在数字化时代，生成式人工智能（Generative AI）、低代码/无代码平台、机器人流程自动化（RPA）等新技术不断涌现，深刻影响着企业的运作模式与管理方式。然而，面对如此剧烈的变革，许多管理者却感到迷茫和不安。这种焦虑不仅源自于对新技术的陌生，更因为他们缺乏一套系统化的数字化认知和AI领导力。本书正是为了弥合这种认知鸿沟而来的。本书从启发性和实用性的角度阐述了如何建立企业管理者的数字化认知，从而使企业具有敏捷性和适应性的数字化转型特征，并以具体实例说明了管理者如何具备流程、增长和规模的AI思维，如何构建平台驱动型业务的企业架构，从而实现数字化运营模式下的AI生态系统。

颠覆性技术整合方法论:系统性解构生成式A1、低代码/无代码平台与RPA的技术协同逻辑，揭示其如何重构企业敏捷性与适应性基因，提供从技术焦虑到技术主导的认知跃迁路径。

在我从事IT行业超过45年的时间里，我在Gartner担任分析师有25年的时间。在那期间，我对集成和数字化充满了浓厚的兴趣。很多年前，我花费数天将奥利维蒂（Olivetti）系统与IBM大型机连接起来。那次经历让我意识到，使不同系统的数据集成起来，可以产生新的智慧，能够带来远超各部分独立运行的业务效益。那时，我正帮助意大利的一个地方公共机构建立和分析特别重要的业务流程项目。从那以后，我帮助了全球成百上千的组织，建立用数据智能实现业务价值的最佳方式。我对这一领域的深入关注让我结识了Vijay，他是这一领域的开创者之一。作为 Gartner 的分析师，我密切关注Vijay在TIBCO、Oracle和Workato的创新，他将创业精神、业务洞察、行业前瞻、领导才能、开放认知和自我管理完美结合。此外，我和Vijay在信息技术（IT）的角色和本质上也有许多相同的观点，这些观点在本书中有所体现。我们知道现代的端到端业务模型需要通过人工智能进行集成。数字化是目标，集成是手段。这本书从数字化的动机、驱动因素和收益的独特视角，阐述组织应建立数据管理体系，实现端到端的跨功能流程集成，从而提升整体效能，而不仅仅是对单个环节进行数字化。越来越多的组织正在启动人工智能的项目，同时，越来越多的提供商也开始自称为人工智能服务商。然而，人工智能越来越多地与全局优化联系在一起。例如，一些传统上在技术集成领域已确立地位的供应商，正在重新定位自己为人工智能服务的提供者。那么，你应该如何看待人工智能与集成的概念呢？这两个领域又是如何相互关联的呢？在我看来，答案其实很简单：它们是同一枚硬币的两面。没有集成，就没有真正的数字化；而数字化是集成的业务成果。1.什么是数字化在信息技术领域，数字化通常指使用数据和人工智能等软件技术来建立和执行一系列条件驱动的明确步骤，这些步骤是完成业务任务（例如，发出采购订单）或业务流程（例如，发起贷款申请）所必需的。数字化的目标非常明确：显著缩短执行任务或流程所需的时间、减少人工操作、通过消除手动数据重新输入来提高准确性，以及实现对整个流程活动的跟踪和报告。大多数IT应用程序的初级阶段聚焦自动化。例如，财务应用的基本目标是在总账、应收账款、应付账款和财务结账等环节实现任务和业务流程的自动化。因此，可以说，自组织购买第一套计算机系统或应用程序开始，就启动了自动化。这种经典的自动化形式通常在单个组织单位内部（例如，财务、人力资源、销售、采购、供应链和制造）实现，并主要通过广泛的应用程序套件（例如ERP或CRM套件）完成。然而，多年来，组织一直在使用集成技术，如企业服务总线（ESB）、数据仓库（Data Warehouse）以及提取、转换和加载（ETL）工具，以实现跨不同应用程序的数据同步、处理和分析。当下，大量的企业需要打破组织壁垒，实现跨职能业务流程的融合和整体数据的拉通共享，从而推动业务的数字化转型。这需要新的方法，而以大模型为代表的人工智能技术能够提供新的价值。