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聯(lián)想提出“價值引領、體系化推進”方法論
2024年08月07日 19:38   來源:中新網(wǎng)上海  

  中新網(wǎng)上海新聞8月7日電(張亨偉)由聯(lián)想全球?qū)W習中心編著、機械工業(yè)出版社出版的《企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型方法與實踐:聯(lián)想啟示錄》8月2日正式發(fā)布。作為一本方法論和實戰(zhàn)并重的力作,該書首次分享了聯(lián)想集團“智能化轉(zhuǎn)型密碼”和獨有的核心實踐案例、技術(shù),為正在進行或篤定智能化轉(zhuǎn)型的企業(yè)提供寶貴參考。

  在發(fā)布會圓桌論壇上,聯(lián)想集團副總裁、中國區(qū)戰(zhàn)略及業(yè)務拓展副總裁、聯(lián)想全球?qū)W習中心智能化轉(zhuǎn)型研修院院長阿不力克木·阿不力米提(以下簡稱“阿木”),上海交大客座研究員林雪萍,知名媒體人吳伯凡,中國信息通信研究院產(chǎn)業(yè)規(guī)劃所副總工程師賈敬宇等做了精彩分享。

  嘉賓們一致認為,在AI技術(shù)革命浪潮下,智能化轉(zhuǎn)型已經(jīng)成為業(yè)界廣泛關(guān)注的新趨勢。其不僅是企業(yè)實現(xiàn)跨越式發(fā)展的新引擎,更是一場“痛”與“快樂”并行的“長跑”,所有企業(yè)必須學好“智能化轉(zhuǎn)型”這門必修課,打好“智能化轉(zhuǎn)型”必勝之戰(zhàn)。

  智能化轉(zhuǎn)型面臨挑戰(zhàn),但描繪更美好圖景

  當前,企業(yè)在通往智能化轉(zhuǎn)型的路上仍舊存在諸多問題和挑戰(zhàn),如戰(zhàn)略不清晰、路徑不明確、組織不匹配等。達成戰(zhàn)略方向共識、選擇可靠的實踐方法與路徑、構(gòu)建相應的組織等已然成為中國企業(yè)探索智能化轉(zhuǎn)型的首要問題。

  面對企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的困惑,林雪萍指出,“許多企業(yè)對于智能化轉(zhuǎn)型都有預期,但轉(zhuǎn)型過程往往像‘開盲盒’,付出了代價卻沒有得到想要達到的效果”。他認為,智能化轉(zhuǎn)型本身就是一個全新的實踐,建議更多地依靠外力來“打開這扇窗”。

  “聯(lián)想的智能化轉(zhuǎn)型實踐提供了一個非常好的方式。它的智能化轉(zhuǎn)型可以簡單概括為‘一張藍圖兩面化’。”他說,一面是技術(shù)轉(zhuǎn)型,一面是業(yè)務轉(zhuǎn)型,像縫衣服一樣,技術(shù)與業(yè)務經(jīng)緯交織,增大了其確定性。

  對于智能化轉(zhuǎn)型的難度,阿木表示,智能化轉(zhuǎn)型是一根“正弦曲線”,而不是一條平坦向上的斜線,聯(lián)想也是在不斷地探索中“快快慢慢、退退進進”走到今天。他分享到,聯(lián)想智能化轉(zhuǎn)型從第一天起就非常強調(diào)體系化和藍圖驅(qū)動,并通過實踐不斷地去審視、反思和優(yōu)化藍圖。

  吳伯凡暢談了智能化的“美好圖景”。他指出,智能化轉(zhuǎn)型代表著一種強大的預測和決策能力,是從簡單的信息收集處理做決策參考演進為企業(yè)本身就是智能體、決策體的過程。企業(yè)不再是用人腦,而是用分布在各個環(huán)節(jié)的智能化神經(jīng)系統(tǒng),來對外部世界進行反射,這是智能化轉(zhuǎn)型的基本出發(fā)點。他進一步指出,智能化轉(zhuǎn)型可以概括為“三流合一”,即物流、信息流和決策流的“三位一體”。

  賈敬宇則引入“智慧企業(yè)”這一概念。他認為,企業(yè)經(jīng)歷了從最開始最基礎的自動化到信息化到數(shù)字化的過程,再往后將繼續(xù)向更高級的形態(tài)演進,將具備5個核心特點,包括數(shù)據(jù)賦能、全局協(xié)同、人機協(xié)作、優(yōu)化資源配置、自主自動,這是智能化轉(zhuǎn)型的必然結(jié)果。他強調(diào),“智能化轉(zhuǎn)型就是建立一套比較完善的人工智能技術(shù)體系、業(yè)務體系、管理體系,進而能夠自主自動地收集數(shù)據(jù)信息、進行集成分析,然后實現(xiàn)決策執(zhí)行乃至自主演進!

