企業推進數字化并不是件新鮮事。

計算機的商業應用始于上世紀六十年代大型機的問世，再演化到七十年代到八十年代的中型機。個人電腦到八十年代末才開始大規模普及，從而使計算機的應用從純商業場景進入千家萬戶。

上世紀九十年代以來的互聯網革命，是整體社會的數字化改造。由于個人數字化水平起點低，改變幅度大到稱得上是一場“革命”。但在互聯網革命的進程中，企業的數字化改造從未停止過。

和消費者相比，企業的數字化水平一直領先，可謂根本不在一個級別。

從上世紀七十年代的生產流程的數字化（MRP），到八十年代末的全業務流程管理（ERP），到九十年代的客戶關系管理（CRM），到最近二十年的大數據、云計算、人工智能，企業一直走在數字化的最前沿。

企業的數字化進程長達半個世紀，為何在今天會引起如此大的關注？

可能的原因：

一是中國企業的數字化水平，較國際領先企業有很大差距，正在快速追趕。

二是互聯網巨頭在經濟體中的核心作用日益明顯，產生榜樣效應。

傳統企業意識到IT科技不僅僅是網絡巨頭的事，所有企業都必須變成IT技術的原住民。

三是互聯網革命已經徹底改變了企業間、企業和終端消費者間的關系。

這種關系從模擬信號（語音、圖像、文字）的連接，轉化成了數字信號的連接。為了更好地服務客戶，企業內部也必須用數字連接替代模擬信號連接，這正是數字化的方向。

企業數字化的難點

IT技術的革命性進步，主要涉及信息的四個方面：運算、存儲、傳輸、收集。

在運算領域，摩爾定律導致芯片的運算能力每兩三年翻一倍。由于價格基本保持恒定，運算能力的提高意味著運算成本每年以近30%的速度遞減。

人們較少提到的是在信息的存儲、傳輸、收集方面也有類似摩爾定律在起作用。過去50年，信息的存儲成本每年復合下降速度也是30%。

目前，家庭上網的千兆光纖是九十年代初撥號上網速度的10萬倍。這些技術上的巨大進步，給數據的巨量收集帶來了可能。

僅在過去十年，全球的數據收集量就增加了30多倍。而大數據分析、人工智能都是建立在海量數據和極低的運算成本上的。

為什么說互聯網革命，實際上是整個社會的數字化轉型？

互聯網上的平臺公司，包括搜索、電商、文娛、媒體、社交等平臺，都可以被看成云計算公司。而個人的網上行為實際就是在免費或付費的基礎上，利用基于云計算的SaaS服務。

社會的數字化推動起來相對容易，是因為消費者本身的商業價值很大。在信息成本極低的情況下，平臺可以通過提供免費的SaaS服務獲得消費者，再利用廣告或其它付費服務將消費者的價值變現。

互聯網平臺最核心的能力是吸引流量，用一種或多種信息服務吸引消費者加入平臺，再通過產品的粘性和網絡效應，吸引更多用戶，同時增強平臺活躍度。

企業的數字化和社會數字化的技術基礎是完全相同的，但在經濟特性上有四個區別。

第一，社會數字化靠的是技術和服務的吸引，是由下而上的產物；企業是行政組織，數字化常常需要從上而下命令式地推動。

第二，在社會數字化中的SaaS應用往往簡單，容易上手；企業中的應用復雜、多樣、專業，有更高的學習成本。

第三，社會數字化的對象是人；企業數字化的對象是人、機器以及人和機器連接起來的組織網絡。

第四，社會數字化由于用戶眾多，整體社會價值巨大，但邊際成本為零，平均成本極其低廉；反之，企業的數字化需要大量定制服務，投入巨大，收益有很大不確定性，投資回報率遠低于社會數字化進程。

正是由于這些區別，企業的數字化在不少方面比社會數字化來得困難。

很高比例的企業數字化項目結果令人失望。但迫于競爭壓力，企業又不得不進行嘗試，因為數字化如果成功，能給企業帶來寶貴的效率提升和競爭優勢。

企業要思考的問題不是如何避免成為70%沒有成功的企業，而是要保證進入到30%成功的企業中。因為沒有成功就等于失敗，如果不能躋身成功者行列，可能會和數字化失敗的企業一樣被淘汰。

在企業數字化進程中，最容易成功的是生產的自動化和智能化。這并不是說事情本身簡單，而是因為對機器的智能化改造不確定性小，成本和收益清晰，且風險可控。隨著人力成本逐年增高，機器換人的智能化生產變得越來越有吸引力。

