引言

根据中国信息通信研究院发布的《中国数字经济发展研究报告（2024）》，我国数字经济规模已迈过50万亿元门槛，占GDP比重超过41%。然而，数字技术的高渗透率并未自动转化为企业管理的高效能。大量企业的数字化转型止步于IT系统采购、办公软件升级、设备联网改造等“工具层”动作，未能触及战略逻辑、决策模式、组织形态与价值创造方式的“内核层”变革。于是，一个令人困惑的景象出现了：硬件的先进性与管理理念的滞后性并存，数据的丰富性与决策的经验性同在——这正是学界反复警示的“数字黑洞”与“转型悖论”。

我们试图回答一个核心问题：由于数字经济时代的特点，企业工商管理应当遵循什么样的创新逻辑，又应当采取哪些实施路径，是一个十分紧迫而重要的问题：原因很简单，传统管理模式的基本特征是以流程为中心、以科层为骨架、以经验为依托，而数字经济时代有明确、突出的“连接、赋能、实时、动态”的内在要求，二者存在根本张力。若不能以系统性创新消解此种张力，企业就会长期陷入“技术换装、管理照旧”的不利境地。

一、数字经济时代工商管理变革：实证证据与深层困境

由于学界和业界对数字化转型能否带来企业真实的经济效益历来有十分明确、有层次的争论：乐观派论证技术赋能的种种可能性，审慎派提醒“为了数字化而数字化”的资源错配风险，因此客观上急需大样本数据的实证检验。一项以2018-2024年中国A股上市公司为样本，就实体企业数字化转型的经济效益做了十分严谨、有层次的实证分析：先用合成数字技术投入占比、数字化设备数量、IT人员占比诸种变量构造指数，再用双向固定效应模型予以估计。基准回归结果十分清楚地表明，在1%的显著性水平下，数字化转型水平每提高1个单位，企业总资产报酬率平均提高0.152个单位，营业收入增长率平均提高0.213个单位。因此该文对“转型是否徒有其表”的经典质疑给出了极其有力、妥贴的回答：数字化绝不是锦上添花，而是能切实、直接地转化为财务绩效的战略投资。

然而，从数据背后所反映的异质性可以很自然、妥帖地引出有趣而重要的结论：就不同行业而言，制造业数字化转型对ROA、营收增长率的回归系数分别为0.185和0.256，都在1%水平上高度显著，而服务业相应的系数为0.112和0.167也显著，但是数值明显偏低。其原因十分清楚：制造业可以用智能化生产线、物联网传感设备、供应链协同平台等工具相对直接、可靠地将数字技术转化为生产效率的提高，而服务业的服务场景本质上是以人际交互为基础的，故数字化介入时必然遇到“技术替代人工、体验却打了折扣”的两难困境。因此绝不是服务业不适合数字化，而是服务业需要有与制造业截然不同的数字化转型方法论。

从规模上可以十分清楚、自然地看到，大型企业数字化转型对ROA及营收增长率的提高效果都明显优于中小企业，其根本原因就在于数字化转型本身有很强的规模经济、范围经济特性：大型企业资金充足，管理成熟，抗风险能力强，因此能从企业全局出发做系统、有计划的数字化布局，而中小企业受资源约束的限制，大多采取“头痛医头、脚痛医脚”的被动应对方式，故难以形成真正完整的数字化生态。

本文所呈现的实证结果对后文的分析有十分自然、妥帖的铺垫作用：第一，数字化转型确有实效，但是其效果绝不是自动均沾，必然受行业特征、企业禀赋的深刻影响。第二，转型效益的释放有其前提条件，制造业与服务业宜采取差异化的战略，大型企业与中小企业宜走错位化的道路。因此“一刀切”的工商管理创新方案终将与复杂的企业现实南辕北辙。

然而，由于实证研究中所呈现的“显著正相关”并不能掩盖转型现场诸种复杂现实，故而宜明确：数字化投入与管理效能提升之间绝不是简单的线性因果关系。由此也自然地引出笔者对数十家企业转型实践的系统考察所得的结论：当前工商管理创新有四个“断层”的结构性困境。