为了追求业务敏捷性，有远见的企业高管希望通过整合多个系统的数据，并利用3D打印、无人机和工业机器人等实现端到端的流程优化，他们还希望能够以更加智慧、敏捷的方式轻松且迅速地重塑、扩展或修改这些流程，以应对新的市场需求和业务变化，这正是数字化的核心目标。为了支持业务敏捷性，每个企业都需要建立自己的数字化策略，从而使企业内部员工、业务用户以及潜在的业务伙伴能够通过多种渠道（如网络、移动设备、机器人等）参与人工智能大模型的构建和运行。2.什么是集成在现代企业的IT架构中，独立设计的系统需要能够协同工作，但这并非易事。这些系统在构建方式、使用的技术、数据处理方式以及我们与它们交互的方式等方面往往存在不一致性。它们由不同的供应商或开发团队在不同的时间开发，且在开发之初往往缺乏前期协调。因此，它们的数据模型、外部接口（无论是API还是事件）、交换格式、通信协议、技术平台乃至数据语义往往大相径庭。幸运的是，集成技术可用于连接不同的系统，并通过调和它们在数据语义、外部接口和通信协议方面的差异来实现数据交换。例如，集成使得现代基于云的销售管理系统能够与有40年历史的本地部署ERP系统交换销售数据，从而实现从订单到现金（Leads To Cash，LTC）的业务流程。因此，在现代的端到端数字化转型中，需要借助数据集成和整合能力来协助和补充传统的流程编排能力，这正是数据智能技术对企业数字化转型的重要价值所在。如果没有一个紧密对齐且连贯的数字化策略，数字化转型就会出现断档，导致投入无法与价值相匹配，无法实现企业领导层所期待的全局优化，甚至退回到传统的信息化建设阶段。因此，组织的数字化和数据集成应该像同一枚硬币的两面一样，共同设计，这枚硬币可比喻为管理者的数字化认知。与分职能、分领域进行的信息化策略相比，建立统一的企业数字化策略在业务价值上具有可衡量的收益，包括以下几点。通过数据智能简化流程、减少手动错误，并将人力资源从日常、重复和低价值的任务中解放出来，从而降低成本并提高效率。通过数据驱动，实现流程融合与重塑，逐步扩展已建立的流程，同时缩短价值创造的时间，提高业务敏捷性。通过数据拉通共享，重塑通用IT系统和设备，推动创新产品和服务的开发，从而实现业务差异化。通过为客户/员工提供一个集成的、一致的、直观的、对话式的人工智能用户界面（UI），改善客户/员工体验。通过实时收集、汇总和分析全量业务数据并据此采取行动，实现实时业务洞察和改善经营。战略导向的业务价值创造也是企业管理者数字化认知的重要组成部分。建立管理者的数字化认知，使得一系列战略举措得以实施，包括人工智能和高级分析、数字化转型、API经济、超级数字化、应用现代化、企业云化以及可组装型企业。通过定义一套清晰且通用的技术策略和方法论，将各类技术融合实施，从而降低成本，提高应对复杂情况的能力，促进技术和业务的协同。这使得企业数字化举措的规划、管理、监控和治理变得更加高效和简化。3.建立统一的数字化战略建立统一的企业数字化战略往往并非易事。通常，系统集成由IT部门负责，而数据智能场景的应用可能是业务团队的责任。这种分工可能导致摩擦、组织壁垒、财务或人力资源部门间的业务交叉等问题。因此，系统集成和数据智能场景的应用必须要实现统一，这在许多大型组织，如Atlassian、MGM、Kaiser Permanente、Adobe、HubSpot等都有案例证明。分开实施的IT项目通常会导致建立不同的卓越中心（CoE）。因此，统一之旅的第一步是将IT团队和卓越中心合并为单一的企业数字化转型团队。遗憾的是，组织、政治和技术因素可能会极大地阻碍，甚至彻底阻止建立统一的企业数字化战略。因此，建立共识对于数字化转型的成功至关重要。这并不容易，需要一个有条不紊且经过深思熟虑的过程，需要借助经验丰富的数字化布道师来建立共识，从而获得业务领导者的支持。这个过程应包括以下步骤。