保罗·莱奥纳尔迪

在超大的公司办公楼里规划数字化转型，是件让人激动又振奋的事。一想到那么多新工具都可以任由自己支配，用来实施组织重组，公司领导几乎能嗅到效率提升、速度加快，以及数据驱动客户满意度提高的气息。正如某大型电信公司的一位高管最近对我所说：“设计出一种在数字时代竞争的新方式，简直太酷了！”

但是，我在长达16年的时间里研究了8个行业20多家公司的数字化转型后，认识到真正的现实绝对没有那么酷，而是平淡无奇：成功更多地取决于一线员工如何使用新数字工具，而不是战略灵感。大多数领导者并没有为这些员工的成功打好基础。这很大程度上是因为高管们对基层的真实情况一无所知。所以，当数字工具没有按原本设计的方式使用（甚至根本没用上），根据数据得出的洞见被证明并无亮点，预期的改进也未能实现时，他们就会大吃一惊。他们的数字化转型最终沦为数字化惨败。

为避免这种命运，公司领导必须了解如何才能让数字工具得到广泛而有效的应用，从而创造一个提供最佳条件的环境。他们不能将这些工作抛给IT部门，然后指望得到最好的结果。

本文以一家汽车公司的转型工作为典型案例，描述基层员工如何体验和对待数字化转型，然后展示逆向规划（从基层的现实情况开始，逐步回溯到公司整体目标的设定）如何促成持久的变革。介绍数字化转型理论和战略的文章浩如烟海。本文将帮助你预测和管理那些经常被忽略的恼人细节，正是这些细节毁掉了许多初衷良好的计划。

数字化应用的各个阶段

大部分数字化转型工作在启动时，都有全面推广的计划，列出各种各样的活动，例如：为转型融资；重组公司以提高灵活度，从而充分利用数字工具；形成数据驱动的洞见，使公司能提供更多定制化产品；缩短上市时间。

这一切都至关重要。另一个流程同样重要，却没有得到严密细致的规划。我喜欢称其为“工作数字化流程”（Work Digitization Process， WDP）。（参见副栏“如何规划公司数字化转型”）它是一组由6个相互关联的阶段构成的基层变革，是数字化转型得以实现的必由之路。大多数情况下，这些阶段相互依存，因此早期的胜利预示着后期的成功，而早期的失败则使后续的每个阶段都变得更加困难。为了解这一流程的运转方式，弄清管理行为（或不作为）的影响，我们不妨来看一家大型国际汽车设计公司的经营案例。我们暂且称这家公司为Autoworks。

第1阶段：领导者大力宣传数字化转型 如果没有员工的广泛支持，任何重大变革举措都会以失败告终，数字化转型也不例外。所以，若想让这些努力取得成功，第一步就是向员工解释数字化变革的好处，因为对于标准操作流程的更改，他们既可能欣然接受，也可能心生抵触。

Autoworks的领导者深知此理。同汽车行业的许多公司一样，Autoworks于2005年前后踏上数字化转型之路，其目标之一是加速产品开发，同时降低资源密集型领域的成本。例如，要推出一款新车型，Autoworks至少要对30辆预生产汽车进行碰撞测试，每次测试的成本约为75万美元。然而，利用新的数字设计工具，工程师们就可以在计算机上制造和测试虚拟汽车，从而大幅降低这一成本。更可喜的是，通过这些模拟试验，工程师可以收集到更多数据，进一步提升自己的能力，设计出性能更优、安全度更高、价格更低的汽车。跃跃欲试的Autoworks高层领导者加强了公司的超级计算中心，并授权一系列数字设计应用程序。CEO宣布：“我们将成为一家数字化公司。”

高层领导者明确表达他们希望实现什么样的变革。将性能测试转移到数字应用程序上，意味着产品开发的速度可以提高，费用可以降低。在员工会议中，董事们听到“提速降费”；在部门会议中，经理们听到“提速降费”；在培训课堂、会议、全体员工大会和日常工作中，工程师们从经理、董事和高管口中，一遍又一遍地听到“提速降费”这样的字眼。“提速降费”成了数字化转型的四字箴言。

