為什么數字化轉型應自下而上規劃

保羅·萊奧納爾迪

在超大的公司辦公樓里規劃數字化轉型，是件讓人激動又振奮的事。一想到那么多新工具都可以任由自己支配，用來實施組織重組，公司領導幾乎能嗅到效率提升、速度加快，以及數據驅動客戶滿意度提高的氣息。正如某大型電信公司的一位高管最近對我所說：“設計出一種在數字時代競爭的新方式，簡直太酷了！”

但是，我在長達16年的時間里研究了8個行業20多家公司的數字化轉型后，認識到真正的現實絕對沒有那么酷，而是平淡無奇：成功更多地取決于一線員工如何使用新數字工具，而不是戰略靈感。大多數領導者并沒有為這些員工的成功打好基礎。這很大程度上是因為高管們對基層的真實情況一無所知。所以，當數字工具沒有按原本設計的方式使用（甚至根本沒用上），根據數據得出的洞見被證明并無亮點，預期的改進也未能實現時，他們就會大吃一驚。他們的數字化轉型最終淪為數字化慘敗。

為避免這種命運，公司領導必須了解如何才能讓數字工具得到廣泛而有效的應用，從而創造一個提供最佳條件的環境。他們不能將這些工作拋給IT部門，然后指望得到最好的結果。

本文以一家汽車公司的轉型工作為典型案例，描述基層員工如何體驗和對待數字化轉型，然后展示逆向規劃（從基層的現實情況開始，逐步回溯到公司整體目標的設定）如何促成持久的變革。介紹數字化轉型理論和戰略的文章浩如煙海。本文將幫助你預測和管理那些經常被忽略的惱人細節，正是這些細節毀掉了許多初衷良好的計劃。

數字化應用的各個階段

大部分數字化轉型工作在啟動時，都有全面推廣的計劃，列出各種各樣的活動，例如：為轉型融資；重組公司以提高靈活度，從而充分利用數字工具；形成數據驅動的洞見，使公司能提供更多定制化產品；縮短上市時間。

這一切都至關重要。另一個流程同樣重要，卻沒有得到嚴密細致的規劃。我喜歡稱其為“工作數字化流程”（Work Digitization Process， WDP）。（參見副欄“如何規劃公司數字化轉型”）它是一組由6個相互關聯的階段構成的基層變革，是數字化轉型得以實現的必由之路。大多數情況下，這些階段相互依存，因此早期的勝利預示著后期的成功，而早期的失敗則使后續的每個階段都變得更加困難。為了解這一流程的運轉方式，弄清管理行為（或不作為）的影響，我們不妨來看一家大型國際汽車設計公司的經營案例。我們暫且稱這家公司為Autoworks。

第1階段：領導者大力宣傳數字化轉型 如果沒有員工的廣泛支持，任何重大變革舉措都會以失敗告終，數字化轉型也不例外。所以，若想讓這些努力取得成功，第一步就是向員工解釋數字化變革的好處，因為對于標準操作流程的更改，他們既可能欣然接受，也可能心生抵觸。

Autoworks的領導者深知此理。同汽車行業的許多公司一樣，Autoworks于2005年前后踏上數字化轉型之路，其目標之一是加速產品開發，同時降低資源密集型領域的成本。例如，要推出一款新車型，Autoworks至少要對30輛預生產汽車進行碰撞測試，每次測試的成本約為75萬美元。然而，利用新的數字設計工具，工程師們就可以在計算機上制造和測試虛擬汽車，從而大幅降低這一成本。更可喜的是，通過這些模擬試驗，工程師可以收集到更多數據，進一步提升自己的能力，設計出性能更優、安全度更高、價格更低的汽車。躍躍欲試的Autoworks高層領導者加強了公司的超級計算中心，并授權一系列數字設計應用程序。CEO宣布：“我們將成為一家數字化公司。”

高層領導者明確表達他們希望實現什么樣的變革。將性能測試轉移到數字應用程序上，意味著產品開發的速度可以提高，費用可以降低。在員工會議中，董事們聽到“提速降費”；在部門會議中，經理們聽到“提速降費”；在培訓課堂、會議、全體員工大會和日常工作中，工程師們從經理、董事和高管口中，一遍又一遍地聽到“提速降費”這樣的字眼。“提速降費”成了數字化轉型的四字箴言。

