一、 为什么“降本增效”是数智化的认知误区？

在企业数智化转型的浪潮中，“降本增效” 常被视为核心目标，然而这是一个显著的认知误区。数智化的价值远不止于此，若仅聚焦于此，会限制企业转型的深度与广度，甚至可能让企业在数字时代错失发展机遇。

追求“降本增效”是企业数智化最危险的误区！

1.1 历史惯性陷阱

工业时代的管理思维深深烙印着 “效率至上” 的理念，泰勒制通过科学管理追求生产效率的最大化，精益生产则以消除浪费为核心提升流程效率。这种对效率的极致追求在工业时代成效显著，形成了强大的路径依赖。但在数字时代，市场环境从相对稳定走向快速变化，客户需求从标准化转向个性化，这种仅关注效率的思维便不再适用。

图示：传统效率思维 vs 数字价值思维

以柯达为例，它在胶片时代将生产效率做到了极致，建立了庞大的胶片生产帝国，对胶片生产的每一个环节都进行了精细优化，成本控制和生产效率达到了行业巅峰。然而，当数码技术出现时，柯达因沉迷于胶片效率的优势，未能及时转型，最终被数字时代所抛弃。这一案例深刻说明，在时代变革之际，固守工业时代的效率思维，忽视技术变革带来的全新机遇，企业终将被淘汰。

1.2 数字价值的狭隘化

将数智化工具仅看作自动化与流程优化的工具，是对数字价值的狭隘理解。数智化的核心价值远不止于此，它还包括数据洞察、连接能力、敏捷响应等多个维度。

迈克尔?波特的 “价值链” 模型在数字时代需要进化。传统价值链强调企业内部的各项活动如生产、营销、服务等的协同效率，而在数字时代，数智化能让企业打破内部壁垒，实现与供应商、客户、合作伙伴的深度连接，形成更广泛的价值网络。通过数据的流动与分析，企业能洞察市场趋势、客户偏好，从而更精准地制定战略。如果仅将数智化用于自动化和流程优化，就如同将先进的智能手机仅当作打电话的工具，浪费了其强大的功能。

1.3 短期利益与长期战略的冲突

过度追求短期降本增效，可能会对企业的长期发展造成严重损害。为了降低成本，有些企业可能会削减研发投入，这会直接削弱企业的创新能力；可能会减少员工培训，降低员工福利，从而打击员工士气，影响工作效率和创造力；还可能会简化服务流程，如过度自动化客服，导致客户体验下降。

某传统零售巨头为了降低人工成本，过度推行客服自动化，大量减少人工客服。当客户遇到复杂问题时，自动化客服无法提供有效的解决方案，导致客户投诉量激增，客户满意度骤降，长期来看，这严重影响了企业的品牌形象和客户忠诚度，削弱了企业的长期竞争力。这表明，短期的成本降低可能是以牺牲长期的客户资源和市场竞争力为代价的。

综上所述，“降本增效” 并非企业数智化的目标，而是数智化过程中可能带来的附带成果。企业在数智化转型中，应摆脱这一认知误区，全面认识数智化的多元价值，从长期战略角度出发，推动企业实现真正的转型升级。企业唯有跳出 “降本增效” 的单一思维框架，将数智化视为重塑商业模式、构建竞争新优势的战略工具，才能在数字经济的浪潮中把握先机，实现可持续发展。

在实际转型过程中，企业可以通过搭建数据中台整合内外部数据资源，利用人工智能算法挖掘潜在市场需求，借助物联网技术实现生产全流程智能化监控，以创新的商业模式开辟增长新赛道。如此，才能让数智化真正成为驱动企业跨越发展的强劲引擎。 同时，企业还需注重组织文化的适配性变革，打破部门间的信息孤岛，培养全员数据思维与创新意识，让数智化转型不仅是技术层面的升级，更是一场从理念到实践的全面革新。

