对一个营收10亿元量级的企业来说，数字化的开发成本是3年2 000万元。同时需要企业经营逻辑升级，组织升级，对企业造成全面影响，做不好就是一场耗时费力的折腾。

2018年以来，数字经济和企业数字化浪潮汹涌而来，数据中台、业务中台、数据湖和数据平台等概念接踵而至，很多企业家在还没有真正理解什么是数字化的时候，就已经登上了前途未卜的数字化方舟。

企业家需要从常识逻辑、终局思维和生命周期来思考“为什么要数字化”和“什么时候数字化”的命题。

常识逻辑：回到企业经营的现场

企业越大，层级越多，理解力偏差和记忆力极限，让企业家离真相越远，决策越低效。

我们以企业制定打折决策为例，案例是某浙江女鞋企业品牌DD，全国连锁9 000家，经营模式为托管直营，一年差不多卖出1亿双鞋子，客单价在100元左右。

女鞋是快时尚行业，换得快、款式多、花样杂。女鞋品牌DD走高周转模式，一双鞋4个月必须卖完，卖完换新款，基本上不会为老款补货。那么对这家企业来说，什么时候打折和打几折是核心决策要素，决策层需要根据每一个门店所属商圈的消费流变化来制定打折策略。

这需要店长长年卖货的经验嗅觉，但是随着企业店越开越多，有经验的店长培养速度往往会跟不上，但是为了抢占重要的学校商圈，开店又不能停。追求规模和追求效率，很多情况下是矛盾共生的。

通过人产生的核心判断的价值，总有跟不上企业发展的时候。

怎么办？有人说，找出优秀的店长，立标杆，把优秀店长的经验总结提炼出来，通过建立企业大学E-learning系统把好的经验传递出去。但实际的情况是有悟性的人其实自身就能摸索出套路，找到决策方法，而缺少智慧的人依然很难快速培训出来。店长的进化仍然赶不上企业发展的速度。

DD女鞋项目上，我们找到DD女鞋9 000家门店中的标杆店长，把他们的经验系统拆解，同时把过去3年企业积累在ERP、CRM和WMS中的数据抽取出来，通过经验拆解+3年数据，做了一套智能打折的算法。

刚开始算法在部分区域试点，经过3个月调整期，算法越来越聪明。后来，我们把这套智能打折的算法推广到9 000家门店，辅助店长做打折决策。

这套为DD女鞋定制的智能打折算法让1双鞋平均多挣1元，1年下来，多出 1亿元的利润。

 另一个例子是某家连锁服装企业KY，主打三四线年轻人市场，直营门店2 000家，每年导购员的工资开支共6亿元。对门店来说，到底什么时候上多少导购员，这是一直困扰公司的难题。如果一家企业的销售现场，导购员总比顾客还多，这样是不可能挣钱的。

人力成本的控制是大规模连锁企业的痛点，同样的道理，我们通过为企业搭建数据中台，把不同系统供应商的五花八门的软件数据抽取出来。另外，我们购买了地图供应商提供的商圈数据，爬取了每家门店所处区域的天气数据，为企业定制了一套智能排班算法，为每一家门店不同时段的导购员需求量做了精准预测。

这套方法的逻辑是：基于地理位置和商圈大数据的客流预测+员工画像分析，导出智能排班算法，通过员工画像和智能排班算法的持续运行，对员工绩效管理体系做出优化，对员工的工资进行优化计算。

在门店仍然保持业务平稳增长的基础上，这套算法为企业省下了每年5 000万元的人力成本，这还是算法运行1年的数据，未来还有较大的提升空间。

 海底捞创始人张勇认为，公平公正是企业这种组织的第一要务。如何公平公正？企业家不是千里眼顺风耳，通过数字化构建员工画像是关键。

对KY来说，通过投入数百万元花费，几个月就带来了每年5 000万元的额外利润。智能排班算法仅仅是企业数字化运营的第一步，也是相对容易的一步，但好的起步就是成功的一半。“数字化战略”加持下的KY，正在从二三十亿元向百亿级独角兽企业迈出坚实的一步。