第一个断层可以很自然、妥贴地称为理念与战略的断层，也是最隐蔽、最致命的困境：由于多数企业管理者把数字化转型简单等同于IT部门的工作，故而把数字化视为“技术问题”而非“战略问题”。因此现实中常见种种荒诞之象：一边是大量投资的ERP、CRM、SCM系统，一边是管理者仍凭直觉拍板决策，一边是董事会报告中对“数智化转型”有极为华丽的表述，一边是中层管理者对数据中台抱有冷漠甚至敌意。当数字化被窄化为“设备升级”与“软件采购”，技术与管理也就真正成了两张皮。

第二个断层很自然、清楚地可以归纳为数据与决策的断层，制造企业的一位负责人曾向笔者坦陈：“我们工厂装了三千多个传感器，每秒钟产生上万条数据，但厂长做生产计划的时候还是看Excel表格——因为没人告诉他这些数据该怎么用。”事实上，这是企业界一个十分典型又十分普遍的问题：企业积累了大量数据，但是数据标准不一、系统互不连通、质量良莠不齐。四川长虹在数字化转型初期也曾遇到此问题，遂以“内外双循环”数据枢纽予以系统解决：对内整合生产制造、企业信用、智能终端等22类数据，总量已达1000TB，对外连接超12000家产业链实体企业，由此真正打通从数据到决策的梗阻。但毋庸讳言，目前有此种数据治理定力的企业仍然是凤毛麟角。

第三个断层可以十分自然、妥贴地被定义为组织与文化的惯性断层：金字塔形科层制组织结构源于工业化时代对“管控”“秩序”两者的极致追求，故在稳定环境下有极好的效率，但到了数字经济时代，它恰恰成了敏捷响应的严重障碍。信息要逐级上传，决策要层层审批，跨部门协作要经过若干轮沟通协调，而当市场窗口期以月、周、天来计算时，此类组织必然在竞争中落在下风。更根本的是文化的惯性：传统管理文化崇尚“确定性”，厌恶“试错”，推崇“权威决策”，冷落“数据说话”，因此其文化基因与数字时代所要求的“敏捷迭代、快速试错”的内在逻辑极不兼容。

第四个断层可以十分自然、妥帖地归纳为人才供给与技术迭代的断层。山东移动在推广“企业智脑”解决方案时就十分清楚地看到，中小企业转型的最大困难不是技术门槛，而是“没人会用、没人懂用”。鼎捷数智的实践也对此做了极好的补充：虽然上线了7×24小时响应的智能客服助手，员工效率提升的感知度已达91%，但是从“工具可用”到“工具用好”之间仍有很长的适配、培训之路要走。因此，掌握商业洞察、数据科学、业务逻辑三者结合的复合型人才极为稀缺，也是当前工商管理升级最突出、最根本的瓶颈。由于所论的四重困境彼此交错、互相强化，因此目前处于“低效锁定”的状态，故要摆脱此种状态，绝不可靠单一技术突破或若干管理工具引进，必然要来一场触及企业根本的范式创新。

二、人工智能驱动的管理逻辑重构：从工具到协作者

从26年初开始，山东移动所推出的“企业智脑”就已经很自然、妥帖地把企业管理从“经验驱动”推向“智能决策”。与此形成极好呼应的是，鼎捷数智年会期间五千名员工以AI数字分身形式参加“创想月”活动，跨部门流动、自由创造、彼此协作都成了日常惯例。更难得的是大唐伟业的金融风控实践已经让AI模型从订单合同、物流凭证、行业舆情诸种“软数据”中提取信用信号，由此形成了有128个评估维度的完整、精细的产业信用风险画像。

