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  • AI技能经济：德勤挥刀背后的职场地震与价值重塑

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    你坐在办公室里，看着满屏的简历，上面写满了“卓越的沟通能力”、“强大的领导力”和“出色的解决问题的能力”。但当项目压力袭来时，你真正需要的是那个能立刻上手进行深度数据分析的专家，是那个能确保复杂工艺流程万无一失的技术骨干。 这不是你的错觉。一份由沃顿商学院与埃森哲联合发布的技能指数研究明确指出，当前的劳动力市场正处在一个严重的“错配”之中：员工们普遍展示一套“安全”的通用技能，而雇主们实际支付报酬的，却是另一套截然不同的、专业且深入的执行能力。 人工智能（AI）的到来，非但没有解决这个问题，反而让这场错配加速、加剧。它正在重塑一切。 第一部分：你的“金字塔”地基正在被AI掏空 让我们从一个真实的巨头变革说起。拥有超过45万员工的咨询业巨头德勤美国，做出了一个震惊行业的决定：取消运行了几十年的传统职级体系。助理、高级顾问、经理、总监……这些象征着职业阶梯的头衔，将被扔进历史。取而代之的，是一套清晰的“技能标签”。 德勤为什么要对自己动如此大的手术？答案直接而残酷：传统组织赖以运转的“金字塔”模型，地基正在被AI快速掏空。 在传统的咨询公司模式里，底层是大量的初级员工，他们负责收集数据、整理材料、核对报表这些基础工作。中层经理负责整合与协调，顶层合伙人负责客户关系与战略。这套模式不仅完成工作，也自动完成人才培养：新人从底层干起，沿着清晰的阶梯向上爬。 但现在，AI正在接管塔基。德勤内部有一个名为“Zora”的AI平台，能处理大量原本属于初级员工的工作。以前需要几个人干一周的活儿，现在可能两个人加上AI，一两天就能搞定。 这引发了一个致命的问题：如果底层的基础工作都被AI高效处理了，那么未来的经理和合伙人从哪里来？他们缺失了早期关键的经验积累阶段。德勤的改革，本质上是对这个核心危机的回应：当地基被掏空后，组织必须换一种玩法。 这个信号对你而言意味着什么？它意味着，你不能再依赖传统的职位头衔去评估和雇佣人才。那个挂着“经理”头衔的人，可能擅长的是即将被AI自动化的工作；而那个没有显赫头衔的年轻人，可能恰恰拥有驾驭AI、解决复杂难题的稀缺能力。你们的组织，可能正不知不觉地为一堆“过剩”的技能支付着溢价，却对真正“稀缺”的能力视而不见。 第二部分：技能错配与“信号失灵” 那么，具体是哪些技能“过剩”，哪些又“稀缺”呢？技能指数通过分析数亿份职位描述和员工档案，给出了清晰的图谱。 研究发现，员工们最常展示的技能是领导力、沟通、团队合作和解决问题。这些技能听起来很棒，很安全，但正因为人人都写，它们已经严重“过剩”，几乎失去了区分人才的价值。在你的招聘中，看到满简历这样的词，是不是已经感到麻木？ 而雇主们在招聘中真正寻求、并愿意支付高额薪水的技能，却是另一类：技术深度、科学方法、分析精度、数字化执行和工作管理能力。这些是能将想法落地、转化为具体成果的执行技能，但它们在整个劳动力市场中却呈现出“短缺”状态。 这就是“信号失灵”。员工在简历上发出一种信号（通用技能），而雇主在市场上寻找并奖励另一种信号（专业执行技能）。这种失灵导致你很难找到对的人，也导致员工感到怀才不遇。 更复杂的是，技能的价值并非一成不变，它高度依赖于具体的角色和行业。同一个技能，在一个岗位上可能是高薪的敲门砖，在另一个岗位上却可能毫无价值，甚至带来负收益。 就比如，为“战略分析”这个技能支付溢价，只有在它被应用于正确的角色时才是明智的。盲目追求所谓的“高价值技能清单”，而不考虑与你公司具体岗位的匹配度，是在浪费薪酬预算。 