競(jìng)爭(zhēng)力的新時(shí)代或已漸漸浮現(xiàn)。

有趣的是,公開(kāi)的數(shù)據(jù)顯示,中美兩國(guó)人工智能研究者關(guān)注開(kāi)源AI軟件包中,由美國(guó)機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的數(shù)量是中國(guó)機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)的20多倍。在算法方面,對(duì)美國(guó)開(kāi)源軟件包有高度依賴,在AI技術(shù)基礎(chǔ)層的積累,中國(guó)企業(yè)要走的路依然很長(zhǎng),這也是機(jī)會(huì)所在。

對(duì)于人工智能技術(shù),筆者認(rèn)為,企業(yè)未來(lái)會(huì)有兩種應(yīng)用場(chǎng)景。第一種類(lèi)型,擁抱資源型,與專業(yè)具備人工智能技術(shù)/服務(wù)/產(chǎn)品的第三方服務(wù)商伙伴合作,實(shí)現(xiàn)降本增效;另一種類(lèi)型,自建技術(shù)型,結(jié)合自身研發(fā)適用于業(yè)務(wù)層的人工智能技術(shù),通過(guò)人工智能技術(shù)加持已有業(yè)務(wù),助力拓客,提升自身的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力。

在這一環(huán)節(jié),筆者注意到,國(guó)內(nèi)以人工智能為驅(qū)動(dòng)的企業(yè)服務(wù)平臺(tái)——Testin云測(cè)是一個(gè)典型的樣本。Testin云測(cè)誕生于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,以顛覆傳統(tǒng)人力測(cè)試的云測(cè)試服務(wù)為市場(chǎng)切入點(diǎn),其本身就具備數(shù)字化基因,在商業(yè)化過(guò)程中,先后進(jìn)化具備AI能力的自動(dòng)化測(cè)試、RPA服務(wù),以及AI三要素之一的AI數(shù)據(jù)服務(wù)。

從幫助企業(yè)測(cè)試的數(shù)字化轉(zhuǎn)型,到研發(fā)AI技術(shù)推動(dòng)業(yè)務(wù)模式的再進(jìn)化,再到打造AI底層生態(tài)的數(shù)據(jù)采集與標(biāo)注服務(wù),一步一步深入源頭層對(duì)整個(gè)中國(guó)人工智能行業(yè)進(jìn)行賦能。

同時(shí),筆者發(fā)現(xiàn),Testin云測(cè)秉承“眾人拾柴火焰高”的生態(tài)聯(lián)合策略,在整個(gè)數(shù)字化生態(tài)圈中,與英特爾、英偉達(dá)、高通、華為等眾多行業(yè)頭部伙伴建立了長(zhǎng)期合作關(guān)系,通過(guò)多方技術(shù)與服務(wù)的聚合,為中國(guó)企業(yè)的數(shù)字化道路提供助力。

《浪潮之巔》中有這么一句話:“科技的發(fā)展不是均勻的,而是以浪潮的形式出現(xiàn)。每一個(gè)人都應(yīng)該看清楚浪潮,趕上浪潮,如此,便不枉此生?！敝悄芑蔀閿?shù)字化轉(zhuǎn)型浪潮的顯性要素正逐漸浮現(xiàn),而助力產(chǎn)業(yè)智能化,恰好也是Testin云測(cè)這家企業(yè)的初心與使命所在。

songjy