研究表明，当高层领导者将目标广而告之，并公布为实现目标而采取的大胆举措时，员工们都会认真倾听。在早期阶段，这样的声明会创建一个参照系，帮助员工理解公司要求他们实施的技术。如果你问Autoworks的员工，他们如何知道新工具能否改变组织，他们经常会这样回答：“只要看看它有没有帮我更快、更便宜地建造模拟模型，我就知道了。”

第2阶段：员工决定是否使用新技术 领导者将数字工具引入公司，宣传其预期的好处，并投入充足的培训资金后，往往就会满怀信心地认为，员工一定会将自己的工作转移到新应用程序上。不过，事实未必如他们所愿。我的研究表明，有40%左右的潜在用户决定不使用新技术，即使这是其直接主管的强制性命令。

这可不是个小数字——实际上，这个比例高到足以令数字化转型失败。因此，重要的是领导者要知道，为什么做出这一选择的员工如此之多。我发现，这通常不是因為技术不完善（此类技术大多相当不错），也不是因为培训不到位。真正的原因是，员工会考虑这项技术能否帮助他们个人达成公司领导宣布的目标。在Autoworks，这意味着工程师们要问自己：“这个软件能帮助我更快、更便宜地设计新车吗？”

事实证明，不是所有人都能给出肯定的答案。所以，“提速降费”这句口号远比Autoworks领导者想象的复杂。它无形中鼓励员工将新工具与他们早已得心应手的老工具做比较。公司中的一些高级工程师作为新工具的早期采用者，正是做了这样的比较。最终他们断定，继续使用自己用熟了的工具，才符合公司的最佳利益，因为新软件实际上拖慢了他们的工作进度。虽然他们也发现新工具的确能给组织带来另外一些独特优势，但他们仍然拒绝使用，因为根据他们的经验，新工具未能实现公司领导最看重的绩效改进。更糟糕的是，如果其他工程师发现自己敬重的某位同事拒用新软件，他们就会连试都不肯试。就这样，早期尝试者在公司内部的工程师圈子里产生了负面影响，他们对老工具的驾轻就熟，可能使他们对新工具产生了先入为主的抵触。

当然，高层领导原本的想法是，“提速降费”将被视为转型工作的宏观目标。但他们并未考虑到，这些字眼的具体含义会如何投射到不同层级上，进而影响微观层面的决策。因此，高层领导在遣词用字时必须万分谨慎。如果口号与完成工作的实际方式不符，他们视若珍宝的新技术就不会按照他们希望的方式落实到位。

第3阶段：员工决定如何使用新技术 即便新技术遇到了一批反对者，改用新技术的众多员工仍要面对第二个关键决定：如何使用这一技术。这同样是个复杂的选择，会产生重大的长期影响。

几乎任何数字技术都有多种多样的使用方式，无论它是面向企业还是个人消费者。（例如，微软的Excel表格具有数百种功能和可能的用途）但在数字化转型中，人们选择应用的功能会产生非常重要的后续影响，因为它们决定了哪些数据会被记录、生成或分析，以及人们会以怎样的方式使用这些数据。

Autoworks的领导者认为，将设计流程转移到数字环境中，数据是一个重要优势。工程师可以使用模拟工具，为碰撞测试或噪声和振动测试运行数百或数千次迭代。通过比较上述所有结果，工程師就能以极高的精密度优化车辆设计，效果远远好于公司将几十辆载有碰撞测试假人的汽车撞得七零八落。至少理论上是这样。

