企业数字化转型管理方式：从项目建设向产品运营转变

进入人工智能时代，全球政治经济、科技、产业正经历深刻变革，“不确定性”已成为时代常态，企业经营也从“稳规划”变成了“快应变”，企业业务作业愈发依赖数字化系统，决策过程也越来越依托数据与算法，这使得数字化系统的定位发生了巨大变化。

从“管理系统”到“作业平台”。传统信息化下的数字化系统往往侧重于信息记录、流程固化。企业通常的做法是将线下的文档、流程线上化，数字化系统是作为管理系统而存在的。而面向人工智能时代，企业的业务作业、业务运营和决策、团队协同等业务动作已经和数字化系统集成，数字化系统逐步转变为作业系统。

从“功能优先”到“体验优先”。传统方式下数字化系统作为工具，满足业务部门提出的由业务流程串联起来的功能性需求，重在功能建设，而且各功能间相对独立，用户入口多，如果要整体完成一项工作往往需要用户在不同系统间切换，费时费力。人工智能时代下用户对体验要求越来越高，繁忙的日常工作，日益复杂的系统功能，大模型一站式交互体验，提高了他们对企业数字化系统的期望值。企业开展数字化转型，体验也成了需求方的优选项。

从“相对稳定”到“快速响应”。传统数字化对准的是信息线上化和流程的固化，从而保持相对稳定。人工智能时代，业务所面临的不确定性日益增加，数字化系统和业务深度耦合，需要快速响应业务变化，甚至推动业务创新。

从“重上线、轻运营”到“全生命周期管理”。以往的数字化系统建设基于功能诉求，以项目方式触发，功能完成上线验收并交付给业务使用即为项目完成。但“数字化只有起点，没有终点”
，数字化系统要通过主动感知业务的变化而敏捷迭代和持续创新。数字化系统上线之后，仍需要在后续生命周期环节进行持续运营。运营不是运维，运维是被动式维持，强调的是稳定可用，而运营则是主动经营，更强调体验和效益。

从“物理世界的记录分析”到“数字孪生的虚实交互”。人工智能时代，数字化系统的一个重要特征就是支撑业务在数字世界中进行数字映射、智能模拟、前瞻推演，与物理世界业务同步仿真运行，虚实交互、迭代优化，实现对业务的实时监控，发现问题和运行优化。

综上所述，数字化系统不再是单纯固化流程的工具，而是成为支撑业务开展的不可或缺的一部分，正在成为企业价值创造的驱动力。业务层面的任何变化，都需要数字化系统予以承载，这不仅让业务与数字化系统的关联更为紧密，更使得业务对数字化的需求较以往呈现爆发式增长，且对需求实现周期的期望也更为迫切。

传统信息化项目通常采用阶段性、里程碑式的组织模式，跨部门团队基于功能诉求，按既定计划推进工作直至项目关闭，其建设流程一般分为可研立项、深化设计、开发测试、试点验证、部署落地和运行维护等环节。功能完成上线验收并交付给业务使用即为项目完成，项目成功的核心标准是在既定预算和时限内，按照设计要求完成交付，本质上可理解为“如何把事做成”。

然而，随着人工智能时代的来临，数字化系统定位的变化，不断爆发、持续迭代的业务需求与传统项目建设模式之间的矛盾愈发突出。数字化系统的管理，应该引入“产品化运营”的管理方式，实现业务和技术一体化运作，从面向短期目标、对准功能性的管理，变成面向价值创造、长期迭代的产品运营。

数字化转型

如上图所示，产品运营方式指将数字化转型方式，从线性、一次性的项目管理方式，转向以用户需求驱动的产品投资行为，企业数字化转型成果不再是交付后便固化不变的系统，而是按照产品化思路管理，严格遵循产品全生命周期管理要求，实现需求、研发、运营一体化闭环，在持续迭代中不断优化、创造价值。它既要承接业务变革的阶段性诉求，也要支撑业务持续优化与常态化运营的长期需求。

产品运营方式具有以下效益：

持续的价值创造。改变了过去面向短期目标的交付方式，通过明确的用户需求牵引产品持续迭代，进行产品的全生命周期管理，与业务共同发展并创造价值。

敏捷的业务响应。产品团队的业务与技术一体化运作，缩短了需求链条；服务化架构使交付更敏捷，将过去2个月以上的需求交付周期缩短到周级甚至天级。

投入有保障。将对企业数字化转型的投入视为产品投资，企业可以以产品为媒介，与企业内外部用户进行价值交换，内部用户提高的生产效率和外部用户愿意付出的商业价值都可以作为量化评估结果，从而企业基于投入产出回报计算投资价值，进行企业数字化转型评估。

