董小英:國際科技競爭與創(chuàng)新人才戰(zhàn)略系列(十)
董小英
2022-07-07
來源:老不董課堂
國有企業(yè)過大,尾大不好掉頭,企業(yè)變得越來越臃腫、惰性,形成大企業(yè)病。因此企業(yè)數(shù)字化是解決規(guī)模大,但是仍然能保持效率優(yōu)勢不減的手段,這樣每個企業(yè)都變成一個透明魚缸。當然這個過程中對利益的變革是件很痛苦的事情,因此數(shù)字化不僅僅是一個技術(shù)問題,實際上也是個組織問題,是個變革問題。
在企業(yè),董事長和大家都要承擔很大風險,并購企業(yè),擴大規(guī)模,這其中存在的風險常常是估計不到的。我在思科調(diào)研中了解到,思科公司有180項數(shù)據(jù)是用來做風險管控預警的,所以思科可以看到一個數(shù)字化的風險量表,而董事會所需要監(jiān)管的風險只有二十幾項,每一個層面的管理者都要監(jiān)管特定的風險,實際上這就是解決管理者的一些核心指標。
怎樣才能把管理的成本降下來,這就是我們講到的數(shù)字化要解決的這些盲點問題。例如銀行為了給企業(yè)做投資,銀行要查企業(yè)的信用,銀行要從很多的信息來源中給這些企業(yè)做評估,像互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的白條,都是以客戶畫像和信用評估為基礎(chǔ)的。
另外很多企業(yè)對末梢神經(jīng)的戰(zhàn)略做的很好,管理很好,但是管不了一線工人,因此有一些建筑企業(yè)就會做一個智能頭盔,一旦工人發(fā)生了違規(guī)或者遇上風險的事件能立刻報警,這就解決了一線工人管理的事,解決了企業(yè)的末梢問題。
去年我對138家中央企業(yè)的領(lǐng)導做了企業(yè)管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型的調(diào)研,目前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要困難大概有600多項,其中最大的困難是人才短缺,人才短缺的問題是反映在各個層面,比如對最高領(lǐng)導層來說,做數(shù)字化轉(zhuǎn)型和做研發(fā)這兩件事情都有一個共同特點——延遲滿足感。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型的績效4年之內(nèi)是不一定能反映出來,它的績效可能10年以后才反應(yīng)出來,這影響4年任用期的提拔,如果短期和長期的績效指標不能改變的話,企業(yè)領(lǐng)導做這個事情的意愿就會打折扣,企業(yè)現(xiàn)任領(lǐng)導就愿做短平快的事情。
在認知上,有些人90歲了,認知還非常鮮活與時俱進,但是也有些人40歲以后就不太愿意接受新事物。所以我們在調(diào)研中看到凡是對數(shù)字化轉(zhuǎn)型敏感的人才都具有高度開放性,對新事物感知能力非常強。
在人才的聘用方面,企業(yè)如果做數(shù)字化轉(zhuǎn)型,企業(yè)有可能就要從一些BAT挖人,這些人是自帶互聯(lián)網(wǎng)基因的,但這些人的薪酬都比較高,企業(yè)用不用?企業(yè)中的老人可能也會非常反對,我干了這么多年,我的薪酬年薪才10萬、20萬、30萬,憑什么他就到50萬甚至更高。
其實做科技創(chuàng)新和做數(shù)字化的人才都是有風險的,在整個績效考核過程中,20件事你做對了19件,如果只有一件事做錯了,你也就完了,所以他也不愿意選擇做這件事情。
首先,從利益上考慮,數(shù)字化轉(zhuǎn)型和研發(fā)都是前期投入產(chǎn)出。我們研究了華為,華為經(jīng)營了30年,前20年的績效基本都是平的,但是華為后幾十年的成長會比較快,這就稱為延遲滿足,但是這對現(xiàn)任負責人就是一個很大的難題。
第二,在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的核心領(lǐng)導層。目前的企業(yè)在做數(shù)字化轉(zhuǎn)型中,50%的企業(yè)都是董事長總經(jīng)理負責制,即一把手工程。
第三,會出現(xiàn)一個新的職級首席數(shù)字官CDO。現(xiàn)在招商集團已經(jīng)設(shè)置了各級首席數(shù)字官制度,在中國的中組部,對于首席信息官CIO、首席數(shù)字官CDO和首席執(zhí)行官CEO還沒有一個正式的頭銜,都叫IT經(jīng)理。
在國際上一個大企業(yè)的CEO的離職會引起股價的波動,因為CEO是極其關(guān)鍵的。所以如果我們的CIO、CDO不能夠站到中高層的位置,組織變革是很難的,一把手再不親自推動就更難了,所以說要有新的頭銜。
現(xiàn)在國資委已經(jīng)說數(shù)據(jù)是發(fā)展的一個核心要素,但是你必須得有人管資產(chǎn),所以我預言將來的首席技術(shù)官CTO是管組織的,首席數(shù)字官CDO是管數(shù)據(jù)的。當一個企業(yè)管理數(shù)字化轉(zhuǎn)型成功之后,首席數(shù)字官的地位比財務(wù)官還要高,可能財務(wù)數(shù)據(jù)只是它數(shù)據(jù)中的一部分。
