沈建缘/文 日前，在最新的《2024 中国企业数字化转型指数》报告中， 埃森哲指出更多的中国企业计划加大数字化领域的投入，但企业的数字化转型仍在旅程中，与AI等新技术的融合将带来新的挑战。
过去七年，埃森哲连续跟踪中国企业数字化转型进程。2023年，埃森哲升级了转型指数框架，追踪企业重塑能力的建设进程。本次调研，通过对来自八个行业的450家中国企业的调研，包括高科技制造、汽车与工程机械、医疗医药、消费品、传统零售业、化工建材、自然资源、公用事业。埃森哲考察了中国企业在五大关键维度，包括开创竞争新前沿、全局性拉通、打造数字核心、融入可持续、释放人才力量的转型进程。
报告显示，仅有15%的中国企业成立了人工智能相关团队，有专门的战略和预算；中国企业用于偿还技术债的IT预算占比显著高于全球；只有32%的受访中国企业高管表示正在尝试重新设计现有的工作岗位，以适应生成式人工智能等新兴技术，这一比例远低于全球平均数字（46%）。
与此同时，中国企业在全局规划、技术架构升级、组织变革等方面，仍有不小的进步空间。近六成（59%）的受访企业表示，计划在未来一年对数字化转型项目增加投资，利用人工智能等技术进行持续转型。越来越多的企业计划借助以人工智能为代表的先进技术重塑各项职能，其中制造（48%）、财务（45%）和供应链（42%）成为三大重点关注领域。
埃森哲发布“重塑生产力，增长新前沿——2024 中国企业数字化转型指数”中，面对不断变化的环境，中国企业在维持卓越运营的同时，重塑重心回归创新和增长：中国企业的平均得分为46分（以当前所能预见的最先进状态的数字企业100分计），在开创竞争新前沿上的得分增长最快，而在打造数字核心、释放人才力量等指标上的得分依旧偏低。更多中国企业致力于重塑其业务和职能，开创竞争新前沿，“重塑者”企业比例上升至4%。
埃森哲大中华区技术服务事业部总裁俞毅表示，“AI对企业转型的帮助来自于对企业的业务流程、组织架构进行升级，对员工技能的提升。中国企业在未来几年的重塑与转型中，AI能起到关键作用。”根据埃森哲的测算，企业若能以员工和创新为核心、负责任地大规模应用生成式人工智能，与激进情形（即以削减成本为核心快速运用的方式）相比，到2038年或将在中国释放逾2.86万亿美元的额外经济价值。
尽管认识到技术应用和投资的必要性，要想充分释放技术的价值，中国企业仍面临多重挑战，需要完善人工智能战略、增强数字技术基础、提升组织变革能力。中国企业实现AI愿景的挑战包括，整体战略并不完善；数字化基础仍未成熟；对工作流程及人才战略、领导力配置方面的升级不够等。
2023至今，中国企业正面临多重挑战叠加的考验，需要寻找突破。调研表明，中国企业感知外部环境变化剧烈，但以韧性来应对变化的准备不足。
根据研究数据推测，当外部环境良好时，数字化转型的意愿和成效都会显著提升，成为企业增长的正向飞轮。而在“挤压式转型”过程中，由于技术或能力上的不完备，如上云，人才等短板，就会拖累企业的转型进程。这也解释了从得分指标上看，数字化进程并没有加快，举棋不定是一个常见现象。大部分中国企业将生成式AI视为机遇，但在技术、人才等方面获得实际效果尚需时日。
“技术突飞猛进，对业务带来的冲击会造成战略选择上的谨慎和犹豫。”俞毅说，“数字化转型需要做好战略引领，但现在的问题是，多数企业没有清晰的战略来引领转型。”
同时，企业的规模化应用也并非易事。在俞毅看来，如果没有对业务的了解，没有对流程的了解，没有垂直领域的专家，不可能贴近企业的实际情况。这其实需要不少的投入。据他观察，在美国，在开展企业级生成式AI应用的时候，一家企业至少要投入1000万美元。
埃森哲全球副总裁、大中华区主席朱虹也表示，“技术变革步伐不断加快，对商业、社会的影响也在持续增强，以更大的格局把握技术是企业持续转型的关键。企业在面对技术部署、变革管理、创新加速等重要问题时，都需要从全局出发，坚持以人为本，才能有效解决复杂的业务和组织挑战，实现应用和治理兼顾，塑造独特的竞争优势。”
埃森哲《2024 中国企业数字化转型指数》报告认为，企业需要稳健地释放技术、组织、人才等全面价值，方能持续重塑。首先以价值为导向：企业需要以新的竞争前沿为目标，采用全局视角，对基本流程、工作方式和决策过程进行重新设计，打破职能、部门间的壁垒，在关键领域进行战略性投资，打造护城河。
其次，构建新型数字核心：数字核心是企业实现战略目标和价值的关键，随着技术的不断发展，企业需要采取灵活且可扩展的架构策略，建设与人工智能相匹配的新能力，并能有效、安全地融合各类技术要素，服务转型需要。
此外企业应把人放在变革的核心，制定组织战略、定义新的工作方式和流程、加强培训、实现技能提升，并利用新技术改善员工体验，提高生产效率。企业管理层需要增强对人工智能技术的认知和应用，提升“硬”实力和“软”技能，全面领导企业重塑。
最后，通过负责任的AI，建立明确的指导原则，搭建治理框架，以确保人工智能的设计、部署和使用符合法律和伦理。企业应当确保AI模型的透明度，清楚了解其工作原理和数据处理方式，并在运营管理中加强对于风险的把控。
如朱虹所言：“转型步入‘深水区’，技术固然重要，更重要的是企业能否进行全局性的整合创新，企业领导层需要具备前瞻性的眼光、坚定的决心以及高水平的决策能力。不确定性是常态，企业不可能总是等到确定的时刻才做出决策。新旧动能转换之际，那些敢于创新、持续重塑的企业将脱颖而出，迈向增长新前沿。”
