数字化转型，需回归「第一性原理」

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数字化转型，需回归「第一性原理」

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不要一味追逐新概念，而是回归本源思考。

数字化转型，需回归「第一性原理」

图片来源@视觉中国

文 | 长江商学院，作者 | 韦青（微软中国CTO）

过去几年企业圈若论最火爆的新词汇，“数字化转型”可谓不遑多让。口号很响，家家在做，却成功者寥寥。

“数字化改革，是一个复杂的巨系统工程。从思维范式到文化范式，再到组织范式、制度范式、绩效范式和最后的行为范式等方面均需有所革新。”

“不要被人工智能、NFT等这些新概念贴上标签，应该将它们作为工具，从本质上去学习和利用。在真正的实践过程中，关注名词或被名词局限的人大都被淘汰了。”

数字化转型，需回归「第一性原理」

韦青

01 想清、说明与做到

数字化转型、智能化、数值时代等新概念的原始模型是什么？

在20多年前，就有名为DIKW（Data-Information-Knowledge-Wisdom或称为数-信-知-智）的信息论金字塔，目前火热的大数据、人工智能、信息化、元宇宙等，均在DIKW金字塔框架中。

如果向前回溯，就会发现，现在提出的新概念只是将前辈们二三十年前的设想一一实现。

实战者有一些基本的逻辑，如果总是在跟潮流，做生意很累，而且永远只知其一不知其二，很容易被带偏。

马斯克接受采访时曾提到“第一性原理”，就是回归本源，也是哲学用词。

在同一篇采访中，他还提到另一个见解——

“我建议在这个时代，大家尽量在思考问题时不要用比喻，我们知道人类的沟通交流，学会打比喻、讲故事本来是一个特长，但为什么在这个时代，作为一个领导者，尽量在思维范式，也就是思维框架中，要小心用比喻的方法。这是因为万一被比喻的那个对象是要被打碎的对象怎么办？”

“当一个定理出来之后，就会有新的测试、研究、衡量方法，证明它是错的。”

科学方法论指的是科学不能被证实，只能被证伪。

同理，当我们给客户提供服务时，一定有一个前提，有批判的眼光，即看它是否能够被证伪。如果一个方案可以解决目前的问题，但却没有加上一个前提，即因时因地制宜的约束，那么这个方案大多数情况下不可靠。

人们越在一线打拼，越在一线领跑，便越不相信这个时代还有“专家”，还有“正确的领导者”可以跟着走。相反，这个时代每个人都可以成为在某个时间或者某个节点的领导者。

当我们具备了这种基本的思维逻辑和方法后，再来学习就会知道，学习又有两种分法，中文即“学而时习之”，英文有两个词，一个是learn，一个是study。study强调的是学习一个定理，而learn则强调不断学习的动态，不断地知行合一，不断地破局。

我们进入了一个确定性消失的年代，越来越多的公司都是在摸索中，进入“无人区”。

比如华为、微软，他们未来的发展没有人能回答，因为这些公司已经走在了没有人走过的路上。

实际上，过去这20年全新的技术突破并不多，大部分是几十年前就已经写成的论文逐渐以更加优秀的工程方式实现。

那么，既然想创新，想领先，不妨读一下最开始的那几篇图灵、维纳等关于系统论、控制论、信息论，以及人工智能、机器学习的论文，和系统工程的方法与实践。

这个时代大家要把观点改成learn，即真正的“学而时习之”和“知行合一”。忘掉招数、招法，探究如何得到招数、招法的思维方式，从而形成自己的认知框架。

当我们在进入数字化时代时，由于面临着新的人机关系，这是一个百年不遇，乃至千年不遇的时代，因为这当中有一个潜在的隐话题——大家都认为我们进入了数字时代，其实更精确而言是信息时代。

根据DIKW模型，数据的阶段还是在为信息与知识社会做准备，但到目前为止，人类尚未对什么是信息以及信息的真正作用达成共识。

那些把数字化当成是信息化之后阶段的观点值得商榷，与其说完成信息化之后开始进入数字化时代，或许可以再反思一下是否真的完成了信息化，还是仅仅实现了无纸化办公或者自动化生产。