通过布道和培训，让IT部门和业务领导者认识到数字化转型与信息化集成是同一枚硬币的两面。通过展示实际的优秀项目案例，说明如何结合IT和数字化技术及其相关技能，来提高效率、降低成本并加快价值实现。减少在这两个领域中技术和技能的重复投资，寻找规模经济效应。将具有不同专长的团队聚集在一起，共同头脑风暴，探讨如何结合工具和方法，创造出更强大的成果。将信息化和数字化领域统一起来的决定性推动力将来自于生成式AI在企业数字化转型中的应用所带来的生产力的飞跃提升。这将消除两个领域之间的区别。通过自然语言描述任务或流程的需求，然后利用生成式AI技术创建实际的任务/流程以及所有必要的技术组件和代码。这种方法不仅极大地提高了开发人员的生产效率，还将进一步推动企业数字化的普及—业务人员不再依赖IT人员的支持，几乎不需要额外培训，只需要告诉系统他们所追求的业务成果就可实现任务和业务流程数字化。生成式AI听起来是否过于完美而不真实？不可否认，生成式AI仍处于起步阶段，在它达到企业级应用之前，必须解决一系列安全、合规、隐私、可靠性、信任以及知识产权等问题。然而，最初的概念验证（Proof of Concept，PoC）交付了非常有希望的初步结果。我认为在2～3年的时间里，生成式AI将成为企业数字化最受欢迎的生产方式。随着软件即服务（SaaS）、云计算和应用专业化的到来，数字化领域需要从单一领域的活动转变为跨系统的端到端业务流程。这一转变使得数据成为实现我们期望结果的核心能力。通过统一流程和数字化策略，可使企业在接下来几年内有效且高效地实现数字化转型。本书呈现了前瞻的洞见和宝贵的案例，探讨了业务和IT领导者在企业数字化、人工智能以及业务发展方面的思考。企业数字化不仅可提升企业的运营能力，更是构建企业核心竞争力的关键。这要求我们摒弃着眼于短期任务优化的狭隘认知，构建一种全面的、战略性的且覆盖整个企业范围的数字化认知。本书旨在为企业提供这场变革旅程中所需的路径和行动指南。

维杰·特拉（Vijay Tella），数字化集成平台Workato的创始人兼首席执行官，曾担任Teknekron核心技术团队副总裁，并成功打造了两款价值数十亿美元的核心产品。此后作为Tibco软件的创始高级副总裁，他助力公司发展成为年营收超6.3亿美元、覆盖全球能源、制造及金融领域的集成软件巨头。在甲骨文（Oracle）任职首席战略官期间，他主导融合中间件（FMW）平台的战略扩展，将其发展为年收入26亿美元的关键业务板块。2013年，维杰创立Workato并任CEO，并连续入选福布斯云计算100强、德勤科技高成长500强、CNBC颠覆者50强及顶级企业创业榜单。斯科特·布林克（Scott Brinker），被誉为全球“营销科技教父”，拥有超过15年营销技术的研究经验。作为权威博客chiefmartec.com创始人兼主编，他自2008年起持续发布Martech前沿趋势分析，并开创了被广泛引用的《营销技术全景图》。现任HubSpot平台生态系统副总裁，主导构建AI驱动的集成化增长平台战略，同时担任Workato的顾问。马西莫·佩齐尼（Massimo Pezzini），拥有超过45年的IT战略与技术创新领导经验，现任企业自动化领军者Workato的研究负责人及战略顾问，聚焦数字化技术如何重构敏捷业务生态；他此前在高德纳（Gartner）担任副总裁级杰出分析师长达25年，期间为数百家跨国组织提供关键顾问服务。其专业洞察深刻重塑了企业架构从传统孤岛式系统向云原生、微服务化、API经济转型的路径，被公认为是推动“业务-技术-数据”三维协同转型的泰斗级思想领袖。

