导语 | 对于企业而言，数字化转型降级是当下一直变动环境下惟一确定的方向，拥抱数字化，利用数字技术实现业务增长和翻新是企业经营增长的必修课。5G、人工智能、云计算、大数据、区块链等数字技术将减速实现企业的利用转化，日益融入到企业和社会倒退的各畛域，成为推动数字经济倒退的重要推动力。那么作为企业技术管理者，应该如何把握技术的发展趋势，并更好利用到数字化转型过程中？咱们特邀腾讯云 TVP 顾黄亮老师，在他新书《技术赋能：数字化转型的基石》的根底上带咱们从技术管理者视角，解读数字技术和数字化转型的痛点。
作者简介
顾黄亮，腾讯云 TVP，畅销书《DevOps 权威指南》和《技术赋能：数字化转型的基石》作者，中国商联专家智库入库专家、国家互联网数据中心产业技术创新策略联盟 (NIISA) 智库专家委员会副主任委员、江苏银行业和保险业金融科技专家委员会候选专家、工信部企业数字化转型 IOMM 委员会特聘专家、财联社鲸平台智库入库专家、中国信通院可信云规范特聘专家、中国信通院低代码 / 无代码推动核心特聘专家，《研发经营一体化（DEVOPS）能力成熟度模型》和《企业 IT 运维倒退白皮书》外围作者，容器云技能大赛课程出品人，多个技术峰会演讲嘉宾，领有丰盛的企业级 DevOps 实战经验，专一企业 IT 数字化的转型和落地，致力于企业智慧运维体系的打造。
引言
数字化转型的一个重要步骤是数字化能力的建设。与信息化能力相比，数字化能力的要求更高，既要反对企业在全面数字化经营、数字生态的全局场景中具备数字化能力，还要在数字可视、科技左移、弹性单干、数字危险、数字经营等细分场景中将数字场景与业务场景进行交融，确保企业在竞争过程中做到麻利应答、高效经营与继续翻新。
然而大多数企业在数字化转型的过程中，其技术层面的痛点往往导致数字化“底座”呈现不稳固的状况。例如，在企业零碎的数字化革新过程中，因原有的零碎老旧、管理制度传统、流程简单，传统的业务零碎和数字化零碎呈现流程、数据、场景不兼容等问题，整体重构老本昂扬，同时会影响企业的失常展业。
企业的数字化零碎架构须要泛滥的新技术赋能，而新技术的自主掌控能力对企业来说是一个很大的挑战，同时会呈现一系列的技术伦理问题。
防备技术伦理问题
技术伦理和商业伦理的概念比拟相似，是技术管理者很容易漠视的问题。
数字化转型中的技术选型，如人工智能技术、活体检测技术、机器人技术等，不可避免地会波及业务场景中客户的隐私权和个人信息爱护等敏感问题。此外，数字生态外部的虚伪信息泛滥，以及业务场景中数据孤岛和数字鸿沟的问题，也属于技术伦理的领域。
尤其在近程办公过程中，交付流水线的用户体验不敌对、数字可视场景中的数字对象不敏感、数字危险场景中的危险对象辨认较弱都是数字化转型会遇到的一些问题。
个人隐私泄露和滥用
由全国信息安全标准化技术委员会等机构公布的《人脸识别利用公众调研报告（2020）》显示，有九成以上的受访者应用过人脸识别。
在具体用处中，“刷脸领取”最为遍及，有六成受访者认为人脸识别技术有滥用趋势；还有三成受访者示意，曾经因为人脸信息泄露、滥用而蒙受到隐衷或财产损失。
人工智能技术引发的社会问题
人工智能是计算机科学的一个分支，它希图理解智能的本质，并生产一种新的、以与人类智能类似的形式做出反馈的智能机器。该畛域的钻研包含机器人、语音辨认、图像识别、自然语言解决和专家系统等。
人工智能从诞生以来，实践和技术日益成熟，应用领域也在不断扩大。能够构想，将来人工智能带来的科技产品将是人类智慧的“容器”。人工智能能够对人的意识、思维等信息过程进行模仿。人工智能尽管不是人的智能，但能像人那样思考，也可能超过人的智能。目前，人工智能在理论利用场景（如智慧医疗、智能制作、智能驾驶等）中均获得了较好的成果。
然而，如果智慧医疗的设施因为系统故障或电力供应等问题而导致误诊，进而导致医疗事故且对患者衰弱造成侵害时，该如何断定医疗侵害责任？如果具备智能驾驶性能的汽车在行驶过程中因为网络故障或数据异样导致重大的交通事故，该如何断定驾驶员在应用智能驾驶性能时的责任？在人工智能的场景使用过程中，技术是否须要承担责任？这些都是社会问题。