在数字化转型中，有太多的人被那些概念和说法束缚住了头脑。

从电气化时代开始的百年历史来看，虽然今天在说数字化转型，但其实我们从根本上还没有进入这个时代。

真正进入这个时代，我们不用谈转型，不用谈数字化，谈的是业务本身，谈的是人类最基本的衣食住行。

举例来说，如果我们在家里招待访客，没有人会无聊到跟访客说家里墙上有一个电插座，最多会介绍家里有什么样的电器，其实大多数情况是介绍自己的生活方式，是衣食住行，而不是家里在用电。

试想一下，我们时常挂在嘴边的各种技术名词，是否象一百年前有人时常叨唠自己正在用电一样。回归人类基本的生活诉求，可能就是未来几十年甚至上百年，我们现在盛行的所有新技术的真正归宿。

对企业而言，终将有一天，就像现在不会再向别人炫耀自己正在用电一样，人们也不用再谈任何的技术词汇，再谈数字化转型，而是谈自己的本行工作，只不过它已被信息技术赋能。

说到底，什么样的技术，都是在满足人类的物质与精神需要。

我们经常容易误会想清楚、说明白、做到之间级别的不同。而最普遍出现的是自以为想到了就能做到，而忽略了我们在进入一个无人区。

无人区有一个最大的特点，即空想、假设没有任何作用，大概率前提下也没有任何依据，因为你没有前例可循。

前进的方法即实证，在做中学，学中做，一步一步接近目标。而这个实证，大概率事件是教训远多过经验，如果是这样的场景，反而可能是更大概率地走在了一个更接近真相的路上。

在无人区的时代，思想如果不转变，我们很容易跟错所谓的领导者或者前导。他可能比你想的清楚，再比你能说话，八成你就被带着走了，但是要注意他是否真的做到了他所说到的，同时还要看这种做到是否是属于幸存者偏差的范畴，这是这个时代的特征与挑战。

需要指出的是，上下文逻辑很重要，如果不约束上下文，很容易将资源浪费在无用的事情上。关注上下文，也可以理解为关注前提与约束条件，这是理性思考的基础，是每个人在做每一个判断、每一个决策和每一件事情的前提，但能养成这种思考习惯的人微乎其微。

再谈说清的重要性。

独行速众行远。这个时代进入了一个无人区，没有任何一个人提前带足设备和必要的资源走过沼泽地，所以大家结伴同行。

结伴同行最好带上更多志同道合者，辨别和吸引更多的志同道合者需要先说清楚自己的理念，要有辩论，所谓道理越辩越明，这需要人们掌握基本的修辞学与辩论理论，还要不断实践。