研究表明，當高層領導者將目標廣而告之，并公布為實現目標而采取的大膽舉措時，員工們都會認真傾聽。在早期階段，這樣的聲明會創建一個參照系，幫助員工理解公司要求他們實施的技術。如果你問Autoworks的員工，他們如何知道新工具能否改變組織，他們經常會這樣回答：“只要看看它有沒有幫我更快、更便宜地建造模擬模型，我就知道了。”

第2階段：員工決定是否使用新技術 領導者將數字工具引入公司，宣傳其預期的好處，并投入充足的培訓資金后，往往就會滿懷信心地認為，員工一定會將自己的工作轉移到新應用程序上。不過，事實未必如他們所愿。我的研究表明，有40%左右的潛在用戶決定不使用新技術，即使這是其直接主管的強制性命令。

這可不是個小數字——實際上，這個比例高到足以令數字化轉型失敗。因此，重要的是領導者要知道，為什么做出這一選擇的員工如此之多。我發現，這通常不是因為技術不完善（此類技術大多相當不錯），也不是因為培訓不到位。真正的原因是，員工會考慮這項技術能否幫助他們個人達成公司領導宣布的目標。在Autoworks，這意味著工程師們要問自己：“這個軟件能幫助我更快、更便宜地設計新車嗎？”

事實證明，不是所有人都能給出肯定的答案。所以，“提速降費”這句口號遠比Autoworks領導者想象的復雜。它無形中鼓勵員工將新工具與他們早已得心應手的老工具做比較。公司中的一些高級工程師作為新工具的早期采用者，正是做了這樣的比較。最終他們斷定，繼續使用自己用熟了的工具，才符合公司的最佳利益，因為新軟件實際上拖慢了他們的工作進度。雖然他們也發現新工具的確能給組織帶來另外一些獨特優勢，但他們仍然拒絕使用，因為根據他們的經驗，新工具未能實現公司領導最看重的績效改進。更糟糕的是，如果其他工程師發現自己敬重的某位同事拒用新軟件，他們就會連試都不肯試。就這樣，早期嘗試者在公司內部的工程師圈子里產生了負面影響，他們對老工具的駕輕就熟，可能使他們對新工具產生了先入為主的抵觸。

當然，高層領導原本的想法是，“提速降費”將被視為轉型工作的宏觀目標。但他們并未考慮到，這些字眼的具體含義會如何投射到不同層級上，進而影響微觀層面的決策。因此，高層領導在遣詞用字時必須萬分謹慎。如果口號與完成工作的實際方式不符，他們視若珍寶的新技術就不會按照他們希望的方式落實到位。

第3階段：員工決定如何使用新技術 即便新技術遇到了一批反對者，改用新技術的眾多員工仍要面對第二個關鍵決定：如何使用這一技術。這同樣是個復雜的選擇，會產生重大的長期影響。

幾乎任何數字技術都有多種多樣的使用方式，無論它是面向企業還是個人消費者。（例如，微軟的Excel表格具有數百種功能和可能的用途）但在數字化轉型中，人們選擇應用的功能會產生非常重要的后續影響，因為它們決定了哪些數據會被記錄、生成或分析，以及人們會以怎樣的方式使用這些數據。

Autoworks的領導者認為，將設計流程轉移到數字環境中，數據是一個重要優勢。工程師可以使用模擬工具，為碰撞測試或噪聲和振動測試運行數百或數千次迭代。通過比較上述所有結果，工程師就能以極高的精密度優化車輛設計，效果遠遠好于公司將幾十輛載有碰撞測試假人的汽車撞得七零八落。至少理論上是這樣。