我用一年时间跟踪了两个部门，它们使用同一种数字工具实现模拟设计自动化。在其中一个部门，工程师们根据个人偏好，以各种不同的方式使用这一工具。在另一个部门，每位工程师都以同样的顺序使用相同的功能。到当年年底，后一组工程师设计的汽车在性能上以2倍的优势超越前一组。原因何在？因为由遵循同一路径、使用相同功能的工程师生成的数据具有统一的基础，可以对其有效性模式加以分析。遵循个人路径的工程师生成的数据虽然同样多，但这些信息得自不同的假设和选择。由于公司中存在此类差异，人们难以为新数字工具建立一套最佳实践。如果数字技术的核心价值之一就是创建可供挖掘的数据，以提高效率、促进其他有价值的学习，那么形成一致的使用模式就至关重要。

第4阶段：新型数据改变员工的行为模式尚未实现数字化之前，Autoworks开发了一种在公司中移交数据的方法。比如，车辆设计测试的标准操作流程是这样的：工程师进行碰撞测试和各种其他测试，收集数据，将其传送给数据分析小组，然后小组中的分析师设法归纳适用于优秀车辆设计的普遍原则。这边是工程师，那边是数据分析师，两组之间的差异显而易见。

还记得那些以统一方式使用新型数字模拟工具、生成可比数据的工程师吗？他们是率先改变现状的人。当然，他们可以看到自己的测试结果，还可以对汇总结果进行检验。但他们又向前跨出一步，开始互相讨论各自的结果，共同思考。其中一位工程师评论道：“由于我们已经实现了数字化，我们作为设计工程师的角色也在发生改变。”过去，设计工程师们各自为战，将分析工作推给同样孤军作战的数据分析部门，而如今，他们已成为数据分析人员的协作团队。

一些“照本宣科”的管理者坚持让分析师和工程师各司其责，试图限制此类授权。但是，更多更好的数据改变了任务，进而引起人员角色和关系的变化，这一过程是数字化转型中不可避免的副产品。说到底，不同角色人员之间的关系是以数据为基础的。当员工获得新的数据和信息，因而开始扮演新角色时，必然会与不同的人发生互动，其结果就是形成最初隐形的新社交网络。一些研究表明，这些强大的新社交网络可能是推动数字化转型的最重要因素。

第5阶段：局部绩效改进 公司领导为数字化转型设定的目标和员工在局部层面体验到的好处之间，常有天壤之别。

当Autoworks的工程师们能有效使用新数字工具，并在新社交网络中将结果与其他人进行比较时，就开始看到一些令人欣慰的切实成果。比如说，他们发现，如今他们能更轻松地通过优化设计来改进车辆耐撞性和燃油经济性等关键变量。

从测试到最终设计解决方案的流程也有显著改进。实际上，据我分析，与角色未变的工程师相比，那些转换角色开始承担数据分析工作、切换社交网络与其他工程师互动的工程师，其车辆设计的定型速度加快了23%，实验室测试减少了31%。换言之，工程师们在工作上终究是实现了提速降费。

看上去，这似乎正是Autoworks的领导者梦寐以求的那种成功。的确如此，但有两点必须引起重视。当然，第一点就是有40%的工程师起初拒用这一软件，因为他们发现，它并未促成明显的提速降费。第二点是，那些获得提速降费收益的工程师，是通过对他们自身角色至关重要的指标（比如设计质量改进）来实现的。如果高管们当初能斟酌自己的用词，使其与工程师自身的工作经验产生共鸣，或许就能激励更多工程师及早使用新数字工具，收获更显著的成果。

第6阶段：局部绩效与公司目标协调一致当数字化转型采用的技术能改进局部流程和结果，最终达成关键的公司目标时，就会越来越受欢迎。

Autoworks选择重点锁定汽车设计的一个原因是，20年的稳健统计分析表明，这一流程，连同供应链、监管合规和生产效率，对于缩短车辆从概念到销售的时间至关重要。上市时间的优化将加快收入增长。