由于各例证表面看来彼此分散，但是都指向人工智能从企业管理的“边缘工具”发展到“决策内核”的根本变化，因此可以十分自然、妥贴地概括其本质。传统观点认为AI的职能是替代简单重复的人力劳动，即自动回复客服咨询、自动识别财务发票、自动筛选简历，因此一般被恰如其分地归类为“流程信息化”层面的应用，AI在此扮演的是效率优化者的角色。但文中所论的案例很好地展示了另一重逻辑：当AI参与订单排产决策、客户信用评级、营销策略生成时，它早已不是单纯执行指令的工具，而是真正与人类管理者并肩协作的“协作者”。故而此种角色跃迁必然伴随着决策权的重新配置、组织流程的重新设计、管理边界的重新界定，也即工商管理范式创新最实质的内核。

（一）决策模式：从经验与直觉，到数据与模型

传统管理决策，尤其是战略决策，历来都是以决策者的阅历、经验、直觉为基础的，而毋庸讳言，在环境相对稳定、信息相对稀缺的时代，经验确实是应对不确定性的最可靠武器。但数字经济时代有一个十分鲜明、突出的特征：“不确定性成为常态”：消费者偏好瞬息万变，竞争格局时常重构，技术迭代周期以月为单位。因此，面对数字经济时代的种种情境，人类大脑直接处理多维、海量、高速变动的信息流几乎不可能。

人工智能带来的根本性变革可以十分清楚、有层次地表述为将决策的权力基础从“经验垄断”转向“数据共享”，大唐伟业供应链金融的实践就是这种变革极好的范例：传统银行授信决策一贯依靠企业财务报表、抵押物价值等“硬信息”，但毋庸讳言，大量中小微企业恰恰缺少规范财务记录及足额抵押资产。因此，大唐伟业自主研发了“多维度AI金融风控模型”，把机器学习、自然语言处理两种技术自然、妥贴地结合起来，将订单合同履约记录、物流发货凭证、行业舆情变化等非结构化“软信息”都纳入评估体系，从128个维度动态、系统地生成企业信用画像。更难得的是，该模型输出的不是简单的“通过/拒绝”二元结论，而是完整的信用额度建议、利率定价参考、贷后预警时点诸种决策要素。

确实不是这样，因为用AI的能力不是要把管理者“人机协同”，恰恰相反，使用AI会使得人的战略洞察更强烈。比如，在国网山西电力运用AI算法建立新能源发电功率预测模型来提供绿电交易出力预测和交易策略，直接带来发电企业效益增长30%以上案例中，AI解决的是海量的气象数据和历史发电数据如何变成未来几十种情景下交易策略的问题；而人力资源专业化的管理者要面对的难题是如何在单个目标（如短期收益最大化）、多项目标（如既需要关注短期收益也要考虑长期客户）和不同约束条件（如政策的要求）下作出决策。“人机协同”的典型决策场景便包括这样的例子。

（二）组织形态：从科层制到“液态组织”

由于决策模式的变革可以很自然地被当作“暗线”，故而组织形态的变革就是工商管理创新的“明线”。传统科层制组织最突出、最典型的特征是“稳态”：岗位职责固定、汇报关系固定、业务流程固定，因此其在追求规模化效率的时代是有充分理由的，但到了数字经济时代便暴露出种种结构性局限。

学界及业界都有关于未来组织十分生动、有力的比喻：未来的组织应当像“水”一样流动、适应、随器赋形，因此鼎捷数智将其恰如其分地称为“液态组织”，并在“聚英会”年会中做了极其有象征意义、有理论分量的组织实验：年会覆盖两岸十城，员工不再是传统的“参会者”，而是以AI数字分身的身份，在为期两个月的“创想月”活动中跨部门自由组队，就“智慧工作、乐享生活”两大主题自主发起项目、分享实践、相互投票。更难得的是，此实验的组织学意义十分明确：当数字分身能打破物理空间的区隔，当项目团队能超越部门编制的限制，当价值贡献不必然等于岗位职责履行，组织的“液态化”便不再是某种愿景，而是正在发生、已经实现的现实。