第三部分：AI的再分配——谁的价值在升，谁的在降？ AI不仅是问题的背景板，它本身就是最强大的变量，正在动态地重新分配不同技能的经济价值。 技能指数跟踪了高AI暴露度技能的需求变化趋势，发现了一个明确的分化： AI不是在简单地消灭工作，而是在重新分配价值。它将人类从重复性认知劳动中解放出来，同时将更高的溢价赋予那些AI难以替代的人类特质：专业的判断力、复杂的协调能力、对监管环境的深刻理解，以及深厚的行业知识。 对于你而言，这意味着两件事： 第四部分：企业如何构建“技能矩阵” 面对信号失灵、价值重配的复杂局面，你应该怎么做？以下是基于案例和研究的渐进式行动路线图。 第一步：诊断——扫描你的组织 停止依赖模糊的头衔和泛泛的简历。你需要像德勤那样，为每个关键角色绘制清晰的“技能画像”。利用技能指数揭示的框架，问自己几个问题： 一个简单的方法是：列出团队每个成员实际负责的3-5项核心任务（用“动词+名词”描述，如“构建风险预测模型”、“协调跨部门项目上线”），然后评估每项任务被AI完成的可能性。 这将帮你快速定位团队在“钻石结构”中的位置——是仍在处理大量可自动化任务的“塔基”，还是已转型为进行关键判断和协调的“钻石核心”。 第二步：重构——转向“技能矩阵” 基于诊断结果，你需要重新设计工作。 第三步：对齐——为真实价值买单 你的薪资体系必须与你重新定义的“技能矩阵”同步。 第四步：赋能——打造“动态技能树” 变革的最终落地，依赖于员工的技能成功转型。你需要一个系统性的赋能方案。 德勤挥出的这一刀，宣告以头衔和资历论英雄的时代正在落幕，一个以技能为硬通货的新经济体系已经到来，它正在当下重塑你所在的每一个行业。 变化的步伐比许多人想象的要快，当你的竞争对手已经完成技能矩阵，AI+数据驱动着飞轮滚滚向前时，你可能已经失去了招架之力。 现在，请你拿出纸笔，或者打开一个空白文档，开始第一步：为你或你的团队中最关键的三个角色，列出五项真正重要的核心技能。然后问自己：我已有的头衔化成这些高价值技能组合了吗？我们正在向这些技能进化吗？ 来源：沃顿商学院、数治网，仅供参考 场景难打通？指标难达成？资格难获取？上 shuzhi.me ！在对话框发送“in”获取：

  • 让你爬出决策泥潭：构建一个真正“抗压”的数据能力体系

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    你是否曾经历过这样的场景？一个关键的商业决策，因为不同部门拿出的数据“打架”而陷入僵局；一个重要的项目，因为数据质量存疑而反复验证，进度一拖再拖；一次合规审计，暴露出大量无人管理的敏感数据，让管理层惊出一身冷汗。 如果你对这些问题感到熟悉，那么你并不孤单。数据显示，74%的组织受困于数据孤岛，68%在数据治理上面临挑战，而与此同时，却有66%的组织将数据视为关键的业务驱动力。这种渴望与现实的巨大落差，正是当下企业与数据从业者最深的焦虑：我们拥有海量数据，却无法将其转化为可信的决策力。 这种焦虑并非源于技术或工具的缺失，而往往源于一个更根本的问题：我们错误地理解了数据工作的核心。本文将在《从数据沉睡到价值觉醒：企业数字化转型的“行动”与“治理”》一篇基础上，结合真实的教训与框架，为你揭示如何从根源上解决这些问题，构建一个不仅能运转，更能“抗压”的数据能力体系。 01 当“治理”沦为纸面文章 想象一家大型金融机构，它拥有完善的数据治理委员会、厚厚的政策手册和定期的培训计划。从表面看，一切井井有条。然而，当一个涉及跨部门客户数据使用的关键决策摆在面前时，问题爆发了。 业务部门A认为数据应该这样定义以快速推向市场，风险部门B则坚持另一种定义以符合监管要求。治理委员会召开了多次会议，但谁也没有最终拍板的权力。 最终，问题被层层上报到C级高管那里，高管在信息不全和时间压力下做出了一个妥协决定。