毋庸置疑，公司很高兴这些技术促成了设计的提速降费。然而，Autoworks并没有志得意满、就此止步，而是深入分析这些改进是如何实现的。于是它发现，由新设计软件促成的社交网络具有非凡价值：一些工程师互相讨论车辆设计的时间，是他们建立和测试模拟模型所耗时间的4倍，因此大大减少了后期开发阶段的返工。的确，新软件帮助工程师们加快了最终优化版车辆设计的交付，但软件激发的对话对速度提升的贡献更大。通过深入分析此次成功，Autoworks挖掘出一些知识和见解，可能会在未来几年推动更多的绩效改进。

逆向规划

我刚刚描述的6个阶段，阐释了数字化转型过程中变革是如何在公司内部发生的。现在我们来看看，了解这一流程会如何影响你对自己公司转型的规划。正如上文所述，规划的最佳方式是逆向规划：首先，评估你可以用新数字工具在局部实现哪些公司目标，然后以此为起点开始规划。根据我的经验，公司领导可以通过回答3个问题有效地启动这一流程。

1.哪些局部活动最有潜力改变你的公司？许多领导者都知道自己希望公司去往何方，但究竟如何抵达目的地，却很少有人能成竹在胸。确定最具变革潜力的局部活动，将影响你引入数字工具的类型，告诉你如何为实施工作奠定基础，并为你提供助力，帮你团结公司上下共同为转型目标努力。

首先，你需要收集和分析一些公司数据，看看哪些局部成果能最有效地推动组织整体目标的达成。例如，我曾与一家大型儿童医院有过合作。它从社区医院接收大量紧急转诊的患儿后，发现提高这些脆弱患者的生存率是当务之急。通过深入挖掘数据，儿童医院发现，转诊患者的生存率与他们入院前的初步诊断质量之间，存在着确凿无疑的联系。确定这一联系后，医院提出有针对性的具体解决方案：建立一个数字化平台，让缺乏儿科急诊专业知识的社区医院医生记录儿童身体状况的细节，便于儿童医院的专业医护人员读取，从而对转诊患者进行合理的鉴别分类。

确定了能推动成功的局部活动后，重要的是要衡量数字化工作的影响，以便加以改进。有时，这些指标很清晰，例如当转诊患者的生存率显著提高时，医院知道自己正在取得成功。如果指标没有这么明确，那么把你试图改进的流程分解为多个独立步骤会很有用。

例如，我曾合作過的一家大型金融服务公司希望扩大知识共享。这一流程包含方方面面的内容，所以我们把它拆分为多个步骤，比如说，帮助员工精准识别专家并与之交流。然后，我们展开调查，以衡量员工对彼此专业知识的评估是否准确，以及员工之间的交流达到多少，才最有利于促进知识传递。根据这些基准评分，公司实施了一项企业社交网络技术，让员工能看到其他人的工作情况。我们以6个月为周期，持续跟踪这两项指标的变化，从而能监测知识共享举措的进展。对于任何数字化转型而言，这种局部数据都是必不可少的。要了解公司中的深层次行为究竟是在推动还是阻碍你的变革工作，这是唯一的方法。

2.如何才能促进组织中的信息流动和行为改变？公司领导必须营造一个环境，鼓励并帮助员工实现局部绩效提升，从而推动转型工作。为充分利用强大的新数据和分析方法，员工必须能流畅自如地切换任务、角色和社交网络。这些强大的新数据涌入后，领导者要了解信息流动情况，并为随之而来的积极社交变革移除体制障碍，从而解除员工的顾虑，让他们放开手脚去做好这些工作。

诊断信息流会有什么帮助？以我合作过的一家大型公用事业公司为例。该公司认识到，一种能远程监测公用事业消费情况的新数字技术蕴含着巨大潜力。通过持续测量使用情况，预先派遣维修人员，该公司可以避免传输设备发生灾难性故障。但是，公司内部的信息流如何确保这种预防性维护真的会到位？已经在按月监测使用情况的计费部门，必须与维修部门协调，后者习惯根据需求高峰或低谷来增减当班工人数量。这意味着计费部门的一部分员工将不得不转换角色，从仅负责集成数据和开具账单，到承担一些分析工作（很像Autoworks公司的工程师）。认识到这一点后，公司领导为转岗员工安排培训课程、制定新目标，并招聘了一些掌握此类技能的新员工。随后，一个由专职预防性维护员工组成的新社交网络应运而生，数字化转型取得巨大成功。这种诊断工作通常被称为“组织网络分析”，它是最有用却并不广为人知的数字化转型工具之一。