山东移动“企业智脑”的实践是组织进化十分清楚、有价值的样本：即以统一的“产业大脑能力中心”技术底座为基础，用模块化、可定制的方式把企业CRM、MES、供应链诸种系统的数据流自然、妥帖地打通，因此传统职能部门市场部、生产部、采购部不再是彼此隔绝的“烟囱”，而更有利于围绕具体业务目标快速组建跨职能敏捷团队的“人才池”。相应地，管理者的角色也从“命令下达者”自然演变为“规则制定者”和“资源连接者”。

要十分清楚地说明，液态组织绝不是无组织，实质上是组织刚性弱化、组织弹性增强，但必然要保留明确的权责边界及协同规则。因此四川长虹在建设可信数据空间时，系统、有层次地制定了分类分级授权及流通规则，厘清了产业链上下游各方的数据权益及使用边界，所设计的“规则之下的自由”，正是数字经济时代组织变革极其自然的平衡。

（三）价值创造：从内部效率到生态协同

由于工商管理的边界从来没有像现在这样模糊，而企业价值创造越来越依靠对外部生态伙伴的连接、协作而非内部资源的整合，因此管理的外延必须相应地加以扩展。传统管理学所研究的价值创造逻辑是有明确线性结构的：企业采购原材料，经过内部生产环节加工成产品，再经销售环节到达客户，在价值链各环节依次攫取利润。与此形成极为自然对照的是数字时代的价值创造逻辑是网络化的：企业可以是平台，连接多边用户群，也可以是模块供应商，嵌入更大的产业生态，也可以是数据聚合者，以算法主动、高效地匹配供需。不同角色有不同管理焦点。

四川长虹可信数据空间实践是电子信息产业链上十分典型、十分有分量的观察窗口：长虹作为电子信息产业链的“链主”企业，把数据空间的赋能对象从内部部门自然、妥贴地扩展到12000家产业链上下游实体企业，由此打通上下游订单、排产、质检、物流诸种数据，做到业务协同的精准匹配、动态调度。又主动与成都城市可信数据空间互联，在合规框架下融通多维数据，因此能为超过2500家链上企业提供低息融资逾107亿元，同时向中小企业免费开放轻量化数据工具，切实将产业链整体信息化渗透率从35%提升到68%。

本文所论是传统工商管理教科书绝未涉及的场景：企业的管理对象已经不再是单纯的内部员工及资产，而是供应商、分销商、金融机构、技术服务商等诸种主体构成的庞大价值网络，因此企业的管理工具也早已不限于规章制度、绩效考核，而是有数据接口、算法模型、智能合约等诸种技术规则，而企业的价值创造方式也相应地从内部降本增效转变为赋能生态伙伴以促成全网络增值并据此分享合理收益。

由于此次变革对工商管理理论有十分根本的冲击，因此文中所提出的诸种问题十分自然地浮现：谈论“管理”究竟是在谈对谁的管理？管理对象跨过法人边界之后管理权力从何而来？协同规则以代码而非合同形式嵌入系统之后管理伦理如何保障？皆无现成答案，也毋庸回避。

三、被数据穿透的管理：四家企业的微观叙事

理论探讨难免抽象。要真正理解数字经济下工商管理的创新，需要回到企业现场，聆听那些正在发生的故事。

（一）四川长虹：从“链主”到“生态共建者”

因为四川长虹企业可信数据空间实践已被国家数据局正式确定为典型经验予以全国推广，所以不难发现，四川长虹已有历时多年的静默管理革命。变革的起点很明确，就是“数据打通”。由于传统模式下长虹研发、采购、生产、销售、服务各环节系统林立，数据标准不统一，跨部门协作效率极低，故长虹做了十分有层次、有逻辑的设计：构建“内外双循环”数据枢纽，对内整合22类业务数据，总量已达1000TB，并建成统一的数据资源目录，对外又以可信机制接入产业链上下游企业、城市数据空间、行业数据平台的数据流。

