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卢向华:数字化转型,锚定目的地再出发

卢向华 复旦管院 2023-02-28


需要有数字化的工具模式,同时也要知道转型之后的道路在何方。


国内外形势都对那些希冀提升创新能力、更新迭代跟上时代浪潮的企业提出了新的挑战。在这个时间点,数字化转型已经不是可有可无的选择,而是必须做出的改变。当前,大部分企业如果不是已经完成了数字化转型,就是在数字化转型的路上。
在最新一期《管理视野》杂志的专题《数字进化论》中,复旦大学管理学院管理科学系信息管理与商业智能系卢向华教授,分享了自己对企业数字化转型的理解,尝试对数字化转型的定义做拆解,带大家更深入地认识“数字化转型”。



如果企业对未来应该转变成什么样子一无所知,而单纯依靠数字化技术内嵌的结构把流程或运行规则带到哪里就是哪里,这样的数字化转型多半是不成功的。反之,如果只设想了未来期望的面貌和管理模式,而没有思考技术的能力与适应性,路途也会非常艰辛。




数字化转型,从定义上来看本身就包含“数字化”与“转型”两个部分,而后者对于企业而言,才是真正的价值所在


“颗粒度经济”的提出者廖建文(曾任京东集团首席战略官)认为,技术的发展使得我们所把握商业要素的颗粒度越来越小,由于颗粒度变细,可以重新找到各个要素组合、匹配、协作的优化与改进空间,从而达到转型的效果,为企业带来新的面貌。


只是在这个过程中,如果企业对未来应该转变成什么样子一无所知,而单纯依靠数字化技术内嵌的结构把流程或运行规则带到哪里就是哪里,这样的数字化转型多半是不成功的。反之,如果只设想了未来期望的面貌和管理模式,而没有思考技术的能力与适应性,路途也会非常艰辛,甚至错失良机。


事实上,关于数字化转型到底应该是以系统内部的模式和能力为主导,还是组织自设的管理模式为主导,曾经有过很多争论。在经典的信息系统研究中,曾经就有两个观点截然相反的学派


一个是技术能力学派,认为数字化技术所设计的逻辑和结构能力,可以弥补人类行为能力的不足(Rice,1984),因此企业应用数字化技术后应该能够带来效率和满意度的提升,如果企业不能取得预期的效果,那一般是设计或者实施过程有问题。


另外一个企业本体学派(Finlay,1987;Markus and Robey,1988)更加强调人类和组织对设计更优结构的内生能力(Orlikowski,1992),认为企业未来模式的选择是基于更大社会范畴的一种综合决策。这一学派并不认可技术本身是导致模式或行为调整的主要原因,数字化技术只是通往更优结构的一种可能路径。


两个学派各有各的支持者,也有新的理论试图调合这两大学派的结论。例如,调适性结构化理论(adaptive structuration  theory,AST)提出,数字化技术对组织所带来的变化(即数字化转型)是数字化技术能力与组织本体结构之间互相调适的结果。内嵌在系统中的结构(系统设计师所设计的)与企业固有的结构在技术被采纳初期会存在矛盾,但在持续的使用与迭代过程中,两者会动态地调适以达到平衡,甚至涌现出新的结构,具体表现为新的模式和行为规则。


这两个经典学派关于数字化转型的观点用来分析当前的数字化建设实践仍然是适用的,正好对应着两类数字化转型,一类称为技术能力驱动,一类叫作企业本体模式驱动。


前者可能更多是由坚定的技术信仰者或供应商驱动甚至主导的数字化转型,他们会告诉企业,现代信息技术已经具备了什么样的能力,如果把这样的能力应用到某些场景上,必然会带来更好的结构模式以及商业绩效。


而后者更像是企业自行设计或者要求供应商根据自己对未来模式的理解来定制数字化系统,这一选择可能极为成功并且独一无二、极具竞争力,也可能只是在旧有模式的基础上披上了数字化的外表而没有实质性的能力提升。这两类数字化转型的案例在现实中都非常常见,总体而言,对结果失望的比例往往要高过满意的比例。


那数字化转型到底怎么转才能转得更好?


借鉴调适性结构化理论,我们认为数字化转型更像是数字化技术能力与企业未来模式认知之间一个动态调适的过程。数字化产品内嵌的模式并不等于企业未来想转的模式,企业仍需基于行业规则思考未来的模式;而企业未来模式的设计也不能脱离数字化产品的知识沉淀与技术能力。两者在初期会存在矛盾,但在持续的技术使用与迭代过程中,双方会进行动态的调适以达到平衡,直至涌现出理想中的新模式与结构。



便利蜂就是一个比较好的例子。便利店行业是一个成熟的行业,大部分的运行规则都已经非常清晰,传统的数字化应用也非常成熟。创始人庄辰超一直坚信人工智能驱动的数字化工具可以让便利店的管理更精细化、更自动化。为了更好地构建新一代便利店数字化系统,他邀请了大量便利店行业的“老法师”和他一起来设计便利店自动化的运营模式,然而从业多年的“老法师”们对于下一代的便利店数字化模式事实上并没有什么概念,只能针对自己熟悉的领域如货架管理、店址选择、鲜食供应链管理等总结规律并提出建议,庄辰超在这基础上开发了几个相应的AI支持系统。


然而这些独立的AI系统的效果始终没有达到期望值,一个是因为数据输入问题,独立的AI系统需要员工输入数据,而只要是人的输入,就会存在错误,导致AI系统做不出正确的决策;另一个是,AI系统根据数据算出了一个更好的解决方案,但在实践中,上下游无法执行,因为它的变动速度太快。所以当人和AI系统协同时,AI系统并不能够发挥出它的优势。

经过一段时间的调适,庄辰超发现最优的便利店运营可能应该通盘都通过系统来决策,让系统和系统、系统和硬件沟通,这样才能保障数据的准确性以及行动的及时性。“老法师”的本体模式与AI技术能力这才最终融合到一起,打造出一个全新的便利店全自动运营体系,目前也成为了行业的标杆,达到了真正意义的“数字化+转型”的效果。


据此,我们尝试对数字化转型的定义来做拆解:需要有数字化的工具模式,同时也要知道转型之后的道路在何方, 两者在数字化建设的过程中互相交融、动态调适,才能到达企业期望的数字化转型的彼岸。我们在专题里会尝试探讨一个企业的数字化转型之路——既要借力各种转型工具,又潜心研究行业前景,既扎实,又轻盈,才能把“道”和“术”结合,形成突破。


数字化转型是我们这个时代的命题,处于数字化转型期的企业,应该去研究和拥抱这些新业态、新现象、新进展,而业内的学者,也应该深入市场观察,去更新传统书本意义上的经典管理理论的底层逻辑。对业界和学界而言,这都是难得的历史性机遇。


【教授简介】  卢向华,复旦大学管理学院管理科学系信息管理与商业智能系教授、博士生导师,复旦科创企业家营授课教师,研究方向:互联网创新运营、大数据分析、企业信息化等。



* 来源:公众号“复旦商业知识”,文章首发于《管理视野》杂志

* 《管理视野》杂志是面向企业管理者的新一代商业思想读本,由复旦大学管理学院承办,中国管理研究国际学会(IACMR)提供学术支持。

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