我用一年時間跟蹤了兩個部門，它們使用同一種數字工具實現模擬設計自動化。在其中一個部門，工程師們根據個人偏好，以各種不同的方式使用這一工具。在另一個部門，每位工程師都以同樣的順序使用相同的功能。到當年年底，后一組工程師設計的汽車在性能上以2倍的優勢超越前一組。原因何在？因為由遵循同一路徑、使用相同功能的工程師生成的數據具有統一的基礎，可以對其有效性模式加以分析。遵循個人路徑的工程師生成的數據雖然同樣多，但這些信息得自不同的假設和選擇。由于公司中存在此類差異，人們難以為新數字工具建立一套最佳實踐。如果數字技術的核心價值之一就是創建可供挖掘的數據，以提高效率、促進其他有價值的學習，那么形成一致的使用模式就至關重要。

第4階段：新型數據改變員工的行為模式尚未實現數字化之前，Autoworks開發了一種在公司中移交數據的方法。比如，車輛設計測試的標準操作流程是這樣的：工程師進行碰撞測試和各種其他測試，收集數據，將其傳送給數據分析小組，然后小組中的分析師設法歸納適用于優秀車輛設計的普遍原則。這邊是工程師，那邊是數據分析師，兩組之間的差異顯而易見。

還記得那些以統一方式使用新型數字模擬工具、生成可比數據的工程師嗎？他們是率先改變現狀的人。當然，他們可以看到自己的測試結果，還可以對匯總結果進行檢驗。但他們又向前跨出一步，開始互相討論各自的結果，共同思考。其中一位工程師評論道：“由于我們已經實現了數字化，我們作為設計工程師的角色也在發生改變。”過去，設計工程師們各自為戰，將分析工作推給同樣孤軍作戰的數據分析部門，而如今，他們已成為數據分析人員的協作團隊。

一些“照本宣科”的管理者堅持讓分析師和工程師各司其責，試圖限制此類授權。但是，更多更好的數據改變了任務，進而引起人員角色和關系的變化，這一過程是數字化轉型中不可避免的副產品。說到底，不同角色人員之間的關系是以數據為基礎的。當員工獲得新的數據和信息，因而開始扮演新角色時，必然會與不同的人發生互動，其結果就是形成最初隱形的新社交網絡。一些研究表明，這些強大的新社交網絡可能是推動數字化轉型的最重要因素。

第5階段：局部績效改進 公司領導為數字化轉型設定的目標和員工在局部層面體驗到的好處之間，常有天壤之別。

當Autoworks的工程師們能有效使用新數字工具，并在新社交網絡中將結果與其他人進行比較時，就開始看到一些令人欣慰的切實成果。比如說，他們發現，如今他們能更輕松地通過優化設計來改進車輛耐撞性和燃油經濟性等關鍵變量。

從測試到最終設計解決方案的流程也有顯著改進。實際上，據我分析，與角色未變的工程師相比，那些轉換角色開始承擔數據分析工作、切換社交網絡與其他工程師互動的工程師，其車輛設計的定型速度加快了23%，實驗室測試減少了31%。換言之，工程師們在工作上終究是實現了提速降費。

看上去，這似乎正是Autoworks的領導者夢寐以求的那種成功。的確如此，但有兩點必須引起重視。當然，第一點就是有40%的工程師起初拒用這一軟件，因為他們發現，它并未促成明顯的提速降費。第二點是，那些獲得提速降費收益的工程師，是通過對他們自身角色至關重要的指標（比如設計質量改進）來實現的。如果高管們當初能斟酌自己的用詞，使其與工程師自身的工作經驗產生共鳴，或許就能激勵更多工程師及早使用新數字工具，收獲更顯著的成果。

第6階段：局部績效與公司目標協調一致當數字化轉型采用的技術能改進局部流程和結果，最終達成關鍵的公司目標時，就會越來越受歡迎。

Autoworks選擇重點鎖定汽車設計的一個原因是，20年的穩健統計分析表明，這一流程，連同供應鏈、監管合規和生產效率，對于縮短車輛從概念到銷售的時間至關重要。上市時間的優化將加快收入增長。