终局思维：瞭望人机协同的未来

回眸中国互联网江湖，有一群人的能量很大，那就是阿里的“店小二”。圈内曾有传闻，中国供应商们去杭州“觐见”店小二，不提个百万元现金都不好意思约下午茶，为什么店小二这么吃香？在阿里早期线上流量红利的阶段，电脑界面是有限的，手机界面就更小，能不能放到有利的位置，决定了企业品牌多大的曝光量，而流量是直接可以换钱的。

但是现在不一样了，阿里最核心的人工智能算法是一个推荐引擎，线上业务天然就有消费者的数据和消费轨迹。阿里大平台上每个商品都有数百个标签，随着我们持续在阿里生态消费，这些标签被反向打在我们身上，我们每一个人都被阿里打了无数的标签，通过聚类分析，我们的喜好可以分几十种。阿里比我们更了解自己，行为很多时候可以反应潜意识层面的东西，可能我们习惯了自己欺骗自己，但是骗不了阿里的推荐引擎。

到2018年，阿里生态数万亿元的交易额，有70%交易的达成是通过推荐引擎算法的千人千面完成的，而这个过程人类已经无法插上手，算法还在自我迭代。

而我们每个人都是按照自己的一套心智模型来解析世界，心智模型即你自己特定的一套根深蒂固的假设、归纳、信念与价值观，它们令你得以理解自己所感受到的世界，并在其中如鱼得水。不同的心智模型会形成不同的解读、感受、看法与行动。这也是前文提到，为什么越大的企业，信息传递越容易失真的根本原因。

这是人类的弱点，从事规律性操作，机器比人靠谱，智能打折的算法比店长的经验靠谱，尽管最初的算法来自于店长的经验。机器强在记忆力和从复杂数据中寻找规律，而人类强在直觉判断和发散型思维。

回到企业的场景，过去的组织是人与人的结合，机器是人四肢的延展；而未来的组织是人与人、人与机器的融合，机器可以成为人的第二大脑，人又是机器之心。

对所有人来说，都要思考一个命题，我的工作会不会被机器替代。在不远的将来，司机、会计、厨师、电子厂工人甚至只会搜数据、写报告的咨询师，都有可能被机器替代。在一家超市，企业在用智能补货算法，而原本判断每天补货量的品类经理是需要长期经验积累的岗位。在复杂的超市零售系统里面，每天补货的精准程度直接决定了供应链流通和交付效率，在1%的利润差就是企业核心竞争力的超市业态，这得有多重要。

每日优鲜的徐正是一个IT出来做农业供应链和零售的年轻企业家，以他的逻辑，超过100万次的决策问题必须交给算法。每日优鲜3 000个前置仓，每个前置仓500个SKU，每个前置仓所服务的群体都不一样，每天仓内有多少品类？每个SKU备多少货？算法需要完成的工作量是：3 000X500=150万次决策/天。

▨每日优鲜CEO徐正认为，超过100万次的决策问题必须交给算法。

每日优鲜和其他前置仓企业最大的区别就在算法上，叮咚买菜还在烧资本的钱扩规模的时候，每日优鲜通过长期积累不断成长的仓货匹配算法。已经可以实现单仓盈利，这才是每日优鲜最大的护城河。算法的进化是需要时间和数据喂养的，一步慢，步步慢。

企业是企业家带着一群人做一件有意义的事情，如何让人的价值和算法的价值在企业经营中协同共生，让人去做人类擅长的事情，比如感知消费者内心需求，并与消费者建立情感链接，让机器去做机器应该做的事情，特别是大数量级和复杂背景下的重复性决策。

不光是未来，当下执牛耳的互联网企业大都构建了人机协同的生态。阿里巴巴，一个人文情怀浓厚，激发人底层动力的组织体系，一系列扎根全球消费场景的算法引擎；谷歌，一群具备想象力的快乐的员工，具备自我迭代能力的搜索引擎；达里欧的桥水基金，一套具备宗教性质的企业原则，这是一个从组织管理到投资决策，都极度依赖机器算法的标杆企业。

生命周期：找到数字化的节奏感

对每一个企业家来说，企业就是他的修道场，打怪升级，营业额从十亿元到百亿元，再从百亿元到百年企业，虽然终有倒下那一天，但过程和体验对所有亲历者来说都是一笔财富。生命终有竟时，而人生就是马拉松长跑，在到达终点之前，如何分配体力，如何把握节奏是关键。