二、 企业数智化的核心目标一：驱动价值创造与收入增长

企业数智化的核心目标并非局限于降本增效，而是要通过深度挖掘数据价值、重塑业务模式，实现价值创造与收入增长的质的飞跃。这一目标体现在打造极致客户体验与个性化、孵化颠覆性商业模式以及推动产品与服务的智能化升级等多个关键维度。

2.1 打造极致客户体验与个性化

在数字时代，客户体验已成为企业竞争的核心要素。数智化能够帮助企业利用数据洞察客户旅程的每一个触点，从而实现精准营销、产品定制和无缝服务，最终提升客户终身价值。

Netflix 凭借其强大的推荐算法，成为打造极致客户体验的典范。通过收集用户的观看历史、评分、搜索记录等海量数据，Netflix 的算法能够精准预测用户的喜好，为每个用户推送个性化的影视内容。这种个性化推荐不仅提高了用户的观看时长和满意度，还显著增强了用户粘性。数据显示，Netflix 超过 80% 的用户观看内容来自推荐算法，这直接推动了其订阅用户数量的持续增长，截至 2024 年第一季度，其全球付费订阅用户已突破 2.6 亿。

图示：Netflix 数据价值飞轮

星巴克则通过移动 App 与忠诚度数据的深度融合，提升了单客消费。用户在 App 上的消费记录、偏好选择等数据被实时收集和分析，星巴克根据这些数据为用户提供个性化的优惠活动和推荐。例如，当系统检测到某用户经常在周末购买拿铁时，会在周末推送拿铁的优惠券；当用户的生日临近时，会送上生日专属福利。这种个性化的服务让用户感受到被重视，不仅提高了用户的复购率，还使得单客平均消费金额稳步上升。

从理论角度来看，客户关系管理（CRM）理论在数智化时代得到了充分的延伸和发展。传统的 CRM 更多是对客户信息的简单记录和管理，而数智化背景下的 CRM 通过数据挖掘和分析，能够深入了解客户的需求和行为模式，实现从 “广泛营销” 到 “精准触达” 的转变，进而构建长期稳定的客户关系，提升客户终身价值。

2.2 孵化颠覆性商业模式

数智化赋予企业强大的数据与连接能力，使其能够重构价值主张，开拓新市场或收入来源，孵化出颠覆性的商业模式。这种商业模式的创新往往能够打破行业传统格局，为企业带来爆发式的增长。

罗尔斯?罗伊斯的转型堪称典范。作为传统的航空发动机制造商，罗尔斯?罗伊斯不再仅仅销售发动机，而是基于数智化技术推出了 “动力即服务”（Power by the Hour）模式。通过在发动机上安装大量传感器，实时收集发动机的运行数据，罗尔斯?罗伊斯能够为航空公司提供包括发动机维护、故障预测、性能优化等在内的一整套服务。航空公司只需根据发动机的使用时长付费，无需承担高昂的购置和维护成本。这种模式不仅为航空公司带来了便利，也让罗尔斯?罗伊斯从一次性的产品销售转向了长期的服务收入，开拓了稳定且持续增长的新收入来源。

特斯拉则通过 OTA（Over - The - Air）更新创造了持续的软件收入。传统汽车制造商的产品在销售后，其功能基本固定，而特斯拉借助数智化技术，能够通过远程升级为车辆添加新功能，如自动泊车、加速性能提升等。用户需要为这些新增功能付费，这使得特斯拉在车辆销售之外，获得了可观的软件收入。这种模式打破了汽车行业 “一锤子买卖” 的传统，让汽车成为了一个不断产生价值的平台。

从商业模式创新理论来看，数智化降低了企业与用户、合作伙伴之间的信息不对称，使得价值传递的效率更高、成本更低。企业能够基于数据洞察，精准把握市场需求的变化，快速调整价值主张，从而构建起具有竞争力的新商业模式。

2.3 产品与服务的智能化升级

将数据智能嵌入核心产品或服务，能够显著提升其功能、性能与竞争力，这是企业数智化驱动价值创造与收入增长的另一重要途径。通过对产品使用数据的分析和应用，企业可以不断优化产品功能，为客户提供更优质的服务。