毋庸置疑，公司很高興這些技術促成了設計的提速降費。然而，Autoworks并沒有志得意滿、就此止步，而是深入分析這些改進是如何實現的。于是它發現，由新設計軟件促成的社交網絡具有非凡價值：一些工程師互相討論車輛設計的時間，是他們建立和測試模擬模型所耗時間的4倍，因此大大減少了后期開發階段的返工。的確，新軟件幫助工程師們加快了最終優化版車輛設計的交付，但軟件激發的對話對速度提升的貢獻更大。通過深入分析此次成功，Autoworks挖掘出一些知識和見解，可能會在未來幾年推動更多的績效改進。

逆向規劃

我剛剛描述的6個階段，闡釋了數字化轉型過程中變革是如何在公司內部發生的。現在我們來看看，了解這一流程會如何影響你對自己公司轉型的規劃。正如上文所述，規劃的最佳方式是逆向規劃：首先，評估你可以用新數字工具在局部實現哪些公司目標，然后以此為起點開始規劃。根據我的經驗，公司領導可以通過回答3個問題有效地啟動這一流程。

1.哪些局部活動最有潛力改變你的公司？許多領導者都知道自己希望公司去往何方，但究竟如何抵達目的地，卻很少有人能成竹在胸。確定最具變革潛力的局部活動，將影響你引入數字工具的類型，告訴你如何為實施工作奠定基礎，并為你提供助力，幫你團結公司上下共同為轉型目標努力。

首先，你需要收集和分析一些公司數據，看看哪些局部成果能最有效地推動組織整體目標的達成。例如，我曾與一家大型兒童醫院有過合作。它從社區醫院接收大量緊急轉診的患兒后，發現提高這些脆弱患者的生存率是當務之急。通過深入挖掘數據，兒童醫院發現，轉診患者的生存率與他們入院前的初步診斷質量之間，存在著確鑿無疑的聯系。確定這一聯系后，醫院提出有針對性的具體解決方案：建立一個數字化平臺，讓缺乏兒科急診專業知識的社區醫院醫生記錄兒童身體狀況的細節，便于兒童醫院的專業醫護人員讀取，從而對轉診患者進行合理的鑒別分類。

確定了能推動成功的局部活動后，重要的是要衡量數字化工作的影響，以便加以改進。有時，這些指標很清晰，例如當轉診患者的生存率顯著提高時，醫院知道自己正在取得成功。如果指標沒有這么明確，那么把你試圖改進的流程分解為多個獨立步驟會很有用。

例如，我曾合作過的一家大型金融服務公司希望擴大知識共享。這一流程包含方方面面的內容，所以我們把它拆分為多個步驟，比如說，幫助員工精準識別專家并與之交流。然后，我們展開調查，以衡量員工對彼此專業知識的評估是否準確，以及員工之間的交流達到多少，才最有利于促進知識傳遞。根據這些基準評分，公司實施了一項企業社交網絡技術，讓員工能看到其他人的工作情況。我們以6個月為周期，持續跟蹤這兩項指標的變化，從而能監測知識共享舉措的進展。對于任何數字化轉型而言，這種局部數據都是必不可少的。要了解公司中的深層次行為究竟是在推動還是阻礙你的變革工作，這是唯一的方法。

2.如何才能促進組織中的信息流動和行為改變？公司領導必須營造一個環境，鼓勵并幫助員工實現局部績效提升，從而推動轉型工作。為充分利用強大的新數據和分析方法，員工必須能流暢自如地切換任務、角色和社交網絡。這些強大的新數據涌入后，領導者要了解信息流動情況，并為隨之而來的積極社交變革移除體制障礙，從而解除員工的顧慮，讓他們放開手腳去做好這些工作。

診斷信息流會有什么幫助？以我合作過的一家大型公用事業公司為例。該公司認識到，一種能遠程監測公用事業消費情況的新數字技術蘊含著巨大潛力。通過持續測量使用情況，預先派遣維修人員，該公司可以避免傳輸設備發生災難性故障。但是，公司內部的信息流如何確保這種預防性維護真的會到位？已經在按月監測使用情況的計費部門，必須與維修部門協調，后者習慣根據需求高峰或低谷來增減當班工人數量。這意味著計費部門的一部分員工將不得不轉換角色，從僅負責集成數據和開具賬單，到承擔一些分析工作（很像Autoworks公司的工程師）。認識到這一點后，公司領導為轉崗員工安排培訓課程、制定新目標，并招聘了一些掌握此類技能的新員工。隨后，一個由專職預防性維護員工組成的新社交網絡應運而生，數字化轉型取得巨大成功。這種診斷工作通常被稱為“組織網絡分析”，它是最有用卻并不廣為人知的數字化轉型工具之一。

