数字化转型是对企业全方位的重塑，不仅意味着技术创新应用，还包括文化理念、管理模式、业务模式、商业模式、治理形态等领域的深刻变革。因此，有专家指出「企业数字化转型」正在转变为「数字化企业转型」。数字化企业需要培育具备数字化能力的干部员工，统一领导班子认识、提升中层干部能力、巩固一线员工技能，形成人才有储备、应用有氛围的良好局面，都显得尤为紧要与迫切。

那么，立志成为数字化企业的复合型骨干人才，应该如何学，又该怎么做？总体而言，要遵循“业务为要、辩证思考、技术赋能、数智创新”的能力发展路径，分步骤学习培养与在岗实践，在此过程中，要学会结构化思考、弄清数智化技术，聚焦于业务实际、躬身做创新赋能，以人才保障稳步推进数字化企业建设。

行动一：思辨，学会结构化思考

数字化转型是一场变革，需要对企业进行全方位的重构和再认识。

当前企业各级干部员工在数字化探索实践之中，取得成绩的同时也暴露出一些问题，主要表现在对数字化转型的认识理解还不够清晰，在顶层规划、数据治理、系统平台建设、转型实施路径、资源供给、安全保障、协同推进等方面还存在卡点和堵点。其根源在于对数字化转型这个庞大系统工程的思考研究不够，对通过数字化提升效率、促进协同、实现增值的链条与逻辑缺乏系统性思考。

不少数字化项目的需求，源于个别部门若干人员的零碎想法。当这些需求汇聚之后，必须利用结构化的方式去思考，连接内在逻辑，方能一目了然。推荐使用诸如麦肯锡思维工具和方法论，搭建金字塔结构、确保转型要点不重复、不遗漏，通过收集和分析预期成效、来支撑需求必要性评价，站在不同视角提出新的观点、完善数字化使用体验，项目实施过程注意思考“Why So？”，以终为始反向思考“So What？”。

行动二：绘景，聚焦于业务实际

数字化转型是系列攻坚，需要以速赢为前提激励更多人躬身入局。

企业开展数字化转型是在流程信息化发展到一定阶段后的必然选择，管理层期望用以加速破解传统模式下流程僵化、响应滞后等痛点。数字化企业下的新场景更加贴近实际工艺与业务生产，对传统模式的调整优化必须依靠业务部门骨干员工的积极参与，凭借其对业务的深度理解，制定可落地的解决方案。但上述转型变革往往不能一蹴而就，如何去争取到业务核心人员更多的投入显得尤为重要。

绘制数字化企业愿景，既要大处着眼，坚持“长期主义”，也应小处着手，注意通过阶段性“速赢”建立信心，让更多人主动参与到其中。通过企业架构规划，合理分类设置业务、应用、数据、技术等分层架构，是勾画愿景绘制蓝图的重要方法。结合战略发展目标，明确示范项目先导，让局部规划蓝图转变为施工图，使原先卡点堵点转变为用户的爽点体验，进而促进架构运营治理，正向循环实现多轮迭代与价值升级。

行动三：解码，破技术创新阻碍

数字化转型是融合创新，需要对岗位分工做重新思考与合理优化。

编程语言是数字化世界的入门工具，以往掌握 Java 等主流语言编码的门槛较高，易成为业务与技术部门之间交流的断层障碍。但如今传统标准化生产模式下的操作经验难以适配数字化柔性生产需求，员工需频繁切换数字化生产工具的参数设置，一方面完全依赖IT技术人员难以支撑快速迭代需求，另一方面业务人员的编码能力短板导致自身无法精准实施优化调整，如何弥合代码鸿沟显得尤为关键。

非常幸运的是，编程语言世界正逐渐被低代码平台等工具和“小单快反”的模式彻底颠覆。一边是业务人员正在适应和AI工具的对话，促进业务需求转换为应用代码，让老师傅讲得了机器语言；一边是程序员可借助经验知识库和业务、系统、历史展开对话，让互联网懂得了人类语言。未来的企业将会诞生更多的“双语程序员”——既懂代码语言，也懂组织语言，大量复合型人才的涌现，正在成为破解技术阻碍的关键。

行动四：用数，握新质生产要素

数字化转型是新质生产，需要准确理解数据这一新生产要素的意义。

大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息，而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。数字化企业应当掌握包括数据获取、清洗、转换、存储等环节在内的采集处理能力，进而建立数字化转型能力架构，将数据视为新型生产要素，推动经营发展范式从规模化向精益化转变，人人可从数字化中获取能力来支撑自己与团队成功，促进产品服务数字孪生和企业运营效率提升。

数据可视化分析则是将数据转化为直观的图表，帮助决策者快速理解数据背后的含义。全球数据可视化市场规模预计将从2024年的464.62亿元增长至2030年的793.2亿元，年复合增长率达9.32%。数据可视化工具的应用，使得数据处理的效率和准确性大大提高，同时也为管理提供了更直观的支持。通过可视化工具，用数据说话，数据成为企业决策的依据，及时发现问题并进行调整，提高生产效率和产品质量。

行动五：赋智，打通赋能生态圈

数字化转型是预见未来，需要持续学习洞察发现更多的赋能连结点。

当今数字化浪潮中，人工智能已逐渐成为全球科技发展的核心引擎。从自动化生产到智能决策，从个性化推荐到复杂问题求解器，AI技术正在重塑各行各业的格局，推动新质生产力跃升与商业模式变革。未来已来，2025年被称为“AI智能体元年”，Gartner认为“未来三到六年内，专家型智能体将兴起，专注于面向复杂的领域特定工作流程，提升运营效率和决策能力”。

尽管通用智能体已经渗透进入工作生活的方方面面，以DeepSeek为代表的国产开源大模型在最近一年内表现亮眼并引发全球广泛讨论，但对于数字化企业而言，更为重要的是垂直领域专有模型，并向往掌握其中参数的核心密码。有专家指出，数字化转型中的“型”，即是企业业务模型和员工能力模型。个人认为，这两类模型之间互有联系，企业业务模型为员工能力培养明确了方向，员工能力模型为业务场景建模提供源源动力，而国内活跃的AI产业链加速打通赋能生态圈，实现数据、技术、业务的深度融合。

数智赋能，以人为本，与人共生。数字器官正在创建你我的“第六感”。业务知识能力是承载数智大脑之躯干，结构化思考是进入数智世界的咽喉要道，编程语言促进了业务与技术对话，数据采集处理满足了感知预判的灵敏嗅觉，数据挖掘分析拓展了审视评价的全局视野，而人工智能应用与业务场景建模就如左右大脑在协调运作。

信息来源：匠吱公众号