數字化轉型，就像一劑苦口的"良藥"，人人都夸數字化轉型的優點，但是很少有人能真正踏踏實實地把“數字化”的工作做好！

數字化轉型，本質上是把企業的數據資源作為新質生產力，達到降本增效，業務賦能，提升創新力的效果。

數字化轉型是一種由前言數字技術驅動的組織全新的變革。這種變化，在推進數字化落地的過程中，讓管理者、員工、技術人員，全部都感到很不適。

當數字化進入深水區，才讓人們看到它的“反人性”。

認識這些數字化先天的“問題”本質，才能更好地解決轉型的癥結，以免決策失誤，認知錯位。

首先，對企業管理者或領導決策層來說，數字化項目通常定位為“成本項”。

無論是數據治理，還是構建數據平臺工具，先不論最后收益如何，總歸要先產生一筆數額不菲的IT建設支出。

因此，盡管數字化對企業未來發展具有諸多好處，但是只要當前業務運行沒有太大毛病，一般就不會讓管理層看到“數字化”轉型的必要性。

說白了，就是數字化的收益太過于抽象。數據是很重要，但是數字化帶來的好處卻經常難以評判。

尤其是數據平臺相關的建設工作，這是一項“基座工程”，是為了更好地開展數字創新業務做的鋪墊。

沒有數據平臺，就沒法進行業務創新，沒有業務創新，數字化的好處就根本講不清楚。于是這就“陷入”了價值無法自證的“怪圈”。

于是，很多領導層的原始數字化轉型驅動一般來自于兩方面“契機”。

一是管理需求，即管理上已經出現了混亂，通過數字化技術提高管理透明度；二是同業競爭，即其他同行已經普遍建立了較為成熟的數字化能力，迫于在大的行業趨勢下，對未知不可控的壓力 ...

除此以外，單純講業務提效，很難形成說服力，因為效益過于間接，同時有關技術替代的成本收益“賬”也很難真正算清楚。

其次，對于業務人員來說，數字化轉型是“不折不扣”的干擾項。

不管任何數字化技術開始表現的多么“友好”，長期肯定是抱著替代一部分人的工作為目的而來的 ...

雖然新技術的到來，也會創造新的職業機會，但是總歸人們普遍還是希望安于現狀。

對于大多傳統的職場人來說，如果不改變“技術棧”的情況下，同樣可以賺到工資，就不會有動力去提升自己。

單純的數據服務或技術工具本身沒有意義，需要和業務緊密結合，才能有效發揮產業價值。

所有數字化項目都需要業務人員的配合才能最終成形 ...

例如，需要業務人員制定業務規則、數據標準，核查數據的真實性、有效性，對數字化場景進行驗證，甚至提供數據標簽等。

在本已經飽和的業務工作中，還要抽時間去打磨技術產品和工具，對業務人員產生極大負擔。

更何況，業務人員配合構建的系統和應用，本身也是要砸掉自己飯碗的 ...

這就是為什么，業務＋技術的協同模式下，技術人員更積極，業務人員總是“缺位” ...

當然，業務人員也并非絲毫接受不了任何數字化的改進，只是這個數字化的程度，勢必有一個范圍區間，不能越界 ...

如果日常工作負擔真的很繁瑣，業務人員是希望能夠有一些工具來輔助完成工作；

而這些工具的AI屬性如果太強，把許多“動腦子”的事情都替代了，人也就近乎沒有價值，那么也就離“下崗”不遠了 ...

這就是為什么，基礎數據服務比較容易數字化，而監測分析類，設計規劃類，內容推薦類的項目，更加難以推進 ...

第三，對于技術人員來說，數字化是一個似乎永遠也搞不明白的“黑盒”業務。

技術人員總是容易過高估計技術本身的價值，而“選擇性”忽略業務維度的價值。

數字化服務與傳統的IT服務最大的區別在于，不是以交付了多復雜的功能來衡量價值，而是以達到了什么樣的業務提升效果來衡量價值 ...

但是，技術人員本身無法掌控數字化服務帶來的最終效益，中間影響變量太多了，包括業務邏輯的設計，也包括人們如何使用它，以及相關利益團體的“配合”。

但是，客戶的角度來看，數字化的失敗，經常讓“廠商”來背鍋！

很多數字化項目投入了非常大的精力去梳理數據，搭建模型，開發服務，最后根本就用不起來。

反之，也有不少項目，可能只是簡單開發了幾個報表，就帶來了極大的業務價值，讓客戶對廠商的服務“稱贊不覺”...

數字化效益對技術人員來說，是個極大的隨機項。長此以往，容易失去耐心，失去技術精進的動力。

于是，未來或許越來越多的數字化廠商將來自于綜合服務的咨詢團隊，而非傳統的IT技術公司。了解客戶，了解業務帶來的價值，遠比代碼能力本身更加重要 ...