这种理论与实践在西方可以追溯到亚里士多德的修辞学。在东方，可以一直追溯到春秋战国时代“离坚白合同异”般的学问。

然后才是做，做又有一套知行合一的方法。做时需要区分科学、技术与工程的区别。其中，最需要工程的能力。

想清、说明、做到，三者的思维范式有所不同但又相互关联。如果不能非常冷静地去认知，大概率就随波逐流了。

02 旧瓶装新酒技术的名词与技术的本质

这个时代，对技术先进性与工程实用性的判断可以画四方格来表示：横轴是新瓶、旧瓶，指称技术概念；纵轴是新酒、旧酒，指称技术的价值实质。

这样有四个象限，相应地会演变成下面几种可能：

一是旧酒装旧瓶，比较容易识别；另一个难识别的是，新瓶装旧酒。

而真正厉害的公司，由于兼顾工程的实用性与技术的先进性，关注高效率的实现而不总是使用最先进的技术，可称为新酒装旧瓶，这对我们来说最划算，因为它卖不了高价。

当然了，退而求其次，付了高价但买到好东西，就是新酒装新瓶。

数字化转型，在这个技术为王的时代，要把我们自己打造成：

第一，尽量先别变成新瓶装旧酒，这样的话其实过滤了90%的人，家里放一堆瓶子在那里有什么用？完全满足自己的虚荣心但是没有买到好酒。

之后，要慢慢进步到新瓶装新酒，最后再更进一步锻炼到旧瓶装新酒。这时可以跟同样档次的人进行真正成本和效率上的竞争了，也就达到竞争的极致阶段。

这需要对科学、技术与工程的异同有清醒的认知，而不能片面的一刀切认为先进的技术就是有用的技术。未来二三十年，我们都需要走到这么一个阶段，才能够说开始下一轮的考验。

人们通常愿意追求新概念，因为都愿意看新瓶，甚至忽略瓶子里装的是什么。所以我们首先要锻炼的，不是以瓶来论酒，是以酒来论酒。

能不能做到，需要靠思维范式的改变。尤其是在一个不确定性的年代，不死就有机会活，就有可能、有机会。

真正在做企业管理时，要特别重视企业的思想统一，而思想统一的首先条件是语言的统一。

一个复杂的组织系统，它的产品和服务是由机构的组成来分割的。因此当人们口口声声的说要打通数据墙时，其实真正要打通的是部门墙。

组织壁垒是人的问题，是权力的再分配。这个问题不解决，单单靠技术是不足够的。也正因此，每一间现代化的企业，在能够充分利用数字化技术之前，需要完成“书同文车同轨”的统一任务。

公司怎么定的原则？和大家是否有共识？这才是数据打通，进入智能时代的一个本源性问题，这是核心。

互联网是历史技术发展长河中一个非常短暂的现象。在这个复杂性的时代，如果硬要打标签，所谓被贴上传统企业标签的，应该振臂高呼，一定不能接受这种标签。

互联网只是一个工具，传统企业可以随时拿起它，也能随时放下，拿起它也是因为它对企业来讲有用，而并非因为是潮流。

即使是互联网，它也终像电一样成为日用的技术，目前实现的手段也会被淘汰，也一定会因时势变化而演进重生。

不要被人工智能、NFT等这些新概念贴上标签，应该将它们作为工具，从本质上去学习和利用。“无论你把玫瑰称作什么，玫瑰都会依然芬芳。”（编者按：此为莎士比亚剧作《罗密欧与朱丽叶》台词）。

在数字化转型方面，不宜局限为建立一个新的数据库，或者打造一个中台。关键是“中”在哪里？在真正的实践过程中，关注名词或被名词局限的人大都被淘汰了。但关注本质时，并没有中台概念。

有的是具体的问题和公司的现状，所谓分久必合、合久必分，公司最大的痛点是中台的位置。它可以是前台，可以是后台，当然也可以在中间，这是一个逻辑概念不是一个物理性的概念。