西门子的 MindSphere 平台为工业设备的智能化升级提供了有力支撑。该平台能够连接各种工业设备，收集设备的运行数据，通过人工智能算法对数据进行分析，实现对设备的预测性维护。例如，当平台检测到某台设备的某个部件运行参数出现异常时，会提前发出预警，并给出维修建议。这不仅能够减少设备的停机时间，降低维护成本，还能延长设备的使用寿命，为客户创造了新的服务价值。凭借这一平台，西门子的工业产品和服务在市场上的竞争力得到了极大提升。

智能家电行业也在积极进行产品的智能化升级。智能冰箱能够根据用户的饮食习惯和食材储备情况，自动生成购物清单；智能空调可以根据用户的体温和使用习惯，自动调节温度和风速。这些智能家电通过收集和分析用户的使用数据，不断优化自身功能，为用户带来了更便捷、舒适的体验，也提升了产品在市场上的销量和溢价能力。

从产品生命周期管理理论来看，数智化使得企业能够在产品的整个生命周期内与用户保持互动，通过持续的数据分析和反馈，实现产品的迭代升级。这种以用户数据为驱动的产品升级模式，能够让产品始终保持竞争力，为企业带来持续的收入增长。

综上所述，驱动价值创造与收入增长是企业数智化的核心目标之一。通过打造极致客户体验与个性化、孵化颠覆性商业模式以及推动产品与服务的智能化升级，企业能够充分发挥数智化的潜力，实现可持续的发展和增长。

然而，企业数智化转型并非一蹴而就，还需克服数据安全与隐私保护、组织架构适配、技术人才短缺等多重挑战。唯有构建完善的数据治理体系，重塑敏捷组织形态，强化人才梯队建设，才能真正释放数智化的战略价值，在激烈的市场竞争中抢占先机。这些挑战犹如横亘在数智化转型道路上的“拦路虎”，稍有不慎就可能使企业陷入数据泄露风险、组织运转不畅或创新动力不足的困境。

企业需以系统性思维统筹规划，将数据安全意识融入企业文化，优化组织流程以适应数智化节奏，同时通过校企合作、内部培训等方式，培养兼具技术能力与商业洞察力的复合型人才，为数智化转型筑牢坚实根基。 

例如，在数据安全与隐私保护方面，企业需建立严格的数据加密、访问控制机制，遵循国内外相关法规，如欧盟GDPR、中国《数据安全法》等，确保用户数据在采集、存储、使用全流程的安全性；在组织架构适配层面，可打破部门壁垒，设立跨职能的数智化项目小组，促进数据在各部门间的高效流通；面对技术人才短缺问题，除外部引进，还可制定清晰的人才培养计划，通过内部轮岗、技能认证等方式，激发员工学习数智化知识的积极性，提升企业整体的数智化转型能力。

同时，企业还应关注行业动态与技术趋势，积极探索人工智能、区块链等新兴技术与数智化战略的深度融合，不断拓展价值创造的边界，以应对日益复杂多变的市场环境。 通过多方协同应对挑战，企业方能将数智化转型从愿景转化为现实，在挖掘数据价值、创新商业模式、优化产品服务的过程中，持续提升自身核心竞争力，在数智时代的浪潮中稳健前行。

三、 企业数智化的核心目标二：构建敏捷与韧性的组织能力

企业数智化的核心目标不仅在于驱动价值创造与收入增长，更在于构建具备敏捷与韧性的组织能力。在复杂多变的市场环境中，这种能力能让企业快速响应变化、高效协同创新，并有效抵御各类风险，从而在激烈竞争中站稳脚跟。

3.1 数据驱动的实时决策与响应

在传统组织中，信息孤岛普遍存在，各部门数据分散且难以共享，导致决策往往依赖经验和滞后信息，难以适应快速变化的市场。数智化通过打破信息孤岛，建立统一数据平台，能让企业实现数据驱动的实时决策与响应，赋能前线员工基于实时数据快速行动。

