本文来自于”湘江数评“公众号，作者老杨，经作者本人同意授权后发布

对于大部分企业CIO来说数字化转型建设是一件非常痛苦的事情，要面临立项、选型、实施、运营等诸多环节，每一个环节都是一个关卡一个考验，不仅考验技术更考验沟通能力，不仅面临选型难、实施难更面临应用难、管理难的问题，可谓是关关难过关关过，虽然企业数字化转型路上一路踩坑，但也无法阻止企业相关部门的持续掉坑，究其原因就是：相关部门总是用简单的想法去做复杂的场景逻辑。

在企业数字化建设过程中我们经常遇到这样的场景，某业务部门说这个功能如此简单为什么要搞的如此复杂?业务流程你们都知道为什么还要我们提供这儿提供那儿?不就是录个材料数据为什么还要我们定什么标准?

不难看出对数字化认知的深度造就了理解上的差异，造就了技术思维与业务思维的在数字化项目实现上的理念冲突，信息部门关注于实现业务需求所需的技术解决方案、系统架构、数据管理和技术实施，着重于技术的选择、开发、集成和维护，同时还要确保技术平台的稳定性和安全性，以及技术与业务需求的匹配度;而对于大部分传统企业的业务部门而言可能更多是一些“想当然”思维，认为某一个功能实现起来很简单，想当然的认为系统可以解决所有的管理问题，系统功能可以按自己的想法随时变动，如果无法实现一定是系统的问题、系统的错，从未考虑如何利用系统来改善管理、优化流程，缺乏了融合思维。

同时企业管理的孤岛造就了系统与数据的孤岛、造就了认知的圈层化，以业财一体化实现来说，为什么大部分的传统企业都想实现但并未真正意义上实现，甚至有的企业斥巨资购买系统却根本无法实现，以某企业为例，财务认为实现业财一体化很简单，认为只要自己制定相关规范与流程，业务部门照做就没问题，而财务部门的自信就来自于其手中的资金管理大权，于是财务部门主导采购了某大厂的业财一体化系统，上线后财务部门使用非常满意，因为该系统完全符合财务思维，但痛苦的是业务部门，繁杂的表格，复杂的数据填报让业务部门苦不堪言，但又不得不遵从财务的要求，于是系统每天就在争议、争吵、吐槽声中运行，最后不得已在业务部门负责人强烈的要求下又重新采购了一套业务系统，以此来满足业务部门的数字化管理需求。

这就是两种思维、两种场景模式下的数字化建设案例，这也体现了业务思维与财务思维的差异性，在企业的日常管理工作中，业务思维与财务思维总是处于不同的频道，财务严谨的逻辑思维希望数据越详细越好，而业务思维更强调效率与结果实现，越简单、甚至越粗暴越好，于是在业财一体化实现这条路上，大部分的传统企业并不是在达成共识的基础上进行，而是利用手中掌握的资源以所谓的“强势”来镇场子，即谁掌握资源谁就有绝对的权威与发言权，而拥有资源的一方也总是以简单的心态来进行数字化项目建设，认为只要满足了自身需求即可，其他部门必须按照其要求来做即可，不管系统是否能满足其他业务部门的需求，因为其他业务部门必须按要求要“适应”系统功能，即使系统多么的不好用。

当前随着AI技术的普及与应用，部分企业领导的简单化思维也在此时凸显，在企业领导或者员工眼里认为AI是“神”一般的存在，是无所不能的，认为使用AI就如“芝麻开门”一般简单，所以当企业斥资购买了AI产品以后由于缺乏AI思维，又将其认为是“智障”般的存在。总想使用系统工具用最简单的方法来实现心中所想，但自身却不与系统或技术融合做出改变是企业数字化转型建设的悲哀。因此不难看出企业看似应用的是一个简单的AI工具产品，实则需要真正做的却是一套复杂的新体系，除了具备象AI一样的思维外，企业在利用AI工具时需注意以下问题：

1. 数据隐私和安全：确保AI工具符合数据保护法规，防止敏感信息泄露;

2. 算法偏见：警惕AI决策中可能存在的偏见，确保算法公平、无歧视;

3. 技术整合：评估AI工具与现有技术基础设施的兼容性，确保顺利整合;

4 成本效益分析：评估AI工具的成本与预期收益，确保应价值;

5. 法律合规性：确保AI应用遵守相关法律法规，避免法律风险;

6. 人才和培训：培养或招聘具备AI知识的员工，确保团队能够有效使用AI工具;

7. 持续监控和评估：定期评估AI工具的性能和效果，及时调整策略以应对变化。

综上所述，企业数字化转型建设是一个复杂的体系，并非引进一套系统就可以实现那般的简单，不仅涉及认知与共识，更涉及在此基础上达成的正确的实现路径、方法，最关键的还是要根据企业自身的管理特色形成一套可执行、可落地的运营管理方案。简单的心态只会让数字化的落地更加复杂与困难。