几周后，这个决定因内在矛盾无法执行，一切推倒重来。 这个场景揭示了大多数数据治理项目的第一个失败神话：将治理视为一个“运营流程”。它变成了填写表格、召开会议、更新的行政工作。而一旦面临真正的利益冲突，这套体系瞬间失灵，因为权威是模糊、分散或被回避的。 真正的成本并非会议本身，而是决策被反复争论所消耗的ROI。每一次重来，都意味着信任的流失、机会的错失和领导层信誉的损耗。 更可怕的是，在人工智能时代，这种成本正被指数级放大。AI模型以惊人的速度学习和决策，也同样以惊人的速度放大数据中的错误与偏见。 一个基于定义模糊、质量存疑的数据所训练的AI系统，其产生的风险将远超人类决策的范畴。AI加速决策，也同样加速错误。如果数据基础不可信，那么建立在之上的AI大厦，无论多么华丽，都注定摇摇欲坠。 02 技能断层与权威真空 我们的焦虑根源是双重的：个人技能的无力感，与组织权威的结构性缺失。 对于个人而言，面对浩瀚的数据领域——从数据建模、质量管理到治理框架——常常感到无所适从，不知从何学起。这种技能断层使得他们难以将复杂的数据转化为清晰的洞见。 例如，即便拿到了数据，如果不懂得如何构建一个直观的模式，那么数据分析将变得缓慢且难以理解。数据技能不再是“锦上添花”，而是将数据挑战转化为商业机会的必备能力。 对于组织而言，焦虑则体现在决策权威的真空。许多公司错误地认为，只要设立了正确的委员会结构、分配了数据管家角色，治理就能自动生效。然而，当压力来临时，决策被推迟，妥协取代了清晰，权威变得碎片化。 领导层常常在问题失控后才被卷入，疲于救火。这导致了一种恶性循环：数据问题引发决策延迟，决策延迟消耗业务信任，而信任的缺失又让下一次的数据协作更加困难。 数据治理的经济回报（ROI）也因此变得难以衡量。它很少体现为直接的成本节约，而是体现为更少的决策被重新审视、升级或推翻。当高管们不断被拉入数据争议的漩涡时，他们支付的就是“治理缺失”的隐形税负。 来源：iDigi网院 03 构建“抗压”数据能力体系的四步法 要打破上述困局，我们需要一个全新的、以决策为核心的构建蓝图。以下是四个关键步骤： 步骤一：重新定位——从“管理数据”到“支撑决策” 首先，必须进行思维上的根本转变。数据工作的终极目标不是管理好数据本身，而是支撑高效、可信的决策。这意味着数据模型的设计要以业务理解为先，将复杂的业务关系转化为分析师和决策者都能直观理解的结构。 数据治理的目的也不是为了合规而合规，而是为了使领导层的决策在受到挑战时依然具有辩护力。一切数据活动，都应围绕“这个如何帮助或保护一个关键决策”来展开。 步骤二：确立清晰的决策权威 这是整个体系稳固的基石。组织必须明确：当关键的数据冲突出现时，谁拥有最终、具有约束力的决策权？这个权威层级必须足够高，能够解决跨部门的冲突，并在压力下接受战略权衡。 它的核心职能是“终结冲突”。如果权威不清晰，治理就会退化为无休止的谈判。设立这个权威层，意味着领导层需要真正投入并承担起定义数据规则边界的责任。 步骤三：建立专业的决策准备 权威层需要做出明智的决策，离不开专业、清晰的前期准备。这就是数据质量、元数据、主数据管理、隐私与安全等核心职能的归属地。这个层级的任务不是做决策，而是分析冲突与权衡，呈现选项与风险，提供明确的建议。 例如，通过高级元数据管理来确保每个信息资产都有清晰的脉络，通过数据质量验证方法来防止自动化系统中的“垃圾进，垃圾出”。 步骤四：实施坚决的决策执行 决策一旦做出，就必须被不折不扣地执行。这一层关乎平台、控制、自动化和强制执行机制。它的目标是实施具有约束力的政策，将控制措施和系统操作化，并保持一致性。 没有权威的执行只会产生“表面文章”，而强有力的执行，则能确保决策结果得以持续。这需要将治理要求嵌入到数据平台、分析工具和业务流程中，使其成为不可绕过的环节。 