  推動智能化轉(zhuǎn)型真正落地,聯(lián)想實踐“密碼”廣受認可

  與會嘉賓在分享中對聯(lián)想智能化轉(zhuǎn)型實踐進行了充分的交流、討論,紛紛認為其實踐無論從頂層設計、AI技術(shù)應用還是具體實施均體現(xiàn)了體系化、系統(tǒng)化的特色,是一份不可多得的智能化轉(zhuǎn)型“樣板”。

  “價值引領、體系化推進”是聯(lián)想的智能化轉(zhuǎn)型“密碼”。簡而言之,就是以企業(yè)運營價值、戰(zhàn)略價值、行業(yè)與社會價值為引領,在智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略、智能業(yè)務運營、數(shù)字底座、組織與文化變革等四方面形成體系化建設。阿木介紹說,企業(yè)的智能化轉(zhuǎn)型不是簡單的信息技術(shù)或IT技術(shù)的變革,而是企業(yè)自身的完整變革,要以創(chuàng)造企業(yè)價值為核心來解構(gòu)智能化轉(zhuǎn)型這個命題。

  聯(lián)想較早啟動了智能化轉(zhuǎn)型,首先確定了智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略,包括智能化轉(zhuǎn)型頂層框架設計、統(tǒng)一共識轉(zhuǎn)型藍圖、明確和持續(xù)迭代路線圖、建立價值驅(qū)動的螺旋式推進方法等。在確立智能化轉(zhuǎn)型戰(zhàn)略之后,聯(lián)想圍繞重塑組織、培養(yǎng)人才與文化再造三個方面發(fā)力,持續(xù)升級組織文化與人才建設,以支撐戰(zhàn)略的落地。同時,聯(lián)想全面升級了新IT數(shù)字底座,以提升業(yè)務的彈性和韌性。在智能業(yè)務運營方面,聯(lián)想廣泛應用了AI,以實現(xiàn)全價值鏈的智能運營,目前核心業(yè)務環(huán)節(jié)的AI應用已經(jīng)超過500個場景。

  在推動智能化轉(zhuǎn)型真正落地上,吳伯凡談到了人與AI技術(shù)應用的關(guān)系!皬漠斍扒闆r看,大多數(shù)企業(yè)解決的可能是業(yè)務經(jīng)營上的某個短板或目標問題,AI提供了一個生產(chǎn)力的選擇。要充分考慮人與用AI的關(guān)系!彼f,“在具體的業(yè)務場景中,如果不能把人和AI放在一塊討論,人工智能就沒有土壤基礎! 他同時強調(diào),智能化轉(zhuǎn)型需要滲透到流程層面、企業(yè)的文化層面。

  賈敬宇則分享了三個驅(qū)動,即政策引導、技術(shù)驅(qū)動和需求牽引。“我們可以把數(shù)字技術(shù)稱為底座,這個詞反映了這個數(shù)字技術(shù)的關(guān)鍵作用,然而在AI時代,這個底座逐漸向方方面面擴散!彼f,未來,AI技術(shù)將成為人們生產(chǎn)生活的“普遍環(huán)境”,就像空氣對于我們?nèi)松娴闹匾砸粯,到處都能夠看到和感覺到。

  構(gòu)建“容錯”文化,對“犯錯”保持更高寬容度

  在智能化轉(zhuǎn)型過程中,應用AI技術(shù)往往會發(fā)生效果不如人意,甚至是引發(fā)事故和降低經(jīng)營效果等狀況。對此,幾位嘉賓紛紛強調(diào)企業(yè)“容錯”文化的重要性,智能化轉(zhuǎn)型在很大程度上是一個企業(yè)文化問題。

  吳伯凡現(xiàn)場表示,企業(yè)要有一個非常能夠容錯的環(huán)境。人工智能技術(shù)剛剛引進的時候,往往產(chǎn)生的業(yè)績效果不能令人滿意,甚至是在一些人看來“成事不足、敗事有余”。效果不好不是因為算法,而是因為數(shù)據(jù),剛開始時企業(yè)往往不知道要“喂”哪些數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)充足了、質(zhì)量高了,就能突然達到超越預期的效果。

  阿木認為,企業(yè)內(nèi)部要有一套容忍的企業(yè)文化!白屩悄芑D(zhuǎn)型有一個成長過程,一開始決策是錯的沒關(guān)系。以聯(lián)想的智能排產(chǎn)為例,剛開始人工排產(chǎn)是智能排產(chǎn)效率的100倍。但是我們就堅持把數(shù)據(jù)再豐富點,把天氣預報數(shù)據(jù)放進去,把全球大宗交易的數(shù)據(jù)放進去,把進城務工人員的工資變化放進去。這時候,你會發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)給的越多,排產(chǎn)的效果就會越來越好!

  林雪萍也強調(diào)了文化的重要性。他說:“很多企業(yè)不覺得智能化轉(zhuǎn)型和組織文化有關(guān)系。智能化轉(zhuǎn)型其實是一顆‘深水炸彈’,會在組織的深處四面開花,以構(gòu)建數(shù)字底座為例,涉及各個部門的KPI,甚至需要通過博弈、妥協(xié)和爭吵來把模糊的地方說清楚,否則數(shù)據(jù)就無法流動,智能化也無從談起!

  嘉賓們最后對《企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型方法與實踐:聯(lián)想啟示錄》這本新書的價值進行了反饋,認為它是從體系到方法論到案例再到實操的智能化轉(zhuǎn)型實踐參考“樣本”,是企業(yè)不可多得的MBA全科教材。賈敬宇說,相信書中撰寫的這些經(jīng)驗和方法論,可以幫助更多企業(yè)少走彎路。(完)

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編輯:張亨偉  

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