本书赞誉译者序前言致谢1 引言　10 参考资料第一篇　数字化认知15 第1章　开启数字化17 1.1　超越适应性18 1.2　全新的数字化思维19 1.3　释放数字化认知20 1.4　知行合一20 参考资料23 第2章　流程思维25 2.1　任务思维与流程思维27 2.2　流程清单28 2.3　从零散的孤岛到整体系统30 2.4　从局部最优到全局最优33 参考资料35 第3章　成长思维36 3.1　持久与变革37 3.2　敏捷的价值39 3.3　标准化与适应性40 3.4　过度搭建秋千架41 3.5　成长思维实践44 3.6　扩展视角44 参考资料47 第4章　规模思维48 4.1　影子IT49 4.2　转型不应仅限于IT51 4.3　拥抱规模，赋能企业52 4.4　民主化革命：数字化团队56 参考资料第二篇　架构基础61 第5章　流程编排62 5.1　数字化方法65 5.2　任务导向66 5.3　流程编排的构成要素67 5.4　流程编排所需的技术能力68 5.5　企业的大脑70 参考资料73 第6章　可塑性74 6.1　可塑性的本质77 6.2　打破常规80 6.3　AI辅助的流程编排82 6.4　灵活的体验82 参考资料85 第7章　数字授权86 7.1　业务与技术的平衡88 7.2　生成式AI在企业中的应用与挑战89 参考资料第三篇　数字化实践指南93 第8章　开启数字化之旅95 8.1　数字化的五大支柱99 8.2　数字化探索99 8.3　创新数字化101 参考资料103 第9章　后台运营104 9.1　为后台运营解锁业务价值105 9.2　数字化应用案例：信息技术服务管理109 9.3　数字化应用案例：简化事件管理110 9.4　数字化应用案例：减少交通罚款111 9.5　数字化应用场景：自动进行现金对账112 9.6　后台数字化的力量114 参考资料117 第10章　前台业务118 10.1　企业影响力始于前台120 10.2　RevOps的兴起121 10.3　潜在客户管理数字化案例123 10.4　企业前台的数字化创新125 参考资料127 第11章　员工数字化体验129 11.1　令人愉悦的数字化体验134 11.2　员工数字化体验的创新135 11.3　未来的工作空间136 参考资料139 第12章　客户数字化体验140 12.1　以人为本设计客户数字化体验144 12.2　全客户旅程的数字化147 参考资料149 第13章　供应商的运营数字化150 13.1　供应商的运营数字化层级152 13.2　供应商的运营数字化创新153 13.3 　供应链的数字化160 13.4　未来的供应链161 参考资料163 第14章　平台驱动的企业164 14.1　实现路径170 14.2　建立企业运营平台的步骤171 14.3　为传统业务带来新认知171 参考资料第四篇　实现目标175 第15章　企业级AI平台176 15.1　生成式AI对企业的挑战177 15.2　生成式AI的可操作平台183 第16章　数字化工具186 16.1　机器人流程自动化187 16.2　业务流程管理套件189 16.3　集成平台即服务190 16.4　API管理192 16.5　ETL和ELT193 16.6　低代码/无代码工具205 第17章　企业数字化206 17.1　数字化认知的能力208 17.2　技术应服务于业务目标210 17.3　企业数字化要素211 17.4　企业数字化平台219 17.5　企业数字化的三大支柱223 第18章　数字化运营模式224 18.1　数字化运营模式的分类227 18.2　数字化运营模式的主体228 参考资料231 第19章　企业的未来232 19.1　亚马逊的AWS233 19.2　亚马逊的数字化认知236 参考资料239 第20章　新的职业道路241 20.1　经济价值的爆炸式增长242 20.2　数字化改变职业道路242 20.3　运营角色与BigOps生态系统244 20.4　IT角色的价值增长245 20.5　成为催化剂247 20.6　引领数字化变革248 参考资料251 附录　数字化转型全民化的关键角色