数据打通之后就是“业务重构”。长虹在智慧显示工厂把订单数据、排产数据、质检数据、物流数据全部打通，由此自然、合理地做了生产计划的动态调优，因此订单交付周期从49天缩短到11天，库存周转率提高145%，累计降本近1亿元。但毋庸讳言，这一串漂亮数字背后是对生产节拍、采购策略、质量标准、物流路径诸种管理细节极为系统、严谨的重新设计。故而可以十分清楚地说：数字化只是工具，真正创造价值的是用数字化手段做管理再造。

长虹对“链主”角色的重新定义有十分清楚、值得重视的价值取向：传统上龙头企业对产业链的“管理”主要是价格谈判、账期控制，而长虹的龙头企业现在自觉、主动地扮演生态系统的“赋能者”角色，系统、有计划地向上下游中小企业提供数字化工具、数据服务、融资支持。到2025年底，长虹已为2500余家链上企业提供了低息融资107亿元，又直接协助上百家中小企业完成基础数据化改造。因此可以很自然、妥帖地提出新的工商管理理念：不是管束别人的能力，而是帮助别人成长、由此共创价值的能力。

（二）山东移动：重新定义“企业智脑”

通信运营商做企业管理软件是一件极有意味的事，山东移动的“企业智脑”就是从一个十分自然、朴素的问题出发：中小企业想转型，又无力做大的技术投入，因此我们能做些什么？答案就是一套“模块化、可定制、轻量化”的数字化解决方案，海洋食品企业万泽丰集团用“企业智脑”内置的AI智能体把5G专网、物联网卡、云电脑诸种设施与生产管理系统自然、妥贴地集成在一起，因而做到生产数据实时回传、设备状态全接入、移动办公全覆盖，最终综合管理效率提高了60%，实施成本降低了60%。因此也直接、有力地颠覆了“数字化转型必须重投入”的传统认知。

“企业智脑”的真正的创新不在技术架构，而在产品逻辑，因此很自然要与传统管理软件的设计思维做明确、清楚的对照：传统管理软件采用“功能堆叠”的逻辑，把所有可能用到的功能都放进系统，让用户按需采购，故而软件越做越大，实施周期越拉越长，中小企业因此望而生畏。“企业智脑”的思路是“场景切入”：不是先问企业需要什么功能，而是先问企业想解决什么问题，由此衍生出日照绿茶溯源管理、海洋食品冷链监控、精制茶加工能耗优化、绿色建筑合规监测诸种应用，每个“智脑”都真正做到了定制化、轻量化、快部署。

山东移动对自身角色的认知迭代有极其清楚、有层次的示范意义：其没有把自身当作软件开发商或系统集成商来定位，而是明确、主动地自认作“产业数字化转型赋能者”，因此其商业模式也相应地从卖软件授权转向以赋能产业链创造增量价值之后参与分成。具体到日照绿茶产业，山东移动将气象数据用于种植指导，以文旅热力图做精准营销，以区块链做产品溯源，由此自然、妥贴地提高当地茶企的品牌溢价及市场信任度，更难得的是据此构建供应链金融信用模型，直接引入多家银行为产业链注入金融“活水”。故而这是传统工商管理从未触碰过的领域：管理能力本身即为可以对外输出的服务产品。

（三）鼎捷数智：年会里的组织革命

由于当时大多数企业年会还在沿袭“聚餐—抽奖—表演节目”的老三样，故而鼎捷数智五千多名员工以AI数字分身的形式在虚拟空间中“跨部门流动、自由创造、共同协作”，实为十分鲜明的对比。

“聚英会”年会实质上是从两个月前的“创想月”就开始准备的，当时员工借助企业内部运营系统所搭建的AI数智空间创建自己的数字分身，以“智慧工作、乐享生活”两大主题为基本框架开展项目申报、经验分享、相互投票诸种活动。在“智慧工作”赛道上，鼎华智能系统研发中心所开发的智能客服助手“鼎小华”表现十分突出：自2025年11月正式上线之后，至今已响应内部及生态各类咨询5600余次，好评率87%，员工对其提高工作效率的实际效果的感知度已达91%。

