价值对齐：“AI+Data”时代技术战略与组织进化的核心命题

在“AI+数据”深度重塑企业竞争力的今天，如何科学制定技术战略、推动组织进化，已成为决定企业高度与韧性的关键。2026 年 1 月，由【Yolanda科技见闻】与【矩阵起源】联合发起的年度栏目“AI+数据时代的技术战略与组织进化”正式开播。首期直播以“价值对齐——如何将技术贡献转化为战略语言”为主题，墨创数迹 CEO 汪丹Yolanda 担任主持人，邀请了中国信通院泰尔终端实验室数字生态发展部主任王景尧、彩食鲜终身CTO&曾任苏宁科技集团副总裁乔新亮、矩阵起源AI研发副总裁赵晨阳三位嘉宾，围绕技术价值衡量、落地路径、数据赋能与组织转型等议题展开深度对话，为行业带来兼具前瞻视野与实践参考的思想碰撞。

查看详细对话内容，需移步视频号【Yolanda科技见闻】查看直播回放。

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一、重新定义技术价值：四个维度构建评估体系

技术价值远不止“降本增效”，必须建立多维评估框架。王景尧博士指出，企业数字技术的价值应从“商业价值、技术价值、战略价值、安全价值”四个层面系统审视：

• 商业价值：技术必须带来可衡量的商业回报，避免陷入“为技术而技术”的陷阱。
• 技术价值：推动技术架构持续演进，如借助大模型提升算法能力、通过云原生增强系统弹性。
• 战略价值：支撑企业长期发展，例如积累数据资产提升估值，或构筑智能化行业壁垒。
• 安全价值：随着AI与数据的深化应用，隐私计算、异常检测等能力成为不可或缺的价值维度。

乔新亮进一步强调，技术价值的本质是 “通过产品取代重复性劳动” ，解放人力以专注创造性工作。他以华为为例指出：“若企业内部仍存在大量重复性岗位，即使业务成功，其数字化水平也难言优秀。”

二、技术落地：从“效率工具”到“核心竞争力”

技术落地常陷入 “重概念轻实效” 的困境，嘉宾们结合实战案例揭示了破局之道。

取代人力：技术价值的终极体现

乔新亮认为，技术的核心价值不是 “支撑业务”，而是 “取代业务部门的重复工作” 。例如：

• 直销场景案例 ：某大客户通过引入大模型 + RPA 技术，将合同审核流程从 “人工跨部门流转” 优化为 “系统自动校验 + 人工复核”，两周内实现法务审核效率提升 300%，并可直接测算 ROI 后全公司推广。
• IT 运维自动化 ：通过 AI 构建智能运维平台，将服务器故障检测、日志分析等重复性工作自动化，使运维团队规模缩减 40%，人力成本降低显著。

数据底座：技术落地的基础设施

赵晨阳指出，企业数据呈现 “多样性、多模态、非结构化” 特征，挖掘价值需构建 灵活的数据底座 。矩阵起源的解决方案采用 “存算分离架构 + AI 智能管道”，可统一纳管 ERP 数据、IoT 传感器数据、客户文档等多源信息，并通过自然语言接口降低业务部门使用门槛。例如：

• 制造业数据治理 ：某汽车厂商通过该底座整合生产、供应链、客户反馈数据，实现质量问题溯源效率提升 80%，新产品研发周期缩短 30%。

开源优先：数字化时代的增长逻辑

王景尧强调，中国企业成本已处于全球低位， “节流空间有限，开源才是关键” 。通过数字化手段开拓新市场、挖掘潜在客户，例如：

• 木材企业转型 ：某木材厂商通过互联网数据分析发现客户对 “定制化木艺零件” 的需求，从原材料销售转型为加工品服务商，营收增长 200%；
• 软件企业获客 ：通过数字化工具分析中小企业痛点，推出轻量化 SaaS 产品，获客成本降低 60%，市场份额快速扩张。

三、组织进化：架构与人才的双重变革

技术落地的深层挑战在于组织惯性。嘉宾们一致认为，数字化转型需同步推动组织架构与人才体系变革 。

IT 部门的重新定位

乔新亮直言：“传统 IT 部门若仅作为‘技术施工队’，未来必然被淘汰。”IT 部门的核心使命应是 “通过产品提升企业人才密度” ，而非追求 “引领业务”。例如：

• 考核指标重构 ：某企业将 IT 团队 KPI 从 “项目交付量” 改为 “取代重复工作量”，要求每 10 人团队每季度需输出至少 1 个自动化工具，直接替代业务部门基层工作。
• 业务与 IT 协同 ：业务部门负责数据分析与场景定义，IT 部门提供技术支持，避免 “IT 主导业务重塑” 的常见陷阱。

数据驱动的业务重塑

赵晨阳指出，数据挖掘的责任主体是业务部门，IT 部门需通过工具降低业务部门的数据分析门槛。例如：

• 销售场景赋能 ：通过大模型构建智能销售助手，实时分析客户需求、生成报价方案，使销售人员人均客户触达量提升 100%，转化率提高 25%。

结语

在技术迭代加速的今天，企业需以 “价值对齐” 为核心，将技术战略与业务目标深度绑定。正如乔新亮所言：“技术的终极目标不是取代人，而是让人摆脱重复性劳动，专注创新与洞察。” 未来，只有那些能将技术转化为核心竞争力、同步推动组织进化的企业，才能在 AI 时代的竞争中脱颖而出。