奥赖利提出的 “数据驱动组织” 特征强调，数据应成为组织决策的核心依据，组织需建立数据共享文化和相应的技术架构，让数据在组织内自由流动。数智化恰好为这一特征的实现提供了技术支撑。

Zara 的供应链数据系统是数据驱动实时决策的典型案例。Zara 在全球门店部署了数据采集终端，实时收集各门店的销售数据、顾客反馈等信息。这些数据被汇总到统一的数据平台，设计师、采购人员、生产计划人员等能实时获取。当某款服装在门店出现热销迹象时，数据系统会快速将信息传递给设计师和生产部门，设计师可迅速调整设计，生产部门则能快速安排生产，确保热销款式及时补货；当某款服装销售不佳时，系统也能及时反馈，以便快速调整生产计划，减少库存积压。这种基于实时数据的快速响应，让 Zara 能够紧跟时尚潮流，实现快速时尚的商业模式，在服装行业保持强大的竞争力。

图示：Zara 敏捷供应链数据流

3.2 提升组织协同与创新能力

组织协同与创新能力是企业保持活力和竞争力的关键。数智化能利用数字化工具促进跨部门、跨地域协作，加速知识流动与创意孵化，从而提升组织的协同与创新能力。

协同平台能打破时间和空间的限制，让不同部门、不同地域的员工实时沟通、共享文件和协作处理项目。知识图谱则能将企业的知识资产进行结构化梳理，让员工快速找到所需的知识和资源，促进知识的传递和复用。

字节跳动的 “活水计划” 与内部赛马机制依赖于强大的数字协同基础。“活水计划” 允许员工在内部自由流动，寻找更适合自己的岗位，而数字协同平台让员工在流动过程中能快速了解新岗位的工作内容、获取相关资源，实现无缝衔接。内部赛马机制则鼓励不同团队针对同一项目进行创新研发，数字协同工具让各团队能快速共享信息、交流创意，加速了创意的孵化和落地。这种基于数字协同的机制，极大地提升了字节跳动的组织协同效率和创新能力，使其在互联网行业不断推出具有竞争力的产品和服务。

3.3 增强风险预测与抵御能力

市场波动、供应链风险、运营故障等各类风险随时可能给企业带来冲击，增强风险预测与抵御能力是企业实现可持续发展的重要保障。数智化利用大数据分析能对这些风险进行预测，让企业提前做好准备，提升企业韧性。

大数据分析可以整合企业内外部的各类数据，如市场数据、供应链数据、运营数据等，通过建立风险预测模型，识别潜在的风险点和风险发生的概率。企业根据这些预测结果，能够提前调整策略，采取预防措施，降低风险带来的损失。

某大型制造企业利用 AI 预测供应链中断，有效增强了风险抵御能力。该企业通过收集供应商的生产数据、物流数据、市场环境数据等，利用 AI 算法构建了供应链风险预测模型。模型能够实时监测各类数据的变化，当发现某一供应商存在生产延迟、物流受阻等潜在风险时，会及时发出预警。企业根据预警信息，提前与其他供应商沟通，调整采购策略，确保原材料的稳定供应，避免了因供应链中断导致的生产停滞，减少了巨大的经济损失。

综上所述，构建敏捷与韧性的组织能力是企业数智化的核心目标之一。通过数据驱动的实时决策与响应、提升组织协同与创新能力以及增强风险预测与抵御能力，企业能够在复杂多变的市场环境中灵活应对各种挑战，保持持续的竞争力，为实现长期发展奠定坚实的组织基础。在实际操作中，企业需根据自身情况选择合适的技术和工具，建立相应的制度和文化，确保数智化在提升组织能力方面发挥最大效用。

四、 企业数智化的核心目标三：重塑产业生态与竞争格局

企业数智化的深层价值，更体现在对产业生态与竞争格局的重塑上。在数字经济时代，产业边界逐渐模糊，企业的竞争不再是单一企业间的较量，而是整个产业生态系统之间的角逐。数智化能让企业突破自身边界，通过连接资源、制定规则、创造社会价值等方式，重塑产业生态，改变竞争格局。