04 从混乱到信心的旅程 那么，遵循上述框架，一个组织的数据能力会经历怎样的进化？成效是渐进且可感知的。 初期：停止“重复造轮子” 当决策准备层开始系统化地工作后，最直接的改变是减少了重复劳动。业务部门不再需要为同一个指标各自建立定义、清洗数据和构建分析模型。因为一致的维度确保了企业范围内对“客户”、“产品”等核心概念有统一的理解。 数据质量问题被前置发现和修复，而不是在最终报告阶段才引发争吵。这直接减少了重复的验证周期和重复的分析工作，项目启动速度显著加快。 中期：决策变得果断且可辩护 随着决策权威层的有效运作，跨部门的争议得以在合适的层级被快速裁决。会议不再是“讨论会”，而是“决策会”。因为权威是明确的、有边界的，并且是最终的。这使得高管们从日常的数据调解中解放出来。 同时，由于决策基于准备层提供的、经过质量验证和清晰定义的数据，其本身变得更加可信和可辩护。即使面对审计或监管询问，组织也能清晰地追溯决策依据和数据脉络。 长期：构建真正的战略资产与AI就绪 当体系成熟运行时，数据从负债转变为真正的战略资产。组织能够自信地应对新的监管要求，因为一致的管控带来了被挑战时的信心和应对监管的准备就绪状态。更重要的是，它为规模化人工智能应用铺平了道路。 干净、定义清晰、治理得当的数据是高质量AI的燃料。此时，组织不再恐惧AI的风险，而是能够利用AI来加速从数据到洞察的进程，因为其数据基础能够支撑可嵌入AI/ML的、基于现实的决策。 来源：iDigi网院 05 始于技能，成于体系 回归起点，解决数据焦虑的旅程，始于个人技能的建设。无论是通过系统化的课程学习来填补知识缺口，还是深入掌握维度建模、数据治理框架或架构互操作性等专业领域，个体的专业性是所有工作的基础。 但个人的卓越必须嵌入到一个设计良好的体系中才能发挥最大价值。最终，一个成功的数据素养组织，其标志不是拥有最先进的技术，而是拥有一个围绕决策而非角色设计的治理架构。在这个架构下，冲突被吸收，决策被尊重，信任得以建立，数据才能真正成为驱动业务飞轮的核心动力。 今天，就请用文中的执行层ROI诊断问自己几个问题：有多少高管决策因为数据问题被反复讨论？有多少计划因等待数据信任而搁浅？领导层是否总在事后才被卷入？ 这些问题的答案，就是你构建“抗压”数据能力体系的起点。这条路要求领导层的毅力，但回报是任何一个现代组织都无法忽视的：在不确定的世界中，做出并坚守正确决策的能力。…

  • 太平年的数据之道：从“分合治乱”看数字天下大势（附福利）

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    天下大势，分久必合，合久必分。这一古老的循环，在数字时代被赋予了全新的内涵。当数据成为核心的生产要素，社会运行的底层逻辑也随之重构。我们不妨借用热播剧《太平年》中论天下“分、合、治、乱”的框架，来审视数据浪潮下的世界图景，探寻一条通往“太平年”的数字治理之路。 在数据价值进化系列开篇中，快城创始人黄荣楠为我们提出“数治金字塔（AI+）1.0”，模型的应用在于推动传统业务向AI+数据双重驱动转型，通过“数据驱动→敏捷运营→数字创新”的递进，帮助组织实现业务效率提升、数据价值变现、风险控制强化。 一、 “分”之困：数据孤岛与价值沉睡的乱局 数字时代的“分”，首先体现在数据的割裂与孤立。在数字化转型的初期，如同历史上的诸侯割据，企业内部各部门、各业务线为了满足自身需求，纷纷建设独立的信息系统。 销售系统记录客户交易，财务系统管理资金流水，生产系统追踪物料消耗，客服系统留存沟通记录。这些系统各自为政，数据标准不一，格式各异，形成了一个个互不相通的“数据烟囱”或“数据孤岛”。 这种状态，正是数字领域的“乱”象之源。数据被分散囚禁在各个系统深处，如同散落四处的矿石，无法被有效识别和整合。