在研究當前的俄烏戰(zhàn)中,它的數(shù)字實際上就是反映出了數(shù)字化戰(zhàn)爭。為了清晰地說明我前面的觀點,我只是從數(shù)字化的角度來說。在俄羅斯第一次打入烏克蘭之后,俄羅斯很多的坦克被炸,因為俄羅斯的手機已經(jīng)不管用了(一些國際軟件公司撤出俄羅斯了),沒有辦法他們就用烏克蘭的手機,這樣烏克蘭人掌控了俄羅斯信息,烏克蘭軍隊就可以對俄羅斯的坦克精準定位。在產(chǎn)業(yè)數(shù)字化當中,例如坦克之間不能互聯(lián),其實這就是一個車聯(lián)網(wǎng)的概念,是一個軍事物聯(lián)網(wǎng),因不互聯(lián)就不能協(xié)調(diào)統(tǒng)一行動。
從軍事的力量來說,俄羅斯的軍事力量應(yīng)該是烏克蘭的10倍甚至更多倍。據(jù)說俄羅斯對軍事的投入是3,500億美元,而烏克蘭只有200億美元,但是為什么烏克蘭這次表現(xiàn)的比較強悍?因為烏克蘭的第一副總理兼數(shù)字化轉(zhuǎn)型部長米哈伊洛·費多羅夫,很年輕只有39歲,是學計算機的,并且是從做互聯(lián)網(wǎng)創(chuàng)業(yè)開始的。他給澤連斯基做競選顧問,競選成功后就被任命做澤連斯基的第一副總理,這是個很重要的一個職位。
烏克蘭的政府是全心全意為全體烏克蘭人民服務(wù)的政府。米哈伊洛·費多羅夫是非常有數(shù)字化理念的,他在俄烏戰(zhàn)之前就已提出要打造一個智能手機國家。他開發(fā)了系列APP,就像咱們現(xiàn)在交電費水費一樣非常方便使用。在這次俄烏戰(zhàn)爭中,其中有些APP,比如有人拍的坦克照片很快上傳到后臺,后臺綜合各種信息碎片就可以給坦克定位。另外費多羅夫還用開發(fā)的這些APP做了情報收集,同時還整合全球的IT部隊,大概整合了全世界3000多黑客,等于形成了網(wǎng)絡(luò)的攻勢。
未來的企業(yè)有了首席信息官,有了首席數(shù)字官,他們的職責是不同的。企業(yè)說我有了CEO做運維技術(shù)維護,我需不需要首席數(shù)字官?通常誰需要首席數(shù)字官?大企業(yè)董事長說我的企業(yè)要做數(shù)字化轉(zhuǎn)型,怎么來推動這件事情?這里邊如何協(xié)調(diào)障礙、困難、競爭壓力、戰(zhàn)略壓力、資產(chǎn)壓力;如何來幫助做內(nèi)部的協(xié)調(diào)、統(tǒng)一的溝通、利益的均衡。這些事情就可以交給首席數(shù)字官,企業(yè)的董事長也可以委托一位來兼任這項工作,專職負責化解障礙。
數(shù)字化轉(zhuǎn)型實際上是一個組織變革,是一個痛苦的過程,這會有很多的抵觸,尤其是在這個過程中會觸碰到一些人的奶酪,觸碰到一些人利益,數(shù)字化轉(zhuǎn)型是為了組織的長久健康運作,這是需要政治智慧的,這就需要一個有政治智慧的首席數(shù)字官來做這件事情。
這是我們團隊提出的一個數(shù)字企業(yè)模型,在我們出版的《變數(shù)》中有詳盡的闡述,我在對央企的調(diào)研中發(fā)現(xiàn),央企在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的主要困難,32%是戰(zhàn)略方面,27%是人才問題,17%是方法論。我當時以為是在能力層,但是我對戰(zhàn)略人才層PPT做了仔細的分解,發(fā)現(xiàn)不是資金的問題,不是技術(shù)的問題,不是業(yè)務(wù)的問題,而是和高層認知有關(guān),和中層認知有關(guān),和基層的能力有關(guān),總之一句話是和人有關(guān)。
關(guān)鍵的領(lǐng)導人根據(jù)我們的人才調(diào)研報告,將有眼光有洞察力排名最高,稱為具有最高能力人,他對數(shù)字化技術(shù)的價值有充分理解,能夠為企業(yè)制定長期的規(guī)劃和明確企業(yè)在數(shù)字化生態(tài)中的定位。
我們通過數(shù)字化轉(zhuǎn)型研究了不少企業(yè),數(shù)字化給這些企業(yè)帶來了變革,企業(yè)用10年的時間打造了一個新的生態(tài),讓企業(yè)起死回生。
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董小英
北京大學
數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心主席、北京大學光華管理學院榮休教授
北京大學 數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心主席、北京大學光華管理學院榮休教授
北京大學本碩博。工業(yè)與信息化部通信專家委員會委員,數(shù)字產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新研究中心主席、國家知識管理標準委員會委員,山東省泰安市智能制造產(chǎn)業(yè)專家委員會專家。曾任北京大學國家高新區(qū)發(fā)展戰(zhàn)略研究院副院長,案例研究中心學術(shù)主任,中國信息經(jīng)濟協(xié)會副理事長。在美國哈佛大學,匹茲堡大學,澳大利亞國立大學等多所大學短期學習或做訪問學者。主持聯(lián)合國教科文組織、國家自然科學基金和國家社科基金項目多項。
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