正如此例所示，公司领导仅仅知道谁会使用新技术是不够的。他们还必须知道目前各员工群体之间的互动方式，这样才能为事关转型成败的新社交网络提供支持。在数字化转型过程中，员工之所以最终未能与适当的人合作，原因之一就是他们的正式角色与新角色没有匹配好。如果你没有通过修改岗位描述和员工绩效评估方式，为他们安排正式的角色转换，并将这些变革落实为制度，那么员工就没有动力去培养相应的技能，进而无法同新社交网络中的伙伴有效合作。

3.哪些人会发挥关键影响力，可以帮助组织文化做好数字化准备？还记得Autoworks公司中那些关键影响者吗？其中大多数人都帮助推动了新数字工具的采用，但也有相当一部分人成为反对派，导致其他同事拒不使用新数字工具。只要在启动数字化转型前确定影响者，你就可以把他们争取过来，与你一起努力宣传即将到来的数字化变革的前景。

我曾与一家大型医疗设备制造商的领导者合作，该公司即将开启数字化转型，为此，它必须引进新技术，实施重大的结构重组。但公司有个大问题：有一派中层管理人员反对这项举措。领导者担心，如果这些反对者故意拖延，转型就有可能陷入官僚主义的泥潭。

根据工作数字化流程，我知道对付这种反对意见的最好办法，就是召集公司中的关键影响者。最有影响力的未必是那些人气最旺或级别最高的人。很多时候，他们是公司非正式咨询网络的核心参与者。为了找到他们，我开展了一次组织网络分析，向员工提出两个简单的问题：“遇到技术问题，你会向谁寻求建议？”以及“遇到战略问题，你会向谁寻求建议？”通过这样的方法，我从每个业务部门中找出了10位关键影响者。

此时，重要的是将其中尽可能多的人转变为新变革的支持者。首先，我与他们一一面谈，了解他们对变革的最初反应。一些人喜欢新数字工具和结构重组，另一些人认为二者都很糟，还有些人则喜恶参半——有的喜欢结构重组、讨厌新技术，有的正相反。接下来，我针对这三组人，分别制订了一套内部营销计划。我与公司合作，向第一组提供支持他们喜好的确凿数据，让他们在宣传时有据可依。随后，我和公司领导与第二组人会面，向他们展示这些变革会如何放大他们当前工作模式中的积极方面，并讨论如何改进他们不喜欢的因素。然后，我们又向第三组人提供了一些实例，证明结构重组和新技术如何相辅相成，从而推动重大变革。这些做法巩固了肯定者的支持，还说服了不少怀疑者。我们要求这些最有影响力的人帮我们生成相关信息，将变革的好处传达给大部分员工，从而提高他们的参与度。

我们并未赢得所有人的支持，但高度重视这些影响者让我们收到了巨大成效。在我们与影响者有合作的业务单元，新数字工具的采用率超过75%；而在未合作过的少数业务单元，加入变革计划的员工还不到25%。

在成为数字化公司的微弱希望背后，隐藏着一个严峻的现实：通过部署数字技术来开展有意义的变革任重道远。为了成功实现数字化转型，公司领导必须首先了解，新技术的引入会在公司内部触发哪些连锁事件。唯有如此，他们才能为成功打下基础，从这个事件连锁链的末端（局部改进可以推动公司整体目标的达成）一直追溯到起始端（公司领导劝说员工支持对现状的大规模数字化颠覆举措）。炫丽的辞藻和高调的承诺并不能自动带来成功。实际上，成功取决于一线员工做出的决策。本文介绍的逆向规划法将帮助他们做出正确选择。