4.1 连接与赋能生态伙伴

传统产业中，企业与供应商、客户、开发者等生态伙伴多是线性的交易关系，合作效率低且价值创造有限。数智化通过构建开放平台，能整合各方资源，实现生态伙伴间的深度连接与协同，共同创造价值。

苹果 App Store 生态是连接与赋能生态伙伴的典范。苹果搭建了 App Store 这一开放平台，吸引了全球众多开发者入驻。开发者可以利用苹果提供的开发工具和接口，为 iPhone、iPad 等设备开发各类应用。苹果通过平台对应用进行审核和分发，同时与开发者共享收益。这种模式不仅为开发者提供了广阔的市场和盈利空间，也让苹果的硬件产品因丰富的应用而更具吸引力，吸引了更多用户，形成了 “硬件 - 软件 - 用户” 的良性生态循环。截至 2023 年，App Store 全球开发者已超过 3400 万，累计为开发者带来的收益超过 3200 亿美元。

海尔卡奥斯工业互联网平台则聚焦于赋能中小企业。该平台整合了海尔多年的制造经验和数智化技术，为中小企业提供研发设计、生产制造、供应链管理等全流程的数字化解决方案。中小企业通过接入平台，能够快速提升自身的数字化水平，降低转型成本。例如，某中小型家电企业接入卡奥斯平台后，借助平台的智能排产系统，生产效率提升了 30%，库存周转率提高了 25%。卡奥斯平台通过赋能大量中小企业，构建了一个庞大的工业生态系统，自身也成为了工业互联网领域的领军者。

图示：海尔卡奥斯工业互联网平台

4.2 主导行业标准与数据主权

在数智化时代，行业标准和数据主权成为企业竞争的关键要素。领先的数智化实践能让企业在行业规则制定中占据主动，掌握关键数据资源，从而构筑难以撼动的竞争壁垒。

行业标准是产业有序发展的基础，谁主导了行业标准，谁就能在竞争中获得先发优势。数据主权则意味着对数据的占有、控制和使用能力，关键数据资源能为企业提供独特的洞察和决策依据。

蚂蚁金服在金融科技标准制定中发挥了重要作用。凭借在移动支付、风控、区块链等领域的数智化实践，蚂蚁金服参与了多项金融科技行业标准的制定。例如，在移动支付安全标准方面，蚂蚁金服的生物识别技术、风险控制模型等实践经验被纳入相关标准，影响了整个行业的发展方向。同时，蚂蚁金服积累了海量的用户交易数据、信用数据等，通过对这些数据的分析和应用，构建了强大的风控体系和信用评估体系，形成了独特的竞争优势，在金融科技领域构筑了高竞争壁垒。

4.3 实现可持续与社会价值

企业作为社会的重要组成部分，在追求经济利益的同时，还需履行社会责任。数智化能帮助企业利用数据优化资源利用、减少浪费、提升透明度，在实现可持续发展的同时创造社会价值，进而提升长期品牌价值。

智慧能源管理通过对能源生产、传输、消费等数据的分析，能优化能源调度，提高能源利用效率；精准农业利用传感器、大数据等技术，能根据土壤状况、气候条件等精准施肥、灌溉，减少资源浪费；供应链溯源则通过区块链等技术，记录产品从生产到销售的全流程数据，提升供应链的透明度。

IBM 的 “绿色地平线” 计划是利用数智化创造社会价值的典型案例。该计划利用大数据、人工智能等技术，对空气质量、气象数据、污染源等信息进行分析和预测，为政府和企业提供环境治理方案。例如，在空气污染治理方面，“绿色地平线” 计划能精准预测空气质量变化趋势，识别主要污染源，帮助相关部门制定针对性的减排措施，有效改善了环境质量。IBM 通过这一计划，不仅履行了社会责任，还提升了品牌的社会形象，创造了长期的品牌价值。

综上所述，重塑产业生态与竞争格局是企业数智化的核心目标之一。通过连接与赋能生态伙伴、主导行业标准与数据主权、实现可持续与社会价值，企业能在数字时代构建全新的产业生态，占据竞争制高点，实现长远发展。

