數智化已成為推動產業(yè)轉型和經濟高質量發(fā)展的核心驅動力，促使企業(yè)運營環(huán)境發(fā)生根本性變革。與數字化的技術概念不同，數智化屬于數字技術的應用，想實現數智化，需要各方面的技術進步，開發(fā)數字技術與應用數字技術。在智能化生產、數字化治理和資源動態(tài)配置的浪潮中，傳統組織結構的剛性與低效性逐漸顯現；同時，數據資源的廣泛應用與智能技術的深入滲透對企業(yè)管理模式提出了更高要求，迫切需要從組織結構和運行機制層面進行全面革新。

企業(yè)基于數智化重塑組織結構的價值意蘊

基于數智化重塑的組織結構能夠為企業(yè)提供突破傳統限制、構建可持續(xù)競爭優(yōu)勢的關鍵保障，體現了其深遠的戰(zhàn)略意義與實踐價值。其一，數智化能夠推動組織結構從傳統科層制向扁平化、靈活化轉變，這種結構變革能夠提升組織的響應效率，為企業(yè)在市場環(huán)境中的快速適應與決策提供支持。其二，通過數據驅動優(yōu)化企業(yè)資源配置效率，數智化能夠使信息、資本與人才等關鍵資源高效流動，從而提升組織整體運行效能。其三，通過智能技術賦能，組織結構的重塑能夠打破傳統層級制的束縛，為企業(yè)的知識共享與創(chuàng)新活動提供更高的協同性與包容性，增強企業(yè)的內生創(chuàng)新動力。同時，數智化下的組織結構變革還能夠促進生態(tài)協同，通過建立開放的合作網絡，擴大企業(yè)價值創(chuàng)造的邊界，從而推動產業(yè)間的深度融合。

企業(yè)管理在數智化過程中面臨的挑戰(zhàn)

組織結構調整滯后

組織結構調整滯后是企業(yè)管理在數智化轉型過程中面臨的首要挑戰(zhàn)之一，對企業(yè)管理效能的全面提升形成了系統性阻礙。當前，部分企業(yè)的傳統組織結構多以科層制為基礎，其特點是層級分明、職能分工細化，然而這種模式在動態(tài)環(huán)境中的適配性逐漸下降。層級冗余導致信息傳遞路徑過長，決策效率低下，不利于企業(yè)快速響應外部市場變化。此外，傳統組織結構在面對數智化技術驅動的動態(tài)需求時，往往缺乏足夠的靈活性。一是技術的快速發(fā)展要求組織能夠隨時調整資源配置和決策流程，但僵化的層級關系限制了這種能力；二是傳統的上下級關系模式抑制了員工自主性和創(chuàng)新潛能的釋放，不利于數智化所要求的敏捷性和創(chuàng)新性文化的形成。

●數據決策能力不足

數智化環(huán)境下，傳統決策模式面臨數據量爆炸式增長與信息復雜性不斷提升的雙重挑戰(zhàn)，暴露出部分企業(yè)在數據決策能力方面的顯著不足。第一，部分企業(yè)中，傳統的決策方式常依賴經驗和有限的數據樣本，其在處理動態(tài)變化和多維度數據時顯得力不從心。而在數智化背景下，企業(yè)需面對大量異構數據的實時處理與分析需求，但現有決策模式無法有效提取數據中的潛在價值，導致決策精度和效率下降。第二，一些企業(yè)存在數據處理技術儲備不足的問題，具體表現為數據采集、清洗、存儲和分析環(huán)節(jié)的技術空白或薄弱，導致數據價值難以轉化為實際的決策依據。

崗位職責優(yōu)化困難

在數智化進程中，企業(yè)崗位職責優(yōu)化困難主要體現為崗位設計理念滯后于技術發(fā)展的要求。一方面，傳統崗位設計往往重視機械化的執(zhí)行與操作，忽視了對員工創(chuàng)新能力的激發(fā)與長期發(fā)展的規(guī)劃。在智能技術逐步替代基礎性、重復性任務的背景下，原有的崗位設置與職責劃分無法充分適應數智化時代的需求，導致員工角色定位模糊，進而影響崗位職責的重構和調整。另一方面，智能技術的廣泛應用改變了崗位任務的性質，部分傳統崗位的工作內容被高度自動化替代。然而，企業(yè)在崗位調整過程中缺乏對技術與人力協同關系的了整體競爭力的發(fā)揮，其核心在于跨組織協同生態(tài)的缺失，使得企業(yè)難以形成開放、互聯、共贏的價值鏈網絡。其一，由于企業(yè)間缺乏統一的數據標準和安全共享協議，各主體之間的數據流通受阻，較難實現多維度信息的實時交互與集成。這種斷裂式的數據管理模式直接導致供應鏈上下游環(huán)節(jié)的信息滯后或失真，進而削弱了資源配置的精準性與響應能力。其二，供應鏈與創(chuàng)新鏈的整合度不足進一步限制了企業(yè)的協同效率。部分企業(yè)往往聚焦于自身核心能力的提升，但忽視了與上下游伙伴及行業(yè)內其他主體的協同價值開發(fā)，導致整體生態(tài)的創(chuàng)新潛力未被充分釋放。

基于數智化重塑組織結構、創(chuàng)新企業(yè)管理的路徑

●構建敏捷化組織體系，激發(fā)企業(yè)創(chuàng)新活力

首先，企業(yè)需要具體實施扁平化的管理架構，從減少層級、縮短鏈條到強化執(zhí)行進行全方位調整。通過梳理現有部門職責，減少重復或冗余的管理層級，將傳統以功能劃分為主的部門轉型為以項目或業(yè)務單元為核心的模塊化團隊。例如，華為在全球市場的快速擴張中，通過梳理部門職責、減少管理層級，成功實現了決策流程的高效化。華為將傳統以職能劃分為主的部門轉型為以客戶需求為中心的業(yè)務單元，使每個單元能夠直接響應外部需求，同時賦予基層團隊更多的決策權利。

