在"AI+数据"深度重塑企业竞争力的今天,如何科学制定技术战略、推动组织进化,已成为决定企业高度与韧性的关键。2026 年 1 月,由【Yolanda科技见闻】与【矩阵起源】联合发起的年度栏目"AI+数据时代的技术战略与组织进化 "正式开播。首期直播以"价值对齐------如何将技术贡献转化为战略语言"为主题,墨创数迹 CEO 汪丹Yolanda 担任主持人,邀请了中国信通院泰尔终端实验室数字生态发展部主任王景尧、彩食鲜终身CTO&曾任苏宁科技集团副总裁乔新亮、矩阵起源AI研发副总裁赵晨阳三位嘉宾,围绕技术价值衡量、落地路径、数据赋能与组织转型等议题展开深度对话,为行业带来兼具前瞻视野与实践参考的思想碰撞。
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文章目录
一、重新定义技术价值:四个维度构建评估体系
技术价值远不止"降本增效",必须建立多维评估框架。王景尧博士指出,企业数字技术的价值应从"商业价值、技术价值、战略价值、安全价值"四个层面系统审视:
- 商业价值:技术必须带来可衡量的商业回报,避免陷入"为技术而技术"的陷阱。
- 技术价值:推动技术架构持续演进,如借助大模型提升算法能力、通过云原生增强系统弹性。
- 战略价值:支撑企业长期发展,例如积累数据资产提升估值,或构筑智能化行业壁垒。
- 安全价值:随着AI与数据的深化应用,隐私计算、异常检测等能力成为不可或缺的价值维度。
乔新亮进一步强调,技术价值的本质是 "通过产品取代重复性劳动" ,解放人力以专注创造性工作。他以华为为例指出:"若企业内部仍存在大量重复性岗位,即使业务成功,其数字化水平也难言优秀。"
二、技术落地:从"效率工具"到"核心竞争力"
技术落地常陷入 "重概念轻实效" 的困境,嘉宾们结合实战案例揭示了破局之道。
取代人力:技术价值的终极体现
乔新亮认为,技术的核心价值不是 "支撑业务",而是 "取代业务部门的重复工作" 。例如:
- 直销场景案例 :某大客户通过引入大模型 + RPA 技术,将合同审核流程从 "人工跨部门流转" 优化为 "系统自动校验 + 人工复核",两周内实现法务审核效率提升 300%,并可直接测算 ROI 后全公司推广。
- IT 运维自动化 :通过 AI 构建智能运维平台,将服务器故障检测、日志分析等重复性工作自动化,使运维团队规模缩减 40%,人力成本降低显著。
数据底座:技术落地的基础设施
赵晨阳指出,企业数据呈现 "多样性、多模态、非结构化" 特征,挖掘价值需构建 灵活的数据底座 。矩阵起源的解决方案采用 "存算分离架构 + AI 智能管道",可统一纳管 ERP 数据、IoT 传感器数据、客户文档等多源信息,并通过自然语言接口降低业务部门使用门槛。例如:
- 制造业数据治理 :某汽车厂商通过该底座整合生产、供应链、客户反馈数据,实现质量问题溯源效率提升 80%,新产品研发周期缩短 30%。
开源优先:数字化时代的增长逻辑
王景尧强调,中国企业成本已处于全球低位, "节流空间有限,开源才是关键" 。通过数字化手段开拓新市场、挖掘潜在客户,例如:
- 木材企业转型 :某木材厂商通过互联网数据分析发现客户对 "定制化木艺零件" 的需求,从原材料销售转型为加工品服务商,营收增长 200%;
- 软件企业获客 :通过数字化工具分析中小企业痛点,推出轻量化 SaaS 产品,获客成本降低 60%,市场份额快速扩张。
三、组织进化:架构与人才的双重变革
技术落地的深层挑战在于组织惯性。嘉宾们一致认为,数字化转型需同步推动组织架构与人才体系变革 。
IT 部门的重新定位
乔新亮直言:"传统 IT 部门若仅作为'技术施工队',未来必然被淘汰。"IT 部门的核心使命应是 "通过产品提升企业人才密度" ,而非追求 "引领业务"。例如:
- 考核指标重构 :某企业将 IT 团队 KPI 从 "项目交付量" 改为 "取代重复工作量",要求每 10 人团队每季度需输出至少 1 个自动化工具,直接替代业务部门基层工作。
- 业务与 IT 协同 :业务部门负责数据分析与场景定义,IT 部门提供技术支持,避免 "IT 主导业务重塑" 的常见陷阱。
数据驱动的业务重塑
赵晨阳指出,数据挖掘的责任主体是业务部门,IT 部门需通过工具降低业务部门的数据分析门槛。例如:
- 销售场景赋能 :通过大模型构建智能销售助手,实时分析客户需求、生成报价方案,使销售人员人均客户触达量提升 100%,转化率提高 25%。
结语
在技术迭代加速的今天,企业需以 "价值对齐" 为核心,将技术战略与业务目标深度绑定。正如乔新亮所言:"技术的终极目标不是取代人,而是让人摆脱重复性劳动,专注创新与洞察。" 未来,只有那些能将技术转化为核心竞争力、同步推动组织进化的企业,才能在 AI 时代的竞争中脱颖而出。