技术伦理的治理单薄
2022 年，中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《对于增强科技伦理治理的意见》，其中明确：科技伦理是发展科学研究、技术开发等科技流动须要遵循的价值理念和行为规范，是促成科技事业衰弱倒退的重要保障。
以后，我国科技翻新疾速倒退，面临的科技伦理挑战日益增多，但科技伦理治理仍存在体制机制不健全、制度不欠缺、畛域倒退不平衡等问题，已难以适应科技翻新倒退的事实须要。
同时，相干的抽样调查结果显示，大量的技术从业人员认为我国科技伦理审查监管制度仍不欠缺，我国对科技伦理失范事件的打击力度仍显有余。因而，对技术伦理的治理还需较长的工夫。
正确认识 IT 技术与数字技术
技术管理者对数字技术的认知通常存在误区，认为“数字技术就是数据技术”或“数字技术就是 IT 技术”。其实，数字技术实质上是 IT 技术的延长，IT 技术通常不具备业务属性，而数字技术具备业务属性。
业务属性体现在数字场景中，如何将企业的商业模式和 IT 技术进行连接，企业的 IT 零碎如何被赋予业务的性能角色，都是技术管理者须要思考的内容。
随着数字化转型的深刻，企业对 IT 部门的定位和冀望产生了颠覆性变动，比拟典型的有从后端到前端的转变、从技术属性到业务属性的转变、从功能化到非功能化的转变、从平台能力到生态能力的转变。
技术管理者须要明确，IT 技术仍然是根底能力，而数字技术是 IT 技术的延长。因而，企业应该将以业务流程为外围的 IT 能力转向以企业数字化经营为外围的数字能力。
除了赋能业务和外部治理，企业在将 IT 能力回升至数字能力的过程中还须要触达更多的用户，包含企业外部员工、企业产品的用户、企业生态上下游的合作伙伴等。向上聚合生态、向下交融资源，充分发挥技术红利，全面赋能数字化商业状态，助力数字化转型策略的达成。
对技术管理者来说，IT 技术的最大痛点在于从老本核心向利润核心的转变，通过利用“向上治理”和“价值链治理”等思维形式对 IT 技术价值进行升华，将价值的边界扩充到企业全域、全流程、全业务。例如，某些企业将“平安、稳固、高效、低成本”作为 IT 组织能力的四大象限，平安和稳固可能确保企业的业务在线，高效和低成本可能确保企业的效力晋升和价值交付能力。
只管靠近 70% 的数字化需要来自业务场景，但这些需要均通过业务在线和产品价值交付来实现，所以数字技术对数字场景的洞察能力远比业务需要更强。
尤其随着数字技术的一直倒退，相干的数字技术门槛在一直升高，最终 IT 技术和数字技术的耦合度会一直减少。
IT 技术和数字技术的边界在于企业策略的执行力，这也能够概括为技术管理者是否具备向上治理的思维，比方思考企业的技术演进和业务策略的匹配度，IT 发展趋势和数据策略的匹配度等。
数字技术是对 IT 技术的能力加强，让 IT 技术具备数字属性和业务属性。通过 IT 技术、数字技术的撑持和驱动，使企业实现业务指标，让企业的业务策略在市场中变得更有竞争力。
把握技术投入的工夫点
过早地投入数字技术是典型的技术后行，然而对数字化转型而言，这种形式存在较多的弊病。
置信大家在企业中实际 DevOps 的过程中都可能会遇到过相似的状况，投入数字技术次要基于两点思考：
第一，疾速将 DevOps 方法论转化成科技外围生产力；
第二，施展科技的外围价值，促使科技外部疾速进行资源整合。
最终，因为 DevOps 组织尚未成型、DevOps 文化尚未被 IT 组织齐全承受等起因，DevOps 平台的价值没有失去齐全开释。如果等到 DevOps 组织组建实现且 DevOps 文化齐全被承受，那么因为“价值交付”需要的变动，最终将不得不重构 DevOps 平台。
依据《2019 中国企业数字化转型及数据利用调研报告》中的形容，泛滥企业进行数字化转型的最终后果变成了技术转型。
技术转型本没有错，无论是业务驱动型的企业，还是科技驱动型的企业，在企业经营和业务经营方面都须要技术创新和技术撑持，而技术转型和数字化转型的实质是不同的。因而，技术后行的前提是技术应具备业务属性或数字化属性。