因此它可以是数据层面，也可以是组织层面、业务层面、流程层面，还可以是人才层面，这些都可以被称之为中台。

那么问题来了，如果是这么灵活的方案，是以问题为导向的方案，大家又何必纠结于一定要称作中台呢？

“中”真的帮你解决你的问题了吗？每一间公司发展的阶段、成熟度、资金储备、人才能力、行业特征、用户群体都不一样，怎么会有一个统一的“中”呢？

这些都需要回溯到本源去思考。我们对数字化的理解绝不能只停留在名词上，也不必纠结于要不要上区块链、NFT、人工智能，用中台、用分布式计算等这些浅表的问题。

而要关注最本质的问题、要解决的难题、如何用最高效的工程方法，而不是最炫的技术去解决。这是我们能够真正产生降维打击别人能力的一种能力。

03 微软，一个非典型的典型故事

作为一个从2007年到2020年市场总值始终排在前五名的公司，微软在数字化方面的经历和背后的逻辑值得深思。

有一本书《思考，快与慢》值得一读，有些烧脑需要静下心来边阅读边思考。

书中主要解决的是人类的思维偏差，思想出问题后再怎么准备好再做事情，都很难产生完备的逻辑和期望的结果。

以数字化为例，假设去年流行上中台，用分布式数据库，或者用某种数据建模方式，失败了，那么请问，今年，你还能不能这么做？

如果是用静态的思维来看这个问题，尤其是一些公司还被贴上传统企业标签的话，因为太强调正确、可控。通常如果去年犯错了，今年就不做了。

这是标准的“一朝被蛇咬，十年怕井绳”的心态，而这个从概率论的角度来看是典型的认知偏差。在我刚才说的这本书中是认知框架问题。

在数字化领域、智能化的改造领域，如果带着这种思维逻辑十分危险，因为去年错的，并不一定今年错。同样的，去年对的，也并不一定今年就对。

如果这个基本点不解决，还是在混淆相关性和因果性，做决策时就容易把本不相关的行动与结果连接起来，这样的话无论怎样做，即使看似暂时有成效，也很容易成为镜中花水中月，不能持久。

认知的重要性，只有真正经历过后才知道，尤其是经历没经历过的事情时才知道，具备这种信仰，也可以衍生出大数定律。

我们在学习时很希望学成功人士和成功案例，但实际上，如果真的相信这个世界的贝叶斯本源原理（是关于随机事件A和B的条件概率或边缘概率的一则定理，指当分析样本大到接近总体数时，样本中事件发生的概率将接近于总体中事件发生的概率），就会知道，所有的方法最后都会回到一个回归值。即你学这些所谓成功人士的案例，会发现其结果与方法是一个概率分布。

比如国内学华为，国际上学微软、谷歌，该不该学？当然可以学，但是学的时候会发现，只能借鉴不能照抄。

在数字化转型上，企业需要的不是云计算、中台、人工智能，而是计算、存储、网络，因为实际上计算机做的事情就是计算、存储、网络。本质决定概念。

以数据孤岛为例。数据孤岛是因为各个部门产生的数据标准格式不一样，那么新的数据的产生和应用时，就一定要有一套数据标准，应用到各个板块，这到底是技术问题还是人的问题？

大概率是人的问题，尤其公司内部不同部门之间的权力斗争。解决数字孤岛问题，打通数据并不难，难的是取得大家的共识。

事实上，缺的并不是数据孤岛的解决，而是实现公司内部“书同文车同轨”的能力与魄力。

数字化转型，实际上是一场改革，公司管理的手法、策略、次第、步骤是完全不一样的。

数字化转型也有它的客观规律。以微软为例，微软有自己独特的管理逻辑：

1. “微软只有18个月的生命，不革新，就消亡。”——比尔·盖茨
2. “我希望微软是一个坏消息比好消息传得快的企业。”——比尔·盖茨
3. “别骗别人，也别骗自己。”——萨提亚·纳德拉
4. “所有的成功都是过去式，我们的行业只尊重创新。”——萨提亚·纳德拉

变革心态的演变：从尚未开始转型的担心、怀疑、犹豫、观望、不屑、抵触等消极心态，到准备开始转型的学习、参考、取经和找/招人、搭班子，再到踏上转型之路后，在忐忑、欣喜、焦虑、急躁和失望之间反复徘徊。

我们认为由“技术”赋能的“文化、人才、流程、产品、模式、生态”缺一不可。

关于文化转型，有10点体会：

1. 只有尊重自己的历史，才能更好的面向未来。
2. 一切的变化，最终都是思维的变化。
3. 变化是装不出来的。
4. “有理想，有抱负”，方能长久。
5. 要让改革的成果随处可见。
6. 知行合一。
7. 宣传、宣传、宣传，你不说别人就说。
8. 让技术充当改革的加速器。
9. 要么“all-in”，要么走人。
10. 改革，永远在路上。

知与行、简单与复杂、技术与人性，充满了矛盾与统一。但核心的矛盾是我们希望在确定性消失的时代，用确定性的思维方式，形成基于确定结果的策略，以确定的方法，解决不确定的复杂问题。

数字化改革，是一个复杂的巨系统工程。从思维范式，到文化范式，再到组织范式、制度范式、绩效范式和最后的行为范式等方面均需有所革新。

在这个巨系统工程中，科学探索、技术创新、工程实现、数字模型等硬核能力和人文素养、领导力、管理实践、经济、运筹与博弈等软核能力均要有所提升。

改革，永远在路上！

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