当前的企业数字化转型，大多时候在顶层设计与方法论层面的创新比较多，思维也很活跃。但是技术层却或是新瓶旧酒、或是老调重谈。大多数字化系统并没有实现真正的数据驱动。很多系统数据与流程的驱动核心还是人，数据与流程的变革还是需要人力来参与。这样的数字化转型还不能称之为成功的数字化转型。
在AI人工智能大行于世的今天，企业家需要加强对AI人工智能的认知。特别是想要利用LLM大模型为企业创造价值，需要提升认知，传统软件产品思维已经不适应当前的AI时代。
为什么数字化转型面临这样的局面呢？
认知不足，没有正确和充分利用人工智能
人工智能可能是从数字化转型中获取价值的最佳方式之一。为什么？从Alpha Go开始，人工智能不是挖掘大量现有数据来进行决策，而是通过机器学习、强化学习不断创新出更优决策路径 。
人工智能是“让机器变得聪明的科学”，这意味着教机器做类似人类的任务。我们教机器看、听、说、写，以及做出预测、建议和决定。AI 包含一系统真实的、改变游戏规则的技术，它们是成功完成数字化转型的关键。
缺乏数据思维：没有充分理解和利用数据
与传统信息系统软件（CRM 、ERP）不同，AI 人工智能有分析大量数据的能力，并根据这些数据做出预测。然后，AI 人工智能可以通过从数据中学习并随着时间的推移迭代改进其结果。这种迭代改进能力称为机器学习（Machine Learning），机器学习赋予了AI自主学习的能力。
数据是理解人工智能为何对数字化转型如此重要的关键。人工智能对于数字化转型至关重要，因为数字化转型依赖于数据。数据是每个现代化企业的命脉。您的企业与客户和市场的每一次互动都有数据的产生，任何地方任何时间（Any Where, Any Time），包括 CRM 、ERP、OA、社交应用、电商平台…,这些数据是企业保持成功和竞争力的重要信息，充分利用好这些数据，可帮助您快速做出更好的决策，从而极大地改善业务成果。
传统信息技术在释放数据价值方面做得很差。
目前使用的传统信息技术一般是基于规则的。按照人类确定的程序编写完成，然后执行任务。它只能被事先告知（需求）要做的事情。除非人类程序员（Programer）更新程序，否则它永远不会迭代改进。也就是说这些传统信息技术系统不具备类似ChatGPT那样从数据中学习并重构数据优化其运作方式的能力。这也是传统信息技术在数字化转型过程中的瓶颈。
如果没有基于数据进行分析、预测和改进的能力，数字化转型效果会打折扣。传统信息技术虽然可以提供数据并普遍实现数据可视化。但大多时候，没有使用机器学习等人工智能技术。
企业在其数字化转型工作中主要使用结构化数据、文本数据和时间序列数据，这三个领域都是AI人工智能可以用来提取洞察力和做出预测的领域。
可以从以下几个方面考虑人工智能驱动的数字化转型：
跨领域构建预测模型。
自动化洞察生成。
自动化的数据质量。
使用自动化 (AutoGPT+ RPA) 来自动化企业业务活动。
部署LLM大模型对话式人工智能。
数据驱动着数字化转型的方方面面，释放企业数据价值的唯一方法是将您的数字化转型转变为 AI 人工智能转型。
详细方案欢迎与光哥交流。
