導語 | 對於企業而言，數字化轉型升級是當下不斷變化環境下唯一確定的方向，擁抱數字化，利用數字技術實現業務增長和創新是企業經營增長的必修課。5G、人工智慧、雲端計算、大資料、區塊鏈等數字技術將加速實現企業的應用轉化，日益融入到企業和社會發展的各領域，成為推動數字經濟發展的重要推動力。那麼作為企業技術管理者，應該如何把握技術的發展趨勢，並更好應用到數字化轉型過程中？我們特邀騰訊雲 TVP 顧黃亮老師，在他新書《技術賦能：數字化轉型的基石》的基礎上帶我們從技術管理者視角，解讀數字技術和數字化轉型的痛點。
作者簡介
顧黃亮，騰訊雲 TVP，暢銷書《DevOps 權威指南》和《技術賦能：數字化轉型的基石》作者，中國商聯專家智庫入庫專家、國家網際網路資料中心產業技術創新戰略聯盟(NIISA)智庫專家委員會副主任委員、江蘇銀行業和保險業金融科技專家委員會候選專家、工信部企業數字化轉型 IOMM 委員會特聘專家、財聯社鯨平臺智庫入庫專家、中國信通院可信雲標準特聘專家、中國信通院低程式碼/無程式碼推進中心特聘專家，《研發運營一體化（DEVOPS）能力成熟度模型》和《企業 IT 運維發展白皮書》核心作者，容器雲技能大賽課程出品人，多個技術峰會演講嘉賓，擁有豐富的企業級DevOps 實戰經驗，專注企業 IT 數字化的轉型和落地，致力於企業智慧運維體系的打造。
引言
數字化轉型的一個重要步驟是數字化能力的建設。與資訊化能力相比，數字化能力的要求更高，既要支援企業在全面數字化經營、數字生態的全域性場景中具備數字化能力，還要在數字可視、科技左移、彈性合作、數字風險、數字運營等細分場景中將數字場景與業務場景進行融合，確保企業在競爭過程中做到敏捷應對、高效運營與持續創新。
但是大多數企業在數字化轉型的過程中，其技術層面的痛點往往導致數字化“底座”出現不穩固的情況。例如，在企業系統的數字化改造過程中，因原有的系統老舊、管理制度傳統、流程複雜，傳統的業務系統和數字化系統出現流程、資料、場景不相容等問題，整體重構成本高昂，同時會影響企業的正常展業。
企業的數字化系統架構需要眾多的新技術賦能，而新技術的自主掌控能力對企業來說是一個很大的挑戰，同時會出現一系列的技術倫理問題。
防範技術倫理問題
技術倫理和商業倫理的概念比較類似，是技術管理者很容易忽視的問題。
數字化轉型中的技術選型，如人工智慧技術、活體檢測技術、機器人技術等，不可避免地會涉及業務場景中客戶的隱私權和個人資訊保護等敏感問題。此外，數字生態內部的虛假資訊氾濫，以及業務場景中資料孤島和數字鴻溝的問題，也屬於技術倫理的範疇。
尤其在遠端辦公過程中，交付流水線的使用者體驗不友好、數字可視場景中的數字物件不敏感、數字風險場景中的風險物件識別較弱都是數字化轉型會遇到的一些問題。
個人隱私洩露和濫用
由全國資訊保安標準化技術委員會等機構釋出的《人臉識別應用公眾調研報告（2020）》顯示，有九成以上的受訪者使用過人臉識別。
在具體用途中，“刷臉支付”最為普及，有六成受訪者認為人臉識別技術有濫用趨勢；還有三成受訪者表示，已經因為人臉資訊洩露、濫用而遭受到隱私或財產損失。
人工智慧技術引發的社會問題
人工智慧是電腦科學的一個分支，它企圖瞭解智慧的實質，並生產一種新的、以與人類智慧相似的方式做出反應的智慧機器。該領域的研究包括機器人、語音識別、影像識別、自然語言處理和專家系統等。
人工智慧從誕生以來，理論和技術日益成熟，應用領域也在不斷擴大。可以設想，未來人工智慧帶來的科技產品將是人類智慧的“容器”。人工智慧可以對人的意識、思維等資訊過程進行模擬。人工智慧雖然不是人的智慧，但能像人那樣思考，也可能超過人的智慧。目前，人工智慧在實際應用場景（如智慧醫療、智慧製造、智慧駕駛等）中均取得了較好的效果。
然而，如果智慧醫療的裝置由於系統故障或電力供應等問題而導致誤診，進而導致醫療事故且對患者健康造成損害時，該如何判定醫療損害責任？如果具備智慧駕駛功能的汽車在行駛過程中由於網路故障或資料異常導致嚴重的交通事故，該如何判定駕駛員在使用智慧駕駛功能時的責任？在人工智慧的場景運用過程中，技術是否需要承擔責任？這些都是社會問題。