例如，目前很少人会问：“为什么要上云？为什么要应用 DevOps？为什么要上数据分析？”而是会问：“为什么不上云？为什么不应用 DevOps？为什么不上数据分析？”这就是技术管理者在技术思维上的转变，这种转变的实质是将技术属性和业务场景进行了关联和交融。
目前有很多技术适宜在后期投入，如云计算技术、大数据技术、人工智能技术。
一方面，这些技术能够让企业通过技术转型进入数字化畛域；另一方面，企业能够通过这些技术革新将产品疾速地投放市场，并取得反馈。
技术后行或过早地投入技术须要联合技术本身的个性和技术架构的前瞻性来思考。比方，企业能够通过云计算技术缩小在基础设施方面的投入；借助云计算技术的疾速构建和弹性伸缩能力，保障业务的连续性和稳定性。再比方，当数据作为企业外围资产时，通过大数据技术对数据进行采集、存储和剖析，帮忙企业对内实现数据可视化治理，对外寻求业务增长形式的可能性。
如果技术管理者自觉地进行技术架构降级和转型，会导致以下两种问题：
投入与产出不成正比
在大多数企业中，技术投资并不能给企业带来间接收益，除非技术本身就是业务，如技术输入型企业。
技术管理者须要思考技术转型或技术改革是否能够解决企业经营及业务经营中的痛点，并思考技术投入的指标、价值、阶段及形式，循序渐进地在技术上进行投入，并依据反馈逐步完善。
技术架构与数字场景不匹配
大多数企业数字化转型失败的一个重要起因就是技术架构与数字场景不匹配。如果技术管理者过多地关注技术架构，而疏忽业务场景，会导致企业的技术架构无奈适应企业本身的业务演进和数字场景。
最为重大的是，如果已成型的技术架构与数字场景存在不匹配的问题，那么很难通过转变技术架构来解决问题。
当产生这种问题时，即便投入大量的资源对技术架构进行降级，企业也难以播种数字化转型带来的益处，相同还会挫伤企业管理者对数字化转型的信念。例如，目前云原生技术在深度交融数据库、开发、运维等云产品，晋升这些产品的利用体现能够带来实时性、敏捷性、低成本方面的产品翻新。
从数字化转型的角度来看，云原生技术可能在云基础设施的层面推动 IT 麻利化和易用化，并间接推动企业在利用与基础架构方面的交融，以及产品翻新方面的能力，如图 1 所示：
图 1
保障可继续的技术投入
无奈继续地进行技术投入是大多数企业在数字化转型过程中会遇到的问题，这种状况通常呈现在数字化转型的两头阶段。
在数字场景的需要比拟明确的同时，技术架构可能匹配数字场景。但因为技术管理者或技术团队对技术的了解和储备存在有余，后期的技术架构因技术选型或技术工具的问题，使技术架构在扩展性、稳定性、开源许可证等方面存在束缚，因而只能撑持部分的数字化业务场景，无奈长期撑持企业的全副数字化转型场景，最终导致企业无奈继续地进行技术投入。
可继续的技术投入
技术管理者要明确，对技术的投入不是一次性的，引进的某个技术框架或技术工具并不是变化无穷的。同时，技术匹配的数字场景或业务场景必定不会被某个技术框架和场景绑定，因而技术管理者要对技术和场景进行解耦。
例如，某个业务需要分为产品需要和用户需要，其中产品需要来自外部产品布局和业务策略，用户需要来自市场反馈和竞争对手。通过市场转化的形式，将产品需要投放到市场中经营；针对用户需要，通过用户体验转化的形式，晋升用户体验或用户黏性，如图 2 所示。市场转化次要依靠技术输入的形式来体现产品的数字价值，用户体验转化次要依靠终端用户或合作伙伴的反馈，以数字赋能的形式对数字产品进行继续优化，最终造成数字生态。
图 2
迭代的技术发展趋势
家喻户晓，当技术架构或技术工具进入了实际阶段，就意味着技术债权开始积攒。这是因为在设计技术架构或引进技术工具之初，随着应用场景和需要的迭代，其缺点开始裸露甚至逐步放大，这个过程是不可逆的。
在理论的 IT 流动中，业务需要的迭代优先于技术框架的迭代。为了保障产品疾速迭代的须要，技术管理者往往须要通过接受技术债权的形式来出现技术的价值。
因而，技术管理者应该时刻放弃对技术的洞察能力，在适合的数字场景中对技术架构或技术工具进行迭代降级。
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