正如此例所示，公司領導僅僅知道誰會使用新技術是不夠的。他們還必須知道目前各員工群體之間的互動方式，這樣才能為事關轉型成敗的新社交網絡提供支持。在數字化轉型過程中，員工之所以最終未能與適當的人合作，原因之一就是他們的正式角色與新角色沒有匹配好。如果你沒有通過修改崗位描述和員工績效評估方式，為他們安排正式的角色轉換，并將這些變革落實為制度，那么員工就沒有動力去培養相應的技能，進而無法同新社交網絡中的伙伴有效合作。

3.哪些人會發揮關鍵影響力，可以幫助組織文化做好數字化準備？還記得Autoworks公司中那些關鍵影響者嗎？其中大多數人都幫助推動了新數字工具的采用，但也有相當一部分人成為反對派，導致其他同事拒不使用新數字工具。只要在啟動數字化轉型前確定影響者，你就可以把他們爭取過來，與你一起努力宣傳即將到來的數字化變革的前景。

我曾與一家大型醫療設備制造商的領導者合作，該公司即將開啟數字化轉型，為此，它必須引進新技術，實施重大的結構重組。但公司有個大問題：有一派中層管理人員反對這項舉措。領導者擔心，如果這些反對者故意拖延，轉型就有可能陷入官僚主義的泥潭。

根據工作數字化流程，我知道對付這種反對意見的最好辦法，就是召集公司中的關鍵影響者。最有影響力的未必是那些人氣最旺或級別最高的人。很多時候，他們是公司非正式咨詢網絡的核心參與者。為了找到他們，我開展了一次組織網絡分析，向員工提出兩個簡單的問題：“遇到技術問題，你會向誰尋求建議？”以及“遇到戰略問題，你會向誰尋求建議？”通過這樣的方法，我從每個業務部門中找出了10位關鍵影響者。

此時，重要的是將其中盡可能多的人轉變為新變革的支持者。首先，我與他們一一面談，了解他們對變革的最初反應。一些人喜歡新數字工具和結構重組，另一些人認為二者都很糟，還有些人則喜惡參半——有的喜歡結構重組、討厭新技術，有的正相反。接下來，我針對這三組人，分別制訂了一套內部營銷計劃。我與公司合作，向第一組提供支持他們喜好的確鑿數據，讓他們在宣傳時有據可依。隨后，我和公司領導與第二組人會面，向他們展示這些變革會如何放大他們當前工作模式中的積極方面，并討論如何改進他們不喜歡的因素。然后，我們又向第三組人提供了一些實例，證明結構重組和新技術如何相輔相成，從而推動重大變革。這些做法鞏固了肯定者的支持，還說服了不少懷疑者。我們要求這些最有影響力的人幫我們生成相關信息，將變革的好處傳達給大部分員工，從而提高他們的參與度。

我們并未贏得所有人的支持，但高度重視這些影響者讓我們收到了巨大成效。在我們與影響者有合作的業務單元，新數字工具的采用率超過75%；而在未合作過的少數業務單元，加入變革計劃的員工還不到25%。

在成為數字化公司的微弱希望背后，隱藏著一個嚴峻的現實：通過部署數字技術來開展有意義的變革任重道遠。為了成功實現數字化轉型，公司領導必須首先了解，新技術的引入會在公司內部觸發哪些連鎖事件。唯有如此，他們才能為成功打下基礎，從這個事件連鎖鏈的末端（局部改進可以推動公司整體目標的達成）一直追溯到起始端（公司領導勸說員工支持對現狀的大規模數字化顛覆舉措）。炫麗的辭藻和高調的承諾并不能自動帶來成功。實際上，成功取決于一線員工做出的決策。本文介紹的逆向規劃法將幫助他們做出正確選擇。