企业不清楚自己到底拥有哪些数据，数据在哪里，质量如何。 这导致了一系列问题：市场部门无法获取完整的客户视图进行精准营销，管理者难以基于全局数据做出科学决策，创新更是无从谈起。数据在此阶段，仅仅是原始、无序的“资源”，其价值处于“沉睡”状态。这种“分”而“乱”的局面，造成了巨大的资源浪费和内耗，是阻碍组织发展的首要障碍。 欢迎文末扫码关注，添加@老邪 企微获取数治网2026“数字ABC”系列读物和课件组团学习。 二、 “合”之道：打破壁垒与全域协同的治理 要终结“乱”局，必须走向“合”。这里的“合”，不是简单的物理合并，而是通过系统性的“治理”，实现数据的互联、互通与融合。这对应于数据从“资源”向“资产”转化的关键一跃。 “合”的第一步是“动作”，即主动识别和获取所有内外部数据资源，进行全面的资产盘点和分类。这如同绘制一份精确的数据地图，让管理者看清自己的“数据家底”。 紧接着，需要通过技术手段（如ETL工具）将这些多源、异构的数据进行清洗、转换和集成，加载到统一的数据仓库或数据湖中，形成一个集中、可信的数据源。这一步打破了物理上的“数据孤岛”。 然而，技术上的整合只是基础，更深层次的“合”在于组织和规范的统一，即“行为”阶段。必须建立跨部门的数据治理组织，制定统一的数据标准（如业务术语、主数据标准），并推动全员参与的“数据文化”变革。没有统一的“语言”和协同的“行为”，“合”只能是表面文章。 这正是“治”的开始——通过立规矩、建组织，为数据的顺畅流动奠定制度基础。“合”的最高境界是“全域”协同。这不仅限于企业内部跨部门，更延伸到跨行业的数据融合以及公私部门之间的数据协作。 例如，金融机构与电商平台的数据融合，可以更精准地评估用户信用；政府开放交通、气象等公共数据，能激发社会创新，提升公共服务效率。这种更大范围的“合”，能够创造出“1+1>2”的乘数效应，是数据价值爆发式增长的关键。 欢迎文末扫码关注，添加@老邪 企微获取数治网2026“数字ABC”系列读物和课件组团学习。 三、 “治”之术：贯穿生命周期的精细化运营 “合”之后，方能谈“治”。数据领域的“治”，是一个精细化、动态化、贯穿始终的运营过程。它确保“合”起来的数据是高质量、高安全、可用的，并能持续产生价值。 这对应着数据作为“资产”被妥善管理和运营的阶段。“治”的核心框架是“全生命周期管理”。数据如同生命体，有其从生到死的完整旅程，每个环节都需精心管理。 围绕这一生命周期，“治”术还体现在另外三个维度，共同构成“五全”管理支柱： 在这一过程中，“控制”是至关重要的安全阀。必须建立数据质量管理闭环（定义标准、发现问题、修复根因）和安全合规管控体系（数据分级、访问控制、加密脱敏），以保障数据的可靠与安全。 同时，“定义”阶段的顶层设计和清晰的角色职责（如数据所有者、管理者、使用者），确保了“治”的方向明确、权责清晰。 欢迎文末扫码关注，添加@老邪 企微获取数治网2026“数字ABC”系列读物和课件组团学习。 四、 “乱”之险：治理失序与要素化挑战 即便进入了“治”的阶段，也并非高枕无忧。数字世界的“乱”风险以新的形式潜伏。首先，是治理体系本身的僵化与失效。这要求治理必须是持续优化、动态适应的，正如“优化”阶段所强调的，需要建立PDCA循环等持续改进机制。 如果数据标准不能随业务发展而迭代，质量监控流于形式，安全策略跟不上新的威胁，那么看似完善的治理体系会迅速脱节，数据质量下滑，应用价值萎缩，重回“乱”的境地。 其次，更深层的“乱”源于数据要素化进程中的新挑战。当数据要作为核心生产要素，在更广范围内流通、交易、参与分配时，会触及更复杂的权属、定价、隐私和公平性问题。数据滥用、算法歧视、垄断平台的数据霸权、个人隐私的侵蚀，这些都是数字时代新型的“乱”。 