其次，設立跨職能項目團隊，構建高效的協作機制。數智化轉型中的復雜性和動態(tài)性決定了單一職能部門難以獨立完成任務，為此，企業(yè)需設立以項目為導向的跨職能團隊，解決跨部門協同的低效問題。

全局性思考，未能有效梳理新崗位的核心價值與能力要求，使得員工的技能發(fā)展路徑不明確，進而導致員工職業(yè)發(fā)展與企業(yè)戰(zhàn)略需求之間的不匹配。

生態(tài)協同機制薄弱

在數智化轉型過程中，企業(yè)生態(tài)協同機制薄弱成為制約其管理效能提升的重要挑戰(zhàn)。當前，企業(yè)間缺乏高效的數據共享與協同機制，阻礙著供應鏈與創(chuàng)新鏈的深度整合，限制

該團隊應以特定目標為核心，整合來自不同職能領域的專業(yè)人員，以確保團隊具備全鏈條的能力。例如，阿里巴巴在開發(fā)其新零售業(yè)務時，以具體項目為導向組建了跨職能團隊，整合了來自技術、運營、市場營銷、供應鏈管理等部門的專業(yè)人員。這些團隊以實現“線上線下一體化”為自標，通過靈活的溝通機制 （如每日例會和協作工具）和明確的績效指標（如OKR管理模式），高效推進項目開發(fā)。此外，通過數據共享平臺實現實時信息的可視化，團隊成員能夠基于同一數據源快速達成共識并制定行動計劃，從而提升整體決策質量與執(zhí)行速度。

重塑數智化決策模式，推進管理科學高效

第一，如第103頁圖1所示，企業(yè)應建立智能決策支持平臺，整合多維度數據資源，實現人力資源數據、市場信息與業(yè)務運營數據的深度融合。

第二，強化數據清洗與分析能力是確保數據質量的關鍵環(huán)節(jié)。企業(yè)需要配備專業(yè)的數據處理團隊或與外部技術服務商合作，通過算法優(yōu)化和數據挖掘技術對海量數據進行清洗與深度分析。海爾集團通過建立專業(yè)的數據處理團隊，對跨地區(qū)、跨業(yè)務單元的海量數據進行清洗和深度分析，確保數據的完整性與一致性。同時，通過與外部技術服務商合作，引入基于云計算的SaaS（軟件即服務）數據分析工具，以較低成本快速實現對銷售和生產數據的深入洞察，進而為市場決策提供了有力支持。

強化人機協同作業(yè)鏈，釋放組織價值潛能

第一，企業(yè)應通過智能化工具承擔基礎性、重復性的工作任務，為員工騰出時間與精力聚焦于更高價值的任務。例如，京東物流利用機器人流程自動化（RPA）技術和人工智能（AI）算法，將倉儲揀選、庫存管理和物流配送的許多重復性工作交由智能化工具完成。智能揀貨機器人和自動化運輸設備的引入，不僅大幅提升了工作效率，還使得倉儲員工可以專注于復雜的庫存優(yōu)化方案或異常問題處理，從而提高了整體運營效能。

第二，強化員工技能培訓，確保員工能夠適應數智化環(huán)境下的新崗位要求。企業(yè)需系統性地評估崗位職責的變化趨勢，并根據技術發(fā)展需求設計定制化的培訓方案。海爾集團在其“人單合一”模式的實踐中，通過在線學習平臺對員工進行數據分析和人工智能工具使用的專項培訓，同時針對不同崗位需求設計了定制化的職業(yè)技能認證體系。這一舉措使員工在適應新技術的同時，能夠更好地參與創(chuàng)新活動，并推動智能技術與人力資源的深度融合。此外，企業(yè)需對崗位職責進行全面調整，聚焦智能技術與人力資源的協同價值。如第104頁表1所示，通過重新梳理崗位核心價值鏈，明確人機分工邊界，將智能工具擅長的任務與員工獨有的創(chuàng)造性任務有效結合。

搭建數智化協同生態(tài)，拓展企業(yè)價值邊界

第一，企業(yè)應采用統一的數據標準和安全共享協議，以區(qū)塊鏈技術保障數據的透明性與安全性，從而實現跨企業(yè)、跨部門的數據流通。阿里巴巴通過其“菜鳥網絡”平臺，采用區(qū)塊鏈技術實時追蹤物流信息，確保了供應鏈上下游的數據透明化和安全共享。借助該平臺，供應鏈參與方可以隨時掌握物流狀態(tài)、庫存水平及采購計劃，實現資源的精準配置。

第二，企業(yè)可通過共建項目實現與合作伙伴在研發(fā)、設計、生產等環(huán)節(jié)的協同創(chuàng)新。華為在5G技術開發(fā)過程中，與全球運營商、芯片廠商以及設備供應商聯合建立創(chuàng)新實驗室，共同攻克關鍵技術難題。

第三，企業(yè)需建立基于數智化的生態(tài)化管理模式，以增強協作的持續(xù)性與韌性。京東在其智能供應鏈管理中，通過部署供應鏈管理系統和項目協作軟件，實現了任務的動態(tài)分配與實時跟蹤。京東通過開放式的合作平臺吸引了大量中小企業(yè)參與其中，形成了以數據驅動為核心的協同生態(tài)體系。通過實時數據共享和動態(tài)任務管理，京東不僅提升了自身的協作效率，還幫助中小企業(yè)在競爭中找到定位，從而共同構建了一個開放、共贏的生態(tài)環(huán)境。