五、 实践路径：如何围绕核心目标推进数智化？

企业数智化的核心目标明确后，关键在于找到切实可行的实践路径。数智化转型并非一蹴而就的工程，而是一个系统性的过程，需要从战略、文化、能力、迭代等多个层面协同推进，才能确保数智化真正服务于企业的核心目标，实现价值落地。

5.1 战略引领

数智化转型若缺乏战略引领，很容易陷入盲目建设的误区，导致资源浪费且与企业核心目标脱节。将数智化目标明确纳入企业整体战略，与业务增长、创新、客户体验等核心目标对齐，是确保数智化方向正确的前提。

从实战角度看，企业需要设定与数智化相关的具体 KPI，这些 KPI 应直接服务于核心目标。例如，若核心目标之一是提升客户体验，可设定 “客户满意度提升 X%” 的 KPI，数智化项目如客户数据平台建设、个性化服务系统开发等都应围绕这一 KPI 展开；若核心目标包含加速创新，可设定 “新产品上市周期缩短 Y%” 的 KPI，通过数智化工具如协同研发平台、市场预测系统等推动目标实现。

某零售企业将数智化纳入其 “提升客户忠诚度” 的整体战略中，明确数智化的核心任务是通过数据洞察客户需求，优化服务流程。为此，该企业设定了 “会员复购率提升 15%”“客户投诉处理时长缩短 40%” 等数智化关联 KPI，并围绕这些 KPI 部署了客户关系管理系统升级、门店消费数据实时分析平台建设等项目，最终成功实现了战略目标。

5.2 文化筑基

数智化转型不仅是技术的变革，更是文化的重塑。如果企业内部缺乏数据驱动、敏捷试错、客户至上、开放协作的数字文化，数智化项目很容易受到阻力，难以深入推进。

在实战中，建立数据共享激励机制是培育数字文化的有效手段。例如，某制造企业设立了 “数据贡献奖”，鼓励各部门主动共享有价值的数据，并对数据共享后产生的业务价值进行量化评估，给予相关团队奖励。同时，企业应鼓励跨部门创新项目，打破部门墙。某科技公司定期举办 “跨部门创新黑客马拉松”，让不同部门的员工组成团队，利用企业的数智化平台和数据资源开发创新项目，获胜项目将获得资源支持进行落地，这一举措极大地促进了开放协作文化的形成。

数字文化的培育需要长期坚持，它能让数智化理念深入人心，使员工从被动接受转变为主动参与，为企业数智化转型提供内生动力。

5.3 能力锻造

数智化转型需要强大的能力支撑，包括数据治理能力、技术平台能力和人才技能。这些能力的锻造是企业数智化持续推进的基础。

在数据治理方面，企业需要建立完善的数据标准、数据质量监控体系和数据安全机制，确保数据的准确性、一致性和安全性。技术平台建设方面，云平台为企业提供了弹性的算力和存储支持，AI 技术能实现数据的深度分析和智能决策，IoT 则能连接物理世界与数字世界，这些技术平台的协同应用是数智化的技术核心。人才技能方面，数据科学家能从数据中挖掘价值，业务分析师能将数据洞察转化为业务行动，数字化产品经理能推动数智化产品的落地，这些人才的培养和引进至关重要。

实战中，建立企业级数据中台是提升数据治理和技术平台能力的有效方式。某金融企业通过构建数据中台，整合了内部各业务系统的数据，实现了数据的统一管理和共享，数据处理效率提升了 60%。同时，该企业系统性开展全员数字素养培训，针对不同岗位设置了差异化的培训课程，如针对管理层的数字战略课程、针对基层员工的数据分析工具课程等，员工的数字技能得到显著提升。

5.4 迭代演进

数智化转型是一个不断探索和优化的过程，不可能一次性完美实现。采用敏捷方法论，小步快跑，基于价值反馈持续迭代优化数智化项目，能有效降低转型风险，确保数智化始终贴合企业实际需求和核心目标。

