在当今快速发展的商业环境中，数字化转型已成为企业不可避免的趋势。然而，尽管数字化及智能化的概念已被广泛讨论与倡导，但实际落地的过程却充满了挑战与困难。本文将围绕“数字化落地方法”展开深入探讨，结合培训课程内容，帮助企业理解数字化转型的核心思维、底层原理及成功案例，以期为企业在数字化浪潮中提供可行的操作方法。
王明哲
培训咨询
数字经济的核心是数字化转型及数据要素的有效利用。数字化转型不仅仅是技术的更新，更是业务与IT的深入融合。根据《十四五规划》，数字化已经成为推动经济高质量发展的重要引擎。企业在进行数字化转型时，不仅要关注技术层面的提升，更要从战略层面进行全面规划。
例如，精益思维可以通过“一个强迫症和控制狂的发病史”案例，帮助团队理解如何从复杂的数据中提取有价值的信息。在指路问路的小互动中，编程思维也能够得到有效的锻炼与运用。
在数字化转型过程中，基础设施的建设至关重要。解除计算机的能力封印是实现数字化的重要一步。此外，数据应用的有效性也不可忽视，企业应关注“搬金砖”与“挖金矿”的区别。以谷歌云计算、华为5G以及某外贸公司的营收预测为案例，展示了数字化技术在实际应用中的巨大潜力。
每一个阶段都有其关键技术支持。例如，人员绩效智能评估系统可以极大提升企业在数字化转型中的决策效率。
在数字化转型的过程中，半场信息化和人工智能是两大核心要素。半场信息化关注的是固化流程、信息流转与数据积累，而人工智能则着眼于价值的“点”和技术的“针”。通过从顶尖运动员的数字化转型之路分析，企业可以更好地理解如何在激烈的市场竞争中找到自身的定位。
人工智能的成功落地需要依赖于两大底层原理：逻辑固化与知识抽取。逻辑固化是将师傅的知识固化下来，使其能够传授给徒弟；而知识抽取则是通过数据分析提取出有价值的信息。例如，预测男生是否会受女生欢迎的案例，体现了知识抽取在实际应用中的有效性。
通过分析百度智能客服、谷歌药物预测系统和淘宝推荐系统等案例，可以看到人工智能在不同领域的多样化应用，展示了其强大的潜力。
人工智能的落地需要经过六个重要步骤：价值驱动或数据驱动、机器学习与数据模型的结合、行业专家与客观事实的有效利用等。实际案例如产线良品率的提升、大型工程机械的故障预测等，均展现了人工智能在工业领域的巨大价值。
例如，某著名汽车品牌在销量预测方面的成功应用，展示了人工智能如何有效提升企业的决策能力。
数字化转型的最终目标在于帮助企业实现提质、增效、降本与增收。通过数字质量、供应链数字化、数字化营销和人力数字化等多方面的努力，企业可以在竞争中获得优势。例如，中国航天在数字质量方面的成功实践，美的制造业在供应链数字化的探索，均为行业提供了可借鉴的经验。
对于企业而言，数字化转型并非一帆风顺。在探索的过程中，企业需总结成功的经验与失败的教训。数字化转型成功的三大要素包括：明确的顶层规划、有效的项目突破与全员的积极参与。值得注意的是，在转型过程中，企业可能面临的最大阻碍是缺乏对数字化的深入理解与认识。
通过分析桥水资本、三一集团及金风科技等企业的数字化案例，可以总结出成功转型的黄金定律。这些案例不仅为企业提供了宝贵的经验，更为其他企业的数字化转型提供了可行的路径。
数字化落地方法的探索与实践是一个系统工程。在这一过程中，企业需要全面理解数字化转型的顶层思维与底层原理，积极应用智能化技术，并在实践中不断总结经验与教训。通过有效的数字化转型，企业能够实现质的飞跃，在竞争激烈的市场中立于不败之地。