技術倫理的治理薄弱
2022 年，中共中央辦公廳、國務院辦公廳印發了《關於加強科技倫理治理的意見》，其中明確：科技倫理是開展科學研究、技術開發等科技活動需要遵循的價值理念和行為規範，是促進科技事業健康發展的重要保障。
當前，我國科技創新快速發展，面臨的科技倫理挑戰日益增多，但科技倫理治理仍存在體制機制不健全、制度不完善、領域發展不均衡等問題，已難以適應科技創新發展的現實需要。
同時，相關的抽樣調查結果顯示，大量的技術從業人員認為我國科技倫理審查監管制度仍不完善，我國對科技倫理失範事件的打擊力度仍顯不足。因此，對技術倫理的治理還需較長的時間。
正確認識IT技術與數字技術
技術管理者對數字技術的認知通常存在誤區，認為“數字技術就是資料技術”或“數字技術就是 IT 技術”。其實，數字技術本質上是 IT 技術的延伸，IT 技術通常不具備業務屬性，而數字技術具備業務屬性。
業務屬性體現在數字場景中，如何將企業的商業模式和 IT 技術進行銜接，企業的 IT 系統如何被賦予業務的功能角色，都是技術管理者需要思考的內容。
隨著數字化轉型的深入，企業對 IT 部門的定位和期望發生了顛覆性變化，比較典型的有從後端到前端的轉變、從技術屬性到業務屬性的轉變、從功能化到非功能化的轉變、從平臺能力到生態能力的轉變。
技術管理者需要明確，IT 技術依然是基礎能力，而數字技術是 IT 技術的延伸。因此，企業應該將以業務流程為核心的 IT 能力轉向以企業數字化運營為核心的數字能力。
除了賦能業務和內部管理，企業在將 IT 能力上升至數字能力的過程中還需要觸達更多的使用者，包括企業內部員工、企業產品的使用者、企業生態上下游的合作伙伴等。向上聚合生態、向下融合資源，充分發揮技術紅利，全面賦能數字化商業形態，助力數字化轉型戰略的達成。
對技術管理者來說，IT 技術的最大痛點在於從成本中心向利潤中心的轉變，透過利用“向上管理”和“價值鏈管理”等思維方式對 IT 技術價值進行昇華，將價值的邊界擴大到企業全域、全流程、全業務。例如，某些企業將“安全、穩定、高效、低成本”作為 IT 組織能力的四大象限，安全和穩定能夠確保企業的業務線上，高效和低成本能夠確保企業的效能提升和價值交付能力。
儘管接近 70% 的數字化需求來自業務場景，但這些需求均透過業務線上和產品價值交付來實現，所以數字技術對數字場景的洞察能力遠比業務需求更強。
尤其隨著數字技術的不斷髮展，相關的數字技術門檻在不斷降低，最終 IT 技術和數字技術的耦合度會不斷增加。
IT 技術和數字技術的邊界在於企業戰略的執行力，這也可以概括為技術管理者是否具備向上管理的思維，比如思考企業的技術演進和業務戰略的匹配度，IT 發展趨勢和資料戰略的匹配度等。
數字技術是對 IT 技術的能力增強，讓 IT 技術具備數字屬性和業務屬性。透過 IT 技術、數字技術的支撐和驅動，使企業實現業務目標，讓企業的業務戰略在市場中變得更有競爭力。
把握技術投入的時間點
過早地投入數字技術是典型的技術先行，然而對數字化轉型而言，這種方式存在較多的弊端。
相信大家在企業中實踐 DevOps 的過程中都可能會遇到過類似的情況，投入數字技術主要基於兩點考慮：
第一，快速將 DevOps 方法論轉化成科技核心生產力；
第二，發揮科技的核心價值，促使科技內部快速進行資源整合。
最終，由於 DevOps 組織尚未成型、DevOps 文化尚未被 IT 組織完全接受等原因， DevOps 平臺的價值沒有得到完全釋放。如果等到 DevOps 組織組建完成且 DevOps 文化完全被接受，那麼由於“價值交付”需求的變化，最終將不得不重構 DevOps 平臺。
根據《2019 中國企業數字化轉型及資料應用調研報告》中的描述，眾多企業進行數字化轉型的最終結果變成了技術轉型。
技術轉型本沒有錯，無論是業務驅動型的企業，還是科技驅動型的企業，在企業經營和業務運營方面都需要技術創新和技術支撐，而技術轉型和數字化轉型的本質是不同的。因此，技術先行的前提是技術應具備業務屬性或數字化屬性。
