第一期：所有的组织都要现在做数字化？

数字化浪潮：从“一顿疯狂追捧”,到“好像也不灵”

兴奋

顾源源X郭小牧

失望

“一开始感觉门就是我们用起来嘛，今天出了一个什么大模型，

我们用起来.….这样进行了一段时间以后就发现不行啊….就感觉 很

学习型组织共学（第一期）

多人也跟我一样，一会兴奋的不行， 一会又受了打击。 ”

——郭小牧

核心问题：是不是所有的组织都应该现在就拥抱数字化?

“ 不一定是所有，也不一定是现在。”

——顾源源

技术局限

组织积累

“人工智能到现在为止...仅仅到了知识的层面。它还没有进入到深 度

很多组织缺乏独特的、可被数字化的知识和经验积累，导致与AI

的服务...对于有一些非常重的实体的这种服务领域，它的覆盖面是

交互时“没有很独特的经验”,无法产生独特价值。

比较单薄的。”

真正的数字化，是放大你独一无二的价值

强调：数字化不是目的，而是手段。重点不是“我们用什么工具”,而是“我们有什么独特的价值可以被放大”。

思考：我们组织沉淀了哪些独特的思想、经验、方法论和数据?

AI是杠杆，但你的独特经验才是那个支点

杠杆：Al/ 数字化工具

没有支点，再强大的杠杆

也毫无用处。过去，我们

常被杠杆(如资本、政府

购买)所主导，失去了

独特性性。这一轮Al的 杠

杆，恰恰需要我们找到并

夯实自己的支点。

“给我一个杠杆，我就可以撬动地球嘛…

但你撬动地球需要那个支点嘛?”

——肖牧

社会影响力/核心业务

支点：独特知识、经验、数据

跳出陷阱的关键：数字化不是“军备竞赛”,而是放大你的“独特知识”当人人都在使用相同的开源技术和通用大模型时，比较优势就被拉平了。这最终只会导致整个行业的“内卷”,让所有人都更累。

真正的数字化价值，来源于将你组织多年积累的、独特的经验、方法论和数据，与AI技术相结合。

通用工具

通用知识

优势归零(零和博弈)

通用工具

独特知识与数据

指数级价值

“你在用数字化技术里面，有多少知识和经验是属于你自己独特的?

那个才是你的数字化价值。 ”

-顾源源

AI: 一个寻找“支点”的新杠杆

过去的杠杆(资本、政府购买)

AI这个新杠杆

·它们放大了标准化的产品或眼务機式。

· 它寻找的不再是标准化的产品，而是你知识与智慧中* 最 值得

被放大*的部分。

●但这些杠杆往往带有自身的意志，可能导致组织的独特性

被“吸纳”和“拉平”。

过去的杠杆

(资本、政府购买)

·Al的本质是“人类经验的规模化”。

它第一次让一个组织最宝贵的、

隐性的、基于人的经验得以被

大规模复制和应用。

独特知识与经验

核心问题转变

过去我们问：“我们能获得什么资源?” 现在我们必须问：“我们有什么独特的经验，值得被AI这个杠杆放大?”

数字化转型的三层境界：一场“田忌赛马”

核心框架

我们可以借鉴“田忌赛马”的智慧，将组织在数字化转型中的不同战略选择与成果，划分为三个层次：下等马、中等马、上等马。

模型解析

这个横型并非评判组织的好坏，而是提供一个清晰的成熟度路径图。

上等马

远见卓识，引领技术发

展的方向。

它帮助组织定位自身所处阶段，并看清前进的方向。

中等马

突破常规，实现核心业务的重塑。

下等马

聚焦于效率，但可能陷入内卷陷阱。

A NotebookLM

下等马：降本增效的陷阱

核心策略

将人工智能等技术主要用于提升内部效率和降低成本，例如自

动化生成报告、文案和流程。

短期成果

任务处理速度提升，人力从重

复性劳动中解放。

长期陷阱

当所有组织都采用相同的效率

工具时，最初的比较优势被迅

速拉平。

“当大家都用一个方法来提升

比较优势，那实际上行业就

陷入到内卷。换来的呢，是

整个行业的效率提升。但是

整个行业效率都提升了，就

证明其实大家效率没有提

升。”

效率的军备竞赛

仅仅追求效率，本质上是在同一条起跑线上加速，最终可能导致整个行业的“通货膨胀”和员工的倦怠。

中等马：重塑业务的突破

不再局限于优化现有流程，而是利用技术从根本上重新设计核心业务，创造新的价值主张。

“不是我用你这个技术来做我的业务流程，而是在AI的基础上重构对业务的理解和流程的布局。”

原有业务

蓝信封

通过书信为留守儿童掘供情感支持。

(弱影响)

业务重塑

蓝信封数字化

校园心理建设

建议报告

校园生态系统

从“影响个体”升级为“赋能整个校园系统”,实现了价值的跃迁。

真正的突破来自于回归业务本质，思考“我们到底要解决什么问题”,并利用技术创造出超越原有项目形式的解决方案。

上等马：引领技术的远见

核心策略

从技术的被动应用者，转变为技术发展方向的积极影响者。将一线业务场景中发现的深刻社会需求，反馈给技术开发者，引导技术向更公平、更具人文关怀的方向发展。

“引领着技术的发展方向，让技术

可以向弱势群体更倾斜一些。我觉

觉得这是公益组织，就是这个利在

当代功在千秋的一些事情。”