立志成为“中国德鲁克”的丛龙峰师兄总结了一套企业生命周期理论，在此借用一下。我把生命周期里企业从IT到DT的工作重点也分为5个阶段，数字化不是一蹴而就的事情，跟着企业生长发育的节奏走，持续成长，不疾不徐。

1. 企业家首先是业务能手，不管白猫黑猫，抓住趋势，乘势而起就是好猫。

风云际会，时代机遇是造就伟大企业的温床，一代历史机遇就有一代伟大企业。优秀的企业家总是嗅觉灵敏的，抓住机遇，先把时代给的蓝海红利吃干榨净，在这个阶段，跑马圈地，攻占山头最重要。

对处于蓝海红利期的企业来说，勿做他想，奉行拿来主义，简单好用实惠的第三方软件对企业就刚好，除了互联网企业天生的数字基因，这个阶段的传统企业不太需要在数字化上下重注。

2. 蓝海变红海，赛道拥挤，企业需要练好内功，纵横捭阖，打响品牌。

做品牌看似是对外树立差异性，关键还是内功，成功品牌的背后是差异化和标准化，面对红海的竞争，企业需要找到差异点和核心壁垒，高筑墙，广积粮。以传统零售和餐饮企业为例，打磨体验和产品模型，构建差异化供应链是第2个阶段的核心。

这个阶段的企业，用好市场上的成熟IT供应商的软件组合，就能应付企业的流程优化等命题。

3. 升级企业家认知边界，找到自己的终局愿景，打造人机协同的企业内核。

第3个阶段是重要转折期，大部分企业走不到这个阶段就阵亡或者不温不火了，从规模上讲，差不多是10亿元的坎。这个时候，企业规模变大，人数激增，业务线条增加，管理的复杂程度指数级增加，回到前文对每日优鲜的分析，当决策频率到了一定数量级后，算法效率就会超越人的经验效率。

数字化不是一个部门的事情，这个阶段的数字化工作上升为一把手工程，在对未来企业的终局思考中，数字化系统是企业的两条腿之一，达到10亿元量级是一个企业考虑数字化升级的门槛，不到这个规模，数字化很难成为企业的核心竞争力，也不是战略命题。

这个阶段传统企业需要在专业第三方的帮助下，搭建自己的数据中台。因为到了这个阶段，企业上的各种系统已经到两位数，我们需要让烟囱式的软件系统协同起来，打破数据孤岛效应，让大数据真正为企业提高效率、降本增效。

4. 独行快，众行远，企业家心力总有穷尽时，创业团队需要有组织高手角色。

到这个阶段的企业，突破了10亿元量级，靠个人领导往往力有不及，企业家需要修炼领导力，并且搭建核心团队，引入组织高手的角色，有的企业家本身就是，有的需要引入外部专业机构辅导+内部CHO角色升级。

企业在这个阶段，数字化工作真正进入持续发挥效用的时候，员工做人擅长之事，机器算法成为企业日常经营决策的重要参与者，而不仅仅是参谋角色，企业需要达到人机协同的状态，数据不仅仅能通过算法提高效率，还能通过大数据产生新的业务场景，达到“一切业务数据化”和“一切数据业务化”的状态。

5. 文化滋润心田，企业家精神的终极版是心灵捕手，人才汹涌，事业奔腾。

此时的企业往往建立了生态系统，战略、业务和人才3大版图逐渐丰满，规模上大多超过100亿元，企业文化是企业家文化的外溢作用，不是说前面几个阶段不需要企业文化，而是到了这个阶段，企业家需要重点关注企业文化的持续作用，组织最终成为社会的企业。

这个阶段，数字化已经成为企业的核心壁垒之一，对数字化领域的持续投入进入平稳期。比如对零售企业来说，这一块的投入要稳定占到公司年营收的3%，人工智能持续升级。人机协同的大框架更加稳固。

美国遏制华为的事件揪住了大众的心，当一个企业代表中国要去打破世界科技霸权，经历这样的磨难，还能挺直脊梁往前冲时，这就是领导力和企业文化的巅峰状态。

感性的热血背后，我们再怎么看重5G带来的万物互联时代都不为过，数字虚拟世界真的会成为一个新世界，一个人类现实世界的映射。一个地球的平行界面，一面是情感丰富的人类族群，一面是绝对理性的人工智能，两个世界的桥梁就是算法和数据。