企業數字化的難點在于組織的數字化，其中包括對每個人以及組織行為的數字化改造。

由于新軟件、新系統的學習成本高，每個人自然的默認反應是繼續維護舊系統而排斥新系統。

其次，企業數字化不是簡單IT系統的利用，而是組織和管理根本性的變化。

這種變化必然沖擊到組織中上上下下的個人利益，有人獲益，就有人有損失，后者自然會發自內心產生對組織變化的抵抗。

因此，要想推動新系統的應用，必須有從上到下整個體系的意志做支撐。

這里面的關鍵人物不是IT主任，也不是人事主管，而是公司的一把手。

一把手不僅需要自覺自愿學習使用新系統，更要做新系統的主要推動者，才有可能讓整個組織更新換代。

要做到這一點，一把手必須在認知層面建立企業的數字化戰略，形成數字化戰略又需要企業有精通IT和管理的雙料人才，以及一把手對IT技術在組織管理中應用的深刻理解。

對于傳統企業，這些都是需要補齊的短板。所以很多企業在數字化改造的過程中，往往道路不清晰、意志不堅定、投資不充分、淺嘗輒止，結果自然大概率不會太好。

數字化的初級成效

為什么傳統企業家不容易產生數字化思維？

因為傳統企業的商業模式、組織管理都是建立在高信息成本的環境里的。

前面講過，信息的成本包括運算、存儲、傳輸、收集四方面。當成本很高時，企業必須通過商業模式、組織管理的調整來適應高成本。

比如，傳統企業重視渠道，是因為在互聯網之前，消費者有很高的信息搜索成本，因此產生對線下渠道的依賴。但電商輕松打破了這種依賴線下渠道的競爭優勢。

傳統企業對品牌廣告的認知，也是建立在高信息成本基礎上。而互聯網使得人們的注意力變得更長尾化、更個性化，網紅、直播也能沖擊傳統品牌的價值。

傳統企業中的組織管理問題，主要來自企業中的信息不對稱和道德風險。

信息不對稱包括上下級之間的信息不對稱和部門之間的信息不對稱。

• 表象是上級不知道下級心里怎么想，在干什么；
• 下級不知道上級的核心關注點及宏觀意圖；
• 部門之間各自為政，經常零和博弈。

為解決這些問題，傳統企業就不得不經常傳達文件、召集大家一起開會，以期獲得共識。但如果信息問題過于嚴重，最后的結果就是“文山會海”，留給做業務的時間所剩無多。

企業中的道德風險來自于信息不對稱再加上利益的沖突。企業雇員的私利和企業的整體利益一定有差異，信息不對稱保護了雇員在工作中各種各樣的謀私行為。

如以權謀私、假公濟私、偷懶、不做為、睜一只眼閉一只眼等等。

企業不得不建立高成本的激勵機制，讓企業和員工之間盡量保持更高的利益一致性。

同時，企業面臨的難題，一方面是不得不中央集權杜絕道德風險；一方面又要鼓勵下屬有所擔當，能夠對市場機會做出快速反應。

企業越大，前者越重要，就有了“大企業病”。企業就失去了靈活性和創新能力。

數字化可以在很大程度上緩解企業的這些問題。

通過數字化協同辦公，企業可以用很低的成本讓信息流動起來，讓上下級之間、部門之間做到信息分享。由于大部分的信息和溝通都在數字平臺里產生，對管理者來講，下級能看到的信息自己都可以看到，極大降低了信息的不對稱性。

沒有信息不對稱，自然道德風險也沒有了土壤。基于更高效的監控能力，企業可以對一線員工更加信任，更大程度地放權，做到更高的靈活性和市場反應效率。

最后，公司可以利用大數據分析、人工智能的方法，對沉淀下來的數據進行分析而獲得組織管理上的“智能”。

增強溝通效率，降低信息的不對稱性、員工的道德風險，可以看成是數字化的初級成效。之所以說是初級，原因在于人腦仍是企業思考、做決策的唯一載體。

但數據的沉淀和人工智能使得機器思維可以在很多層面替代、補充人腦的不足。

就像機器視覺能夠超越普通人眼的辨別力，機器聽覺能超過普通人耳，AlphaGo 可以打敗李世石、柯潔等等。

AI在管理領域一樣可以發現無數隱蔽錯誤，提出改進方案，同時極大縮短反應時間，從而革命性地提升公司的管理和運營能力。

而未來商業是智能化的，途徑就是數字化。企業的抉擇不在于要不要數字化，而是什么時候，用多大力度。?