实验的组织学意义绝不止是“年会创新”本身，更明确、更系统地厘清了数字时代组织进化的几个重要方向：第一，岗位边界日趋模糊，由于员工可以用数字分身跨部门参与项目，故员工不再是单纯的固定岗位的“螺丝钉”，而将成为可以自由流动、主动创造价值的价值节点。第二，激励方式正在发生根本性变革，游戏化任务设计、金币累积、排行榜公示诸种手段都让参与本身成为激励，而创意展示、同行认可、荣誉获得都成为比金钱更持久、更有力的动力。第三，文化的生成逻辑已经变化，组织文化绝不再是高层宣导的口号，而是员工自下而上共创过程中自然沉淀的结果。

鼎捷数智董事长叶子祯在给员工的新年寄语中写下了一句十分清楚、有力的论述：“企业需要的不只是更多功能，而是一套能承载人与AI长期协同的全新运行环境。”由此很自然、妥帖地引出本次组织实验的本质：只有当AI不再是少数技术精英的工具，而是所有员工都可使用的“协作者”，只有当管理不再是自上而下的指令链条，而是自组织的协同网络，企业方能真正从“业务数字化”跃迁到“组织智慧化”。

大唐伟业：破解中小企业的“数字信用”困局

由于大唐伟业董事长唐琪在博鳌论坛上公布了一组十分有分量、有说服力的数据，故其用免费开放轻量化数据管理工具帮助产业链上150多家中小微企业完成基础数据化改造的事实及产业链信息化渗透率从35%提高到68%的结果都引起关注。

这笔账需要细算。对于大型企业，信息化投入动辄千万元级别，是“战略投资”；对于中小企业，同样的投入可能是“生死抉择”。大唐伟业的做法是：将自己沉淀的数据采集工具、数据标准规范、数据治理方法论进行产品化封装，以近乎免费的方式开放给产业链上下游的中小企业使用。这些轻量化工具门槛低、上手快、见效早——一家小工厂可能只需要几周时间，就能建立起从原材料入库到成品出库的全流程数字化记录。

从总体上可以十分自然、妥帖地看到这套“数字信用档案”的价值，即在融资环节予以充分释放：传统金融机构给中小企业授信时由于信息不对称，故高度依赖抵押物，因此企业若能向银行及时、可靠地提供采购订单、生产记录、物流凭证、应收账款诸种数据，就获得了新的、有力的信用证明方式。大唐伟业自主研发的“多维度AI金融风控模型”，正是以此类数据为基础对中小企业做精细化信用画像，由此很好地识别出“财务记录不规范但经营状况良好”的优质客户。

这是工商管理创新的一种新范式：不再是“企业自我管理”，而是“平台赋能生态成员共同管理”；不再是单纯追求内部效率提升，而是通过释放生态价值实现多方共赢。当150家企业因为数字化转型而获得融资支持、因为融资支持而扩大生产、因为扩大生产而带来更多业务合作时，整个生态的价值池都在增长。大唐伟业从中获得的回报，并非直接的技术服务费，而是更健康的产业链、更稳定的供应链、更紧密的合作关系。

四、工商管理创新的路径体系：从分散实践到系统框架

上述四家企业的实践，行业不同、规模各异、切入路径各有侧重。但如果抽离具象的业务场景，可以发现它们遵循着相似的底层逻辑。本节尝试将这些分散的实践经验整合为具有普适性的创新路径体系。

（一）战略重构：从工具应用升维为资产化运营

数字化转型第一重也是最典型的困境可以很自然、妥贴地称为“战略矮化”，即把数字化当作IT部门的职能来对待，而不是作为企业整体的战略课题来把握。因此破解之道非常明确：要完成认知框架的切换：数据不是技术系统的副产品，而是与资本、土地、劳动并列的生产要素，数字化不是成本中心，而是价值引擎。

