top of page

數字化轉型成功關鍵

Updated: Apr 28

進入二十一世紀, 對於希望擁有創新能力的企業來說,數字化轉型不是選擇,而是必然。 我們可以理解為數字化與未來的物聯網、人工智能及大數據分析等在企業發揮作用的前提,所以企業都紛紛認為數字化是未來競爭力的體現。然而,事實是殘酷的,企業在數字化轉型過程中的成功率並不很高。 有調查報告顯示,八成以上的數字化轉型項目未能帶來預期效果,這意味着從計劃到執行中間出現了什麼樣的落差?企業在數字化轉型中的困難更多的是技術還是管理上的問題?經驗告訴我,後者的問題尤為明顯,例如: 一、缺乏明確的方向︰數字化轉型雖然被高層確定為戰略需要,但同時作為企業整體的努力方向,轉型過程中目標沒有得到準確闡釋。數字化轉型說是長遠的規劃,輔以頂層設計和施工圖(顯示進度)來提供明確的商業願景及中長期對業務的關聯性。 二、缺乏跨職能的資源:企業需要強有力的CEO和董事會領導支持,目光長遠之餘但對於習慣垂直功能的業務架構,缺少在跨職能的數據治理組織及技術平台。大部分的企業都容易把重點放在數字化技術開發的功能上,而忽略了數字化的成功與否其實是一個營運的過程。 三、缺乏適應改變的準備︰轉型的意圖是採用新的數字化的商業模式,但引申出來卻是一個新的內部操作方法,影響所及是人的組織合作關係,也必然涉及企業文化的不適應。這些變化都會隨着數字化進入企業深層而動態改變和變得激烈。轉型所帶來的反彈可能會讓你措手不及。 要成功實現數字化轉型,領導者必須在深層次上了解在數據化轉型中人的驅動力如何被激發,並有能力將這種驅動力向建設性的方向引導。數字化轉型可以定義為一種從進行組織調整、在業務模式中應用數字技術來轉變業務績效和競爭力的過程。 在整個數字化轉型實施過程中,最重要的四個字便是:不忘初心。轉型不是一蹴而就的事情,清晰的目標及耐性很重要。

Recent Posts

See All
AI預算黑洞 根源在架構設計

過去兩年。美國眾企業不約而同墮入一個速成陷阱: 認為購買了一個模型、聘請幾位演算法工程師、便能成功實現人工智能 (AI) 落地。然而,即使模型選擇正確數據卻 難以整合;數據成功整合,系統卻無法運行;系統成功運行,但業務部門不會操作;即使學會操作,3個月後模型又變得過時。 問題根源其實不在模型,而在架構。猶如建造大樓,若設計圖存在缺陷,再昂貴的材料也難以支撐。許多企業投入巨資購買「鋼筋水泥」(模型和

 
 
智能代理編程戰 懂人機協作致勝

上周把兩個消息放在一起看,很有意思。 第一個,Anthropic宣布Claude Code推出Artifacts,讓軟件工程師在寫程式的過程中,業務主管能同時打開網頁儀表板,就能看到軟件即時更新及開發的狀態。 第二個,中國人民大學和微軟亞洲研究院聯合推出一個叫Arbor開源自主人工智能體的新框架,系統能自動提出假設、修改代碼,運行真實實驗並從結果中學習,自動優化解決問題。 過去一年大家比併的是模型

 
 
集結舊手機算力 媲美當今伺服器

你可曾想過,你抽屜裏那部4年前的舊手機,可能很有價值? 這個星期,Google Research聯同加州大學聖地牙哥分校(UCSD)公布一項創新計劃:運用2000部退役的Pixel手機,構建一個真實可用的雲端計算平台。這不僅是概念驗證,更是一個供數百名學者與研究人員實際操作的生產級環境。處理方式十分直接,將舊手機的熒幕、電池、外殼全部移除,僅保留主機板,透過Kubernetes技術組成叢集,直接轉

 
 
bottom of page