例如，跨行业数据融合在创造价值的同时，也对安全、隐私和权属界定提出了更高要求。如果缺乏与之匹配的法律法规、伦理规范和可信流通技术（如隐私计算、区块链），数据要素市场就可能陷入无序和混乱，反而损害社会公平与创新。 欢迎文末扫码关注，添加@老邪 企微获取数治网2026“数字ABC”系列读物和课件组团学习。 五、 通向“太平年”：要素化驱动与智能涌现 要驾驭“分合治乱”的循环，迈向数字时代的“太平年”，目标是将数据推至最高阶段——要素化。这意味着数据不再仅仅是支持性的资产，而是与土地、劳动力、资本、技术并列，深度融入生产、分配、流通、消费各环节的核心驱动力。 这需要一套完整的从执行到优化的闭环能力，即“六段”A-EO决策框架的后半程。在“执行”阶段，通过敏捷交付的方式，将治理好的数据以API、数据服务、可视化应用等形式快速交付给业务，驱动实际决策。 在“优化”阶段，则要持续量化数据带来的价值（如提升的营收、降低的成本），并用这些价值证明来获取持续投入，形成良性循环。最终，数据要素化的成熟形态，将体现为“智慧涌现”。 当高质量的数据在全域范围内安全可信地流动，当AI技术能够基于这些数据自动学习、推理和创造，当组织中的每个人都能便捷地利用数据解决问题时，一种系统性的、高于个体智能的集体智慧便会产生。 这体现在决策优化与创新（从经验驱动转向数据驱动）、效率提升（流程自动化与资源优化）、个性化服务（基于用户画像的精准服务）和系统性问题解决等四大价值锚点的全面实现。 例如，工业领域通过数据实现预测性维护，将故障预测准确率大幅提升；供应链金融平台利用数据将中小企业融资审批时间从数天缩短至小时级。这些都不是单点改进，而是数据要素重构业务流程后带来的整体跃升。 完整课件请访问：《构建面向未来的企业出海数字人才体系》 六、 人的进化：三维升级与职能重塑 天下之势，终究系于人。数据要素化的“太平年”，离不开人的能力进化。这需要一条从认知到实践的清晰路径，即“三维升级”落地方法。此前三篇就以企业AI营销到数字增长给出范例：2026年“听说”与“明白”：AI搜索下的数字营销新战场（附自测）、2026“知道”与“做到”：AI营销ROI提升要分几步？（附脑图）、2026年“纸面”与“地面”：出海企业的数字增长这一课。 这一升级过程必须与具体职能结合。无论是运营管理中的流程优化、市场营销中的精准投放、销售客服中的客户分层、产品研发中的需求挖掘、财务管理中的风险预警，还是人力资源中的人才分析，每个职能都有其核心的数据应用场景。当每个岗位的员工都完成了自身的数据化重塑，组织整体的数据战斗力才真正形成。 完整课件请访问：《构建面向未来的企业出海数字人才体系》 结语 回顾“分、合、治、乱”的循环，在数字时代有了新的注解：“分”是数据孤岛的原生状态，“合”与“治”是主动进行数据治理、将其转化为资产的过程，而新的“乱”则可能源于治理失效或要素化进程中的失序。 跳出这一循环的关键，在于坚定不移地推动数据向要素化演进。这是一条从资源化，到资产化，再到要素化的“三步走”战略。其背后，是以“六段”流程为执行引擎，以“五全”管理为坚实支柱，以“四锚”价值为方向指引，以“三维升级”为人才保障的系统工程。 这不仅仅是技术的升级，更是组织模式、思维方式和文化的彻底变革。数据作为核心生产力的趋势不可逆转。治理将更加智能化（AI赋能），流通将更加可信化（区块链、隐私计算保障），应用将更加普惠化（低代码工具普及）。…

  • 2026“知道”与“做到”：如何为AI做好业务决策提供信息（附下载）