精益创业与敏捷开发思想在数字化转型中具有重要的应用价值。精益创业强调通过最小可行产品（MVP）快速验证假设，根据市场反馈进行调整；敏捷开发则注重快速迭代、响应变化。将这些思想应用于数智化项目，企业可以先开发核心功能模块，上线后收集用户反馈和业务数据，分析价值实现情况，再根据反馈进行迭代优化。

某互联网企业在推进用户画像系统建设时，采用了迭代演进的方式。首先上线了包含基础用户属性和消费行为的 MVP 版本，通过分析该版本对精准营销的支持效果，发现用户兴趣标签维度不足的问题。随后，在第二迭代中增加了用户浏览行为、社交互动等数据维度，显著提升了营销精准度。通过持续迭代，该系统最终成为支撑企业业务增长的核心数智化工具。

图示：数字化转型能力金字塔

综上所述，围绕核心目标推进数智化需要战略引领明确方向，文化筑基提供动力，能力锻造奠定基础，迭代演进确保适配。这四个实践路径相互支撑，形成闭环，能推动企业数智化转型稳步向前，最终实现重塑产业生态、构建敏捷韧性组织、驱动价值创造等核心目标，真正彰显数智化的深层价值。

六、总结与展望

企业数智化的意义，绝不应被 “降本增效” 所框定。从本质而言，其核心目标在于价值创造、组织进化与生态重塑，这是企业在数字时代站稳脚跟、实现基业长青的战略引擎。

价值创造是数智化的核心落脚点。通过数据洞察驱动个性化客户体验提升，如 Netflix 的推荐算法增强用户粘性，星巴克的会员数据提升单客消费，企业能突破传统盈利模式的边界，开辟新的收入增长极。组织进化则是数智化的内在支撑，像 Zara 凭借供应链数据系统实现实时决策，腾讯依托数字协同机制激发创新活力，让企业具备快速响应市场变化的敏捷性与抵御风险的韧性。生态重塑是数智化的高阶形态，苹果 App Store 连接全球开发者构建良性生态，海尔卡奥斯赋能中小企业重构工业格局，推动产业从线性竞争走向网状共赢。

这些目标相互交织、互为支撑：价值创造依赖组织的敏捷响应能力，组织进化需要生态伙伴的协同赋能，而生态的繁荣又会反哺企业的价值增长。企业唯有跳出 “成本思维”，将数据视作新生产要素、连接当作新组织方式、智能视为新决策模式，才能突破效率的天花板，驶向价值创新的蓝海。

未来，企业数智化将呈现三大趋势。

其一，数据资产化进程加速。随着数据要素市场的完善，企业对数据的治理能力、确权能力和交易能力将成为核心竞争力，数据不再仅是运营工具，更会成为可量化、可交易的战略资产，如金融机构通过数据资产质押获取融资可能成为常态。

其二，生态协同走向深度融合。单一企业的数智化将逐步升级为 “产业数智化共同体”，跨行业、跨地域的技术标准与数据接口将更加统一。例如，汽车制造商与能源企业、科技公司共建智能出行生态，实现车辆数据、能源数据、交通数据的实时互通，重塑出行产业格局。

其三，社会责任与商业价值的共生。数智化将成为企业践行 ESG（环境、社会、治理）理念的关键工具，如 IBM “绿色地平线” 计划用大数据治理环境，精准农业通过数智化技术减少资源浪费，企业在履行社会责任的过程中，既能提升品牌公信力，又能挖掘新的商业机会，形成可持续发展的良性循环。

对于企业而言，数智化不是选择题，而是必答题。唯有摒弃短期功利思维，以战略定力推进价值创造、组织进化与生态重塑，才能在数字洪流中从 “适应者” 蜕变为 “引领者”，真正成为时代的弄潮者。

专栏作家

王佳亮，微信公众号：佳佳原创。《产品经理知识栈》作者。中国计算机学会高级会员（CCF Senior Member）。上海技术交易所智库专家。人人都是产品经理专栏作家，年度优秀作者。专注于互联网产品、金融产品、人工智能产品的设计理念分享。