战略重构可以十分自然、妥帖地划分为三个递进层次：第一层次是“资产确认”，即企业要像盘点固定资产一样盘点数据资产，厘清数据的所有权、使用权、收益权，因此四川长虹在建设可信数据空间时首先做了建立覆盖22类数据资源的统一目录的工作，对数据的来源、格式、质量、更新频率都做了系统梳理。没有扎实的“资产确认”基础，后面的数据驱动便无从谈起。第二层次是“价值核算”，即企业要建立数据资产的价值评估体系，而数据不同于实物资产，其价值不因使用而折旧，反而是共享越多价值越大，故传统会计方法不直接适用，也必然要求探索新的计量模型。第三层次是“战略嵌入”，即把数据战略真正、有机地嵌入企业整体战略之中，明确数据资源如何促进业务增长、风险控制、客户服务、运营效率诸种核心目标。

（二）决策再造：从经验中心到人机协同

由于决策模式的转型是工商管理创新的枢纽环节，故有必要明确：数据驱动绝不是要抛弃管理者的经验，相反，最好的决策模式乃是“人类经验”与“算法模型”两者的协同进化。人机协同决策体系的建设可以很自然、有层次地从三个方面来展开：首先是在基础设施层打通各业务系统中分散孤立的数据孤岛，建设统一的数据中台或数据底座，而其根本就是解决一个管理机制问题：数据共享必然遇到部门利益的刚性阻力，故须由最高决策层予以强势推动。其次是在算法模型层就采购、生产、营销、风控、人力诸种核心管理职能分别开发或引入专业的智能决策模型，此处要明确的是，算法不必越复杂越好，必须做到算法与业务场景的高度适配。第三是在人类认知层帮助管理者完成思维范式的转变，从“直觉—拍板”转向“洞察—决策—验证—迭代”。鼎捷数智的实践已经十分清楚、有力地印证了这一点：当员工切实感受到AI工具带来的效率提升（91%的效率提升感知度），抵触情绪就会自然消解。

（三）组织进化：从科层制到液态网络

组织形态的变革是最艰难、最缓慢的一环，毋庸讳言，科层制在大规模、标准化、确定性场景中的效率优势至今没有被超越。而数字时代的企业必然要同时应对“稳定”与“敏捷”两种相互矛盾的需求，因此组织变革的逻辑十分清楚：绝不可以扁平网络完全取代科层架构，而宜主动、系统地建设一种“二元组织能力”：常规业务沿用科层制以保证秩序、效率，创新业务采用扁平网络以获得灵活、敏捷之利。

从具体操作的角度可以十分自然、有层次地总结组织进化的可行路径：第一是减少管理层级，缩短决策链条，即绝不是简单地“砍部门、撤层级”，而要以数据贯通、流程再造的方式让信息真正跨层级、跨部门高效流通。第二是推广跨职能敏捷团队，山东移动“企业智脑”的实践已经很好地印证了这一点：CRM、MES、供应链诸系统数据贯通之后，围绕具体项目组建的临时团队协作效率大大提高。第三是探索内部市场化机制，以内部结算、资源竞价、贡献积分诸种机制促使资源流向高价值、高成长的领域。第四是试点“人机协作”的新型岗位配置，把重复性、规则性工作交给AI处理，让人类员工从事创造性、策略性、情感交互性的工作。

五、结论与展望

由于数字经济时代的工商管理创新绝不是对传统管理理论的根本颠覆，因此宜恰如其分地看作是在新的技术经济范式下对管理基本要义即有效整合资源以达成组织目标的新诠释、新实践。

本文对所论问题作了十分清楚、逻辑性极强的三层论证：第一，技术创新必然要与管理变革同步发生，故宜用“双轮驱动”而不是“先后接力”来描述，因为技术是可能性，管理是把可能性变为现实性。第二，数据是连接技术与管理的枢纽，没有数据治理，技术投资就不能真正沉淀为组织能力，没有数据洞察，管理决策就不可能突破经验边界。第三，人在智能化程度不断提高的管理系统中的价值不但没有弱化，反而更突出、更重要。算法本质上是一种“模式识别”方式，因此适合回答“是什么”和“会怎样”，但绝不能用来回答“应该怎样”，价值判断、伦理抉择、意义赋予，终究属于人类专属的领域。

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