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    人工智能（AI）从 ChatGPT 的火热兴起变得不能忽视。在各行各业，无数组织正投入到采用该技术来改善自身的运营和流程，获得更好的分析、见解增加新的收入和机会。曾经仅基于人类智能做出的业务决策现在可以由 AI 提供。 那 AI 如何影响决策？简短的回答是， AI 可以分析大型数据集，从中学习，并根据这些数据做出预测或决策。 AI 几乎可以用于任何领域，包括医疗健康、金融、交通等。它可以帮助诊断疾病，预测欺诈，提高作物产量，甚至增强各种应用中的用户体验。 AI 带来了哪些决策挑战？ AI 彻底改变决策的潜力也并非完全没有挑战。例如，为了做出准确的预测， AI 系统需要大量的信息，并非所有组织都可以访问必要的数据。数据质量对于 AI 的成功也至关重要。数据必须准确、完整且无偏见，以避免误导性预测和决策。 另一个挑战是需要熟练的专业人员来开发、实施和维护 AI 系统。具有专业技能的数据科学家、开发人员和工程师的需求量很大，人才严重短缺。在某些情况下，公司正在使用科技巨头提供的 AI 工具和服务来填补空白，例如各自已推出不同的大语言模型 LLM。但是，这种方法可能会限制公司的创新能力，反而拉开自己与竞争对手的差距。 此外， AI 引发了关于隐私和偏见的重要伦理问题。随着 AI 系统变得越来越复杂，它们可能会获得敏感信息的访问权限，这引发了人们对如何使用和保护这些信息的担忧。如果 AI 系统是使用有偏见的数据构建的，它们也可能使偏见和歧视永久化。 为了减轻这些担忧，组织必须对 AI 的使用保持透明，确保以合乎道德和负责任的方式收集和使用数据，同时实施严格的测试和监控流程，以识别和纠正可能出现的任何偏见。 来源：6000字全览新发布的《人工智能发展报告（2024年）》（附下载） 图：大模型工具链架构图 组织如何使用 AI 进行决策？ 尽管存在这些挑战，但许多组织正在成功地使用 AI 进行决策。例如，Airbnb 数据科学家 Theresa Johnson 的团队构建分析产品，去解决类似“在没有全尺寸屏幕的世界里搜索应该是什么样子？”和“我们如何预测尚未使用我们平台的用户的可访问性需求”等问题。通过使用 AI 为用户显示最佳属性，Airbnb 可以优化搜索结果并提供个性化推荐。 同样在旅游 OTA 领域，全球差旅管理公司 CWT…

  • 2026“听说”与“明白”：当我们说数字化转型时在说什么？（附下载）

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    数字化转型对于从小微到大中型的所有企业来说，都是必不可少的。数不胜数的大会主题演讲、研讨、文章或报告都在说，企业要如何随着世界变得越来越数字化，才能保持竞争力云云。 不过，许多企业从领导到员工或者还不甚清楚的是，数字化转型意味着什么。这是否只是一种朗朗上口的说法就是迁移上云？我们需要采取哪些具体步骤？我们是否需要设计新的岗位、职责以及工作，来帮助我们搭建数字化转型框架，还是要聘请外部顾问来进行咨询服务？我们业务战略的哪些部分需要改变？这真的值得吗？ 可能还有人会认为“数字化转型”这个词已经被滥用，不管你喜欢与否，重新思考旧的运营模式，进行更多的快速试验，在响应客户和竞争对手的能力方面变得更加敏捷，这才是根本。 来源：数字化转型全生命周期路线图让你的企业跃龙门（附下载） 图：企业全生命周期数字化转型路径 什么是数字化转型？ 由于每个公司的数字化转型看起来都不同，因此很难确定适用于所有公司的定义。然而，一般来说，我们把数字化转型定义为将数字技术整合到业务的所有领域，从根本上改变企业的运营方式以及为客户提供价值的方式。 除此之外，这也是一种文化变革，要求组织不断挑战现状，经常进行试验，并适应失败。这有时会意味着要摆脱公司建立的长期业务流程，转而支持仍在定义中的、相对较新的实践。 数字化转型应该先从问题陈述，明确的机会或目标开始，Clario首席信息技术官Jay Ferro最近解释说，“例如，组织数字化转型的’原因’可能是围绕改善客户体验，减少摩擦，提高生产力或提高盈利能力。” 