例如，目前很少人會問：“為什麼要上雲？為什麼要使用 DevOps？為什麼要上資料分析？”而是會問：“為什麼不上雲？為什麼不使用 DevOps？為什麼不上資料分析？”這就是技術管理者在技術思維上的轉變，這種轉變的本質是將技術屬性和業務場景進行了關聯和融合。
目前有很多技術適合在前期投入，如雲端計算技術、大資料技術、人工智慧技術。
一方面，這些技術可以讓企業透過技術轉型進入數字化領域；另一方面，企業可以透過這些技術革新將產品快速地投放市場，並獲得反饋。
技術先行或過早地投入技術需要結合技術自身的特性和技術架構的前瞻性來考慮。比如，企業可以透過雲端計算技術減少在基礎設施方面的投入；藉助雲端計算技術的快速構建和彈性伸縮能力，保證業務的連續性和穩定性。再比如，當資料作為企業核心資產時，透過大資料技術對資料進行採集、儲存和分析，幫助企業對內實現資料視覺化管理，對外尋求業務增長方式的可能性。
如果技術管理者盲目地進行技術架構升級和轉型，會導致以下兩種問題：
投入與產出不成正比
在大多數企業中，技術投資並不能給企業帶來直接收益，除非技術自身就是業務，如技術輸出型企業。
技術管理者需要思考技術轉型或技術變革是否可以解決企業經營及業務運營中的痛點，並思考技術投入的目標、價值、階段及方式，循序漸進地在技術上進行投入，並根據反饋逐步完善。
技術架構與數字場景不匹配
大多數企業數字化轉型失敗的一個重要原因就是技術架構與數字場景不匹配。如果技術管理者過多地關注技術架構，而忽略業務場景，會導致企業的技術架構無法適應企業自身的業務演進和數字場景。
最為嚴重的是，如果已成型的技術架構與數字場景存在不匹配的問題，那麼很難透過轉變技術架構來解決問題。
當發生這種問題時，即使投入大量的資源對技術架構進行升級，企業也難以收穫數字化轉型帶來的好處，相反還會挫傷企業管理者對數字化轉型的信心。例如，目前雲原生技術在深度融合資料庫、開發、運維等雲產品，提升這些產品的應用表現可以帶來實時性、敏捷性、低成本方面的產品創新。
從數字化轉型的角度來看，雲原生技術能夠在雲基礎設施的層面推動 IT 敏捷化和易用化，並直接推進企業在應用與基礎架構方面的融合，以及產品創新方面的能力，如圖 1 所示：
圖1
保證可持續的技術投入
無法持續地進行技術投入是大多數企業在數字化轉型過程中會遇到的問題，這種情況通常出現在數字化轉型的中間階段。
在數字場景的需求比較明確的同時，技術架構能夠匹配數字場景。但由於技術管理者或技術團隊對技術的理解和儲備存在不足，前期的技術架構因技術選型或技術工具的問題，使技術架構在擴充套件性、穩定性、開源許可證等方面存在約束，因此只能支撐區域性的數字化業務場景，無法長期支撐企業的全部數字化轉型場景，最終導致企業無法持續地進行技術投入。
可持續的技術投入
技術管理者要明確，對技術的投入不是一次性的，引進的某個技術框架或技術工具並不是一成不變的。同時，技術匹配的數字場景或業務場景肯定不會被某個技術框架和場景繫結，因此技術管理者要對技術和場景進行解耦。
例如，某個業務需求分為產品需求和使用者需求，其中產品需求來自內部產品規劃和業務戰略，使用者需求來自市場反饋和競爭對手。透過市場轉化的方式，將產品需求投放到市場中運營；針對使用者需求，透過使用者體驗轉化的方式，提升使用者體驗或使用者黏性，如圖 2 所示。市場轉化主要依託技術輸出的方式來體現產品的數字價值，使用者體驗轉化主要依託終端使用者或合作伙伴的反饋，以數字賦能的方式對數字產品進行持續最佳化，最終形成數字生態。
圖2
迭代的技術發展趨勢
眾所周知，當技術架構或技術工具進入了實踐階段，就意味著技術債務開始積累。這是因為在設計技術架構或引進技術工具之初，隨著使用場景和需求的迭代，其缺陷開始暴露甚至逐漸放大，這個過程是不可逆的。
在實際的 IT 活動中，業務需求的迭代優先於技術框架的迭代。為了保證產品快速迭代的需要，技術管理者往往需要透過承受技術債務的方式來呈現技術的價值。
因此，技術管理者應該時刻保持對技術的洞察能力，在合適的數字場景中對技術架構或技術工具進行迭代升級。
本文摘自騰訊雲 TVP 顧黃亮的《技術賦能：數字化轉型的基石》一書，該書已在京東上架，限時 5 折優惠！想要進一步深入瞭解相關內容的朋友們可以掃描上方二維碼自行購買~