团队有保障。改变过去项目结束后团队即解散的状况，通过将业务人员和IT人员融合为产品团队，围绕产品构建稳定的团队，保证了知识和能力的传承，也保障了持续的交付能力。

产品运营方式的落地，离不开业务与技术的深度协同，而这恰恰是传统企业数字化转型中最突出的痛点。在传统模式下，业务部门和技术部门之间存在明显的沟通鸿沟：业务部门抱怨技术部门不懂业务，无法精准落地需求；技术部门则抱怨业务部门需求模糊、变更频繁，难以高效推进开发。这种“两张皮”的运作模式，导致需求传递失真、落地效率低下，与产品运营所要求的敏捷响应、持续迭代理念格格不入，根本无法适配产品运营方式的核心要求。

事实上，人工智能时代数字化系统的定位已从“管理系统”转向“作业平台”，成为企业核心生产力工具，这也对产品团队的综合能力提出了更高要求。产品运营管理模式下，团队所需的不仅是扎实的技术能力，更需要深厚的业务理解能力——无论是业务模型设计、流程优化，还是数字孪生场景的模拟推演，都离不开对业务逻辑的精准把握。因此，笔者认为，破解协同难题、适配产品运营模式的关键，在于打破业务与技术部门的壁垒，将两者深度融合，打造业务与技术一体化的产品团队，实现需求、设计、开发、交付的全流程协同推进。

数字化转型

为产品团队配齐关键角色，是产品运营管理方式的重中之重。

1.落实产品经理责任制

如图所示，产品经理是整个产品团队的核心，是产品成功的第一责任人，产品经理的责任是树立产品愿景，明确产品规划，建设高绩效团队，对准业务价值持续交付和持续运营，对业务价值、投资回报和客户期望负责。产品经理具有需求、生产、运营和协调四大工作职能，作为产品经理，首先要思考的就是产品到底满足企业内外部用户的什么需求。当明确需求之后，产品经理需要进行合理的产品设计，并有效率地把产品生产出来。运营本质上是要让用户使用产品，通过用户连接倾听用户声音，基于真实、可信、准确的结果数据和用户使用反馈，持续驱动产品优化与创新。协调是产品经理的日常工作，通过协调不同职能的人员甚至部门，使其通力协作，获取最后的结果。

2.按角色组建业务和技术一体化产品团队

如图所示，在岗位角色、素质要求和组织对形势，业务和技术一体化产品团队与以前的项目交付团队有很大的不同。

业务场景师负责聚焦真实业务场景，精准识别痛点并输出可落地的业务解决方案。

业务架构师以服务化理念为核心，以数智底座为作业平台，自顶向下开展业务应用设计工作，围绕业务对象进行“数据/流程/应用”的一体化设计。

运营经理负责产品运营方案的设计及落地。通过业务运营，确保产品的业务价值目标实现；通过系统运营，确保产品交付的效率和质量；通过用户运营，连接用户，收集用户反馈，不断提升用户体验。产品的交付，

核心用户是产品的主要使用者，覆盖企业内部员工、外部客户及生态合作伙伴等关键使用者。

开发工程师负责用户个性化需求的定制开发与技术实现，涵盖前端开发、后端开发、三维建模等技术服务能力。

用户体验设计师负责用户体验设计，基于用户旅程，输出用户画像、体验地图、交互界面、用户场景及任务流等。

运维经理负责制定 IT 产品运维计划与运行保障机制，建立监控、预警、应急处置体系，及时处理系统运行异常，保障平台稳定、安全、高效运行。

技术架构师负责技术路线与技术栈选型，统筹管理素材库、组件库、协议库、模型库、向量库、知识库等数字化资产，规划多业务系统间的数据互通、共享与集成架构，支撑技术底座标准化与能力复用。

数据分析师负责数据清洗、深度分析及可视化呈现，为业务决策、产品迭代提供数据支撑。

数据科学家负责算法模型构建、训练及持续调优，赋能产品智能化能力升级与业务创新。

人工智能时代，数字化转型从来不是单一系统的升级，而是企业管理模式、组织架构与价值逻辑的全方位重构。从项目建设到产品运营的转变，本质上是企业数字化理念的迭代——不再将数字化视为一次性的工程交付，而是作为长期的价值投资，以用户需求为核心，以全生命周期运营为抓手，以业务与技术一体化团队为支撑，让数字化系统真正融入业务肌理、驱动业务创新。当产品化思维贯穿数字化转型的全过程，当稳定的产品团队承载起持续迭代的责任，当每一次优化都精准对接业务痛点、每一项投入都能形成可量化的价值回报，企业才能在充满不确定性的时代中，筑牢数字化底座，激活增长新动能，实现从“被动应变”到“主动创造”的跨越，让数字化真正成为企业高质量发展的核心竞争力。未来，唯有坚守产品运营的初心，持续深化业务与技术的融合，不断完善团队能力与运营体系，企业的数字化转型之路才能走得更稳、更远，在数字经济的浪潮中抢占先机、行稳致远。

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