想想数字化转型在实践中对公司意味着什么，以及将如何描述它。强生公司首席信息官Jim Swanson说，当我们以客户为中心的角度讨论数字化转型，“我们会说到自动化运营、客户、商业模式等等，这些中包含着数据分析、技术和软件，不过，所有这些都不是驱动因素。一切的核心是领导力和文化。” 你可以拥有所有这些东西——客户、产品和服务、数据以及技术。但如果领导力和文化不是核心，它就会失败。了解数字化对你的公司意味着什么，无论是金融，农业，制药还是零售机构，都至关重要。 Mercer美国负责转型的主管Melissa Swift同意Swanson的观点，即“数字”这个词它对很多人来说意味着很多不同的事情。 “对一个人说’数字化’，他会想到无纸化；另一个人可能会想到数据分析和人工智能；另一个可能想的是敏捷团队；还有一个人可能会想到开放式办公室，“她说到。 为什么数字化转型如此重要？ 企业可能出于多种原因进行数字化转型。但到目前为止，最可能的原因是他们必须这样做：这是一个生存问题，组织快速适应供应链中断、上市时间压力和客户期望等能力变得至关重要。 正如Constellation Research副总裁兼首席分析师Dion Hinchcliffe所写的那样：“这是当今数字注入时代的生存问题，必须通过开箱即用的试验和最短路径来积极支持大胆的行动。这必须在管理日常运营问题，服务交付和不可预测的变化中，如遭受重大网络攻击或信息泄露同时完成。” 改善客户体验已成为一个关键目标，因此也是数字化转型的重要组成部分。Hinchcliffe将无缝客户体验称为“企业绩效最重要的区别因素。” 来源：流程挖掘赋能企业数字化转型的技术核心和挑战（附下载） 图： 流程挖掘加速赋能企业数字化转型 怎么衡量数字化转型的投资回报？ 为了证明数字化转型的成功，领导者需要量化投资回报。对于跨越职能和业务边界、改变公司进入市场的方式，并且经常从根本上重塑与客户和员工的互动的项目，这说起来容易做起来难。 数字化转型工作可能会使传统的商业价值计算和财务治理方法效率降低，尽管如此，量化成功对于持续投资至关重要。“仅仅实施某一项技术是不够的，需要有专门与监控客户洞察力和业务流程有效性的关键绩效指标联系起来，”管理咨询公司Pace Harmon的董事Brian Caplan说。 “在确定数字化转型投资的表现时，最好采取投资组合的层面，而不是项目的层面，”数字化转型咨询公司和研究公司Everest Group的合伙人Cecilia Edwards说，必须从整体上看待数字变革工作。 图：流程挖掘作用及应用成效 数字化转型框架是什么样的？ 尽管数字化转型根据组织的具体挑战和需求将会有很大差异，但在现有案例研究和已发布的框架中，所有业务和技术领导者在开始数字化转型时都应该考虑一些常量和共同的主题。 例如，这些数字化转型主题经常被引用： 虽然每个指南都有自己的建议和不同的步骤或注意事项，但在制定自己的数字化转型战略时应该寻找这些重要的共同主题。接下来，考虑有关数字化转型指标的最佳实践： 数字化转型的趋势有哪些？ 即使是那些已经踏上多年转型之旅的公司，也不得不在中途做出调整，这是他们应该做的。具有前瞻性思维的企业将专注于有效调整和应对变化的能力，因此下面这些应该注意的数字化转型趋势，确实值得考虑一下： 最后，在这附上“数治金字塔”数据价值进化系列文章： 相关热点下载： 来源：数治网院iDigi，仅供参考 碎片化学习，上 shuzhi.me ！数治网院iDigi上线内测，加入721升值成长计划，每天15分钟养成自驱力，一起秒懂数字ABC： 数智有你，一步开启数字ABC微认证，所有课件、题库、问答基于海光认证iDTM+DeepSeek R1应用生成。