真实场景需求

Al技 术

公益组织

科技公司

深远影响

● 为技术公司开辟了新的、有意义的应用市场。

● 确保技术爆炸的时代，理想与技术能够关注并服务于最需要帮助的人群。

● 提前布局，应对技术可能带来的新社会问题(如AI依赖、技术性失业等)。

A NotebookLM

数字化转型， 绝对的“一把手工程”

常见的错误做法

·把任务布置给IT部门。

·举办员工使用大赛，看谁跑得快。

· 只在离钱最近的部门(如筹款、传播)做浅层应用。

一把手必须具备的三项核心能力

1.穿越未来的想象力

(Vision)

2.系统思考的判断力

(Systems Thinking)

3.连接场景与技术的能力

(Connector)

深刻理解AI是“人类经验规模化”的

基础设施级变革。能预见技术将对

自身使命和业务产生何种冲击。

面对跨学科的复杂社会问题，能超

越简单的线性因果，进行系统性分

析和判断。

能将一线业务的复杂场景“翻译”成

技术可以理解的需求，并引导技术

的发展方向。

行动路线图第一步：

从打造学习文化开始，全员科普

起点：“一个组织如果你现在问说我怎么进入数字化.

你的第一件事情应该是给你的整个团队做科普。”

为什么重要：AI时代知识迭代极快，科普的目标是建

立共识，为寻找切入点做准备。

组织学习能力

关键洞察： 组织学习需要仪式感和场景。这背后反映

的是很多组织“对于如何在日常当中学习这件事情已经失

失去习惯了”。

行动建议： 安排固定的、有仪式感的团队学习时间。

核心不是灌输知识，而是借科普之机，重建组织的

“学习能力”。

科普

行动路线图第二步：拆掉组织内部的两堵“墙”

BEFORE

AFTER

第一堵墙：技术墙 Source Han Sans CN Regular

第二堵墙：信息墙

问题：独立的IT部门往往成为数字化的“最大的障碍”。

问题：财务用用友，行政用钉钉…各系统独立，数据完全不打通。

解决方案：“第一件事儿就是把你的IT 部门解散。把它分散到

解决方案：“先从一个部门开始，所有的数据全部归到一个平

你的各个部门去。 ”让业务去定义技术。

台 。”由一把手强制推动，实现核心数据“归一”。

Source Han Sans CN Light

数据打通之后：从“一个数字”到“一个有故事的人”

场景：一位月捐人在后台留言：“我想问问我捐的钱花到哪去了?”

传统回复(数据孤岛)

您好，感谢您的捐赠，您的善款已用于XX 项目，支持了XX地区的儿童。

(模板化、无力)

AI时代的回复(数据打通)

AI后台迅速识别捐赠人身份，并关联其所有数据：

AI

“捐赠人数据表”

“项目资金流数据表”

“受益人数掘库” “受益人与成果数据库”

9月30日通过月捐

扫码捐赠250元。

该笔款项已进入四川 该项目支持了四年级的 孩子11月会提交商州第一中学项目。 孩子完成全年商读。

阅读报告。

亲爱的[捐赠人姓名],感谢您的关注!您在9月30日捐赠的250元，已汇聚更多善款，支持了四川商州第一中学的[孩子姓名],帮助他完成了一整年的阅读。

他将在11月提交自己的成长报告，届时我们会第一时间推送给您。

数据打通让每个捐赠人都感受到“我的这一分钱带来了独一无二的、积极的改变”。

这种情绪价值是维系捐赠人最强大的纽带。

从信息化到数字化：核心是管理哲学的转变

信息化(办公无纸化)

数字化(智能化)

核心：将线下流程搬到线上(如用钉钉审批替代纸质

核心：用清晰的“规则”替代人的判断。系统算法根据

预设规则自动处理大部分事务。

签 字)。

本质：信息节点仍然是“人”。老板不出差，审批就堆

积。流程效率依赖于人的判断和状态。

本质：信息节点是“规则”和“算法”。组织从“人

治”走向“规则之治”。

信息节点是“人”

信息节点是

“规则”和“算法”

管理哲学转变

W/

d

n

规则

n

在你的机构里，到底是“人”说了算，还是“规则”说了算?

只有当组织建立了清晰、透明的规则体系(数字化基础),才能真正迈入AI时 代 ( 智 能 化 ) ,让AI在规则之上进行更聪明的决策，而不是和领导的个人意志进行博弈。

从信息化到智能化：你在哪一站?

No

Yes

第一阶段：信息化

第二阶段：数字化

第三阶段：智能化

本质：办公无纸化 (Paperless

Office)

本质：规则说了算 (Rules

Make Decisions)

本质：系统更聪明 (Smarter

特征：审批流程电子化，但信息

节点仍然是“人”。老扳不点

特征：将清晰的组织规则代码

化，让系统根据规则自动判断

特征：AI不再仅仅执行写好的

规则，而是能像人一样学习和理

同意，流程就卡住。

和审批。核心是从“人治”走

解物理世界，做出更复杂、更智

向“规则制”。

能的判断。

Systems)

终极目标：实现“人类经验”的规模化

回顾核心

时代的拐点

数字化转型的浪潮中， Al和技术是强大的杠杆。

上一个时代，我们实现了产品规模化 (福特生产线)

和信息规模化 (互联网)。

但决定成败的，永远是组织自身独特的经验、智慧与

数据——那个不可或缺的支点。

Al时代的核心， 是人类经验的规模化。那些顶级的、

隐性的、高度个人化的知识和能力，第一次有了被

大规模复制和服务的可能。

最后的思考

你的组织沉淀了十几年、几十年的宝贵经验是什么?你最想为这个世界规模化复制的独特价值是什么?这，才是你数字化转型的真正起点与终极使命。