17｜决策：如何规划企业的智能大脑？
灵犀
你好，我是灵犀。
在大多数新事物的应用过程中，通常会经历三个阶段——“有没有”、“多不多”、“好不好”。这个简单的认知模型同样适用于我们理解从信息化，到数字化，再到智能化的演进路径。
接下来，我们可以结合近期京东推出的热门项目“七鲜小厨”，以餐饮业为例从整体视角先看一下这三个阶段的发展过程。
一、信息化阶段：解决“有没有”的问题
信息化阶段关注的是“有没有”。在这一阶段，通常以角色或岗位为支点，通过上线一个个点状系统，解决局部业务流程中的效率问题。例如，在餐饮行业，早期的叫号系统、团购抢券平台等，都是典型的案例。
因此，信息化可视作是在原有业务流程基础上叠加数字工具，而并非对业务逻辑进行重构。然而，这种“工具式”叠加也有明显的局限性。比如，造成不少信息孤岛和流程断点。
二、数字化阶段：解决“多不多”的问题
当“有没有”的问题解决后，就进入了“多不多”的阶段，即关注信息覆盖的“宽度”。
这个阶段的关注点在于：将原本零散的点连接成线、成面，形成横向贯通的能力。例如，美团就是数字化阶段的典型代表，它通过将用户、餐厅、骑手等多个环节连接起来，实现了信息的高效流动。
这种连接不是人可以完成的，必须依赖数字化技术，将分布在不同空间、不同时间的业务节点，进行实时、跨时空的对接。在这个过程中，数据就像是穿梭在各环节之间的“信使”，使原本孤立的点，逐步串成一个整体。
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AI
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1. 智能化时代下的两种核心业务运行模式：模型驱动和目标驱动，都属于知识驱动，具备自主理解、决策与执行的能力，旨在实现业务流程的全自动化运行。 2. 智能原生时代中的数据处理机制，尤其是“数据向知识的转化”这一关键环节，强调了代码库的价值，以及代码库和数据库打通的重要性。 3. 企业中存在不仅代码空间和数据空间，还有文档空间、制度空间等各个相对独立的空间，未来有必要建立一套统一的术语与概念体系，以确保不同空间底层语义的一致性。 4. 从信息化、数字化到智能化的系统性分析围绕“业务运行模式”与“数据处理机制”两个核心维度，梳理了不同阶段的演进特征与关键变化。 5. 从数据到信息，再到知识的转化能力不断提升，推动着机器在决策中的比例不断提升，构成贯穿始终的逻辑主线。 6. 未来关键议题之一是如何构建知识转化的闭环，让“智能大脑”能够随着业务具有“成长”的能力。 7. 目标类智能体是当前和未来技术创新非常活跃的方向之一，未来发展的重点趋势值得关注和探讨。
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