西方企業(yè)工商管理新發(fā)展態(tài)勢研究

摘要：文章主要以歐美企業(yè)為例，對西方企業(yè)工商管理的最新發(fā)展趨勢以及關(guān)鍵問題進行討論，分析得出：在西方工商管理領(lǐng)域，數(shù)字化改革已不再是單純指企業(yè)對數(shù)字技術(shù)的運用，它會影響到企業(yè)整體管理的理念，以及整體組織的模式。在全球化的背景下，歐美企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的主要方向有三個，包括企業(yè)數(shù)字化已經(jīng)成為發(fā)展戰(zhàn)略；數(shù)字時代的風險防控方向也發(fā)生了極大變化，例如ESG治理；并涉及技術(shù)倫理領(lǐng)域，其中還穿插著技術(shù)道德的問題；組織管理模式趨向柔性化、生態(tài)化等。這些管理模式變革的主要挑戰(zhàn)體現(xiàn)在三個方面，人員技術(shù)差異，技術(shù)倫理存在問題，以及組織結(jié)構(gòu)需要創(chuàng)新。通過具體的案例分析，表明了當前數(shù)字化轉(zhuǎn)型的趨勢建立在良好的組織結(jié)構(gòu)與治理體系之上，并且在技術(shù)迅速發(fā)展的同時，要保留人工存在優(yōu)勢的地方，從而為全球化的企業(yè)管理提供軟硬舉措兼施的整體管理模式。關(guān)鍵詞：數(shù)字化轉(zhuǎn)型ESG治理敏捷組織技術(shù)倫理多元戰(zhàn)略一、前言數(shù)字浪潮不僅為現(xiàn)代西方企業(yè)的工商管理活動創(chuàng)造了技術(shù)賦權(quán)與管理思維迭代變革的“雙元邏輯”。就企業(yè)的數(shù)字轉(zhuǎn)型來看，企業(yè)不僅擺脫了單向度的技術(shù)工具而轉(zhuǎn)向了包括企業(yè)研發(fā)、生產(chǎn)的全鏈條智能業(yè)務管理模式，從已有的相關(guān)文獻來看，數(shù)字技術(shù)的應用大大降低了戰(zhàn)略決策的空間與時間維度，同時也有助于削弱組織邊界的“模糊感”。不過，這樣的結(jié)構(gòu)性變革到底對現(xiàn)代科層型組織管理帶來了怎樣的挑戰(zhàn)尚未得到清晰的詮釋。例如，微軟Azure平臺的智能算法，基于全球物流鏈回路體系的業(yè)務導向優(yōu)勢，提高了企業(yè)的全球供應鏈實時響應，但“黑箱”決策機制下“馬爾薩斯陷阱”的隱秘性，使得43%的供應鏈管理者擔憂對人工智能邏輯的理解等問題（Microsoft，2023）。此外，以特斯拉數(shù)智工廠人機混搭的合作制，雖然提高了勞動生產(chǎn)效率，但由此引發(fā)的“愛因斯坦的火車效應”等倫理挑戰(zhàn)，更是暴露了技術(shù)賦權(quán)下的企業(yè)治理困境。在這樣的背景下，數(shù)字浪潮正在從技術(shù)工具而轉(zhuǎn)化為管理價值排序變革的深層動力?，F(xiàn)有文獻圍繞這一問題的論述，存在一個較大的理論斷裂。很多文獻更多關(guān)注數(shù)字技術(shù)帶來的效率提升效應，卻忽視數(shù)字技術(shù)對企業(yè)治理權(quán)力結(jié)構(gòu)的拆解作用（Teece，2020）。比如，蘋果公司利用區(qū)塊鏈技術(shù)提供供應鏈產(chǎn)品碳足跡報告、摩根大通使用的大氣變化衡量模型，均意味著企業(yè)試圖在技術(shù)理性與企業(yè)的社會責任之間重新作出計算。西門子的風險警示體系，更說明大數(shù)據(jù)分析正在重塑企業(yè)管理階層的風險管理體系，然而這些方法不能闡釋以技術(shù)為核心同時又帶有偏見性質(zhì)（例如：對于咖啡文化沖突問題、亞馬遜算法歧視等問題）的新類型的組織矛盾的深層原因（姜瑞，2024）。那么接下來，就再結(jié)合管理哲學和一般社會學的觀點視角，進一步解剖工商管理創(chuàng)新的雙軌性之義。譬如，以微軟、特斯拉、Meta等西方企業(yè)所給出的轉(zhuǎn)型范例。而伴隨數(shù)字賦能重構(gòu)工商管理決策的優(yōu)先次序，當下隨著ESG治理制度化的時代到來，企業(yè)治理權(quán)力版圖會被怎樣重構(gòu)。譬如，荷蘭ING銀行所給出的敏捷化轉(zhuǎn)型范例，對那些本應當提升效率的IT系統(tǒng)，卻出現(xiàn)各個部門之間開始逐漸在不可見的藩籬，所揭示地從技術(shù)工具到文化適配的一條深層次矛盾所在；又譬如，大眾汽車出現(xiàn)對技能更新所造成的斷層危機，所揭示的是人才培養(yǎng)制度和合規(guī)流程之間依然存在的一條斷層現(xiàn)象（李爽，2021）。而從這些現(xiàn)實的案例中，給出的一種結(jié)論是：在技術(shù)治理與管理倫理需要“共生共進”的一大總體性場域中，新衍生出的“共生共進”的全新動態(tài)適應管理范式，正努力開啟它自己的解題思路。二、西方企業(yè)工商管理發(fā)展的最新態(tài)勢當下的最新態(tài)勢，是在全球化、數(shù)字化浪潮之中，企業(yè)管理理論與實踐的深度革命。本節(jié)內(nèi)容，通過對當今西方發(fā)達國家成功企業(yè)的實例介紹，把工商管理的新發(fā)展態(tài)勢講透，弄清其中有什么樣的推動力，在發(fā)展的過程中有什么樣的挑戰(zhàn)。（一）數(shù)字化戰(zhàn)略不斷轉(zhuǎn)型在歐美等發(fā)達國家和地區(qū)的工商企業(yè)中，數(shù)字經(jīng)濟戰(zhàn)略正在加速轉(zhuǎn)型并逐步深入，成為企業(yè)發(fā)展與創(chuàng)新的核心推動力。大數(shù)據(jù)的應用不僅影響著企業(yè)的流程、效益改善及業(yè)務發(fā)展，還影響著企業(yè)對于內(nèi)部的管理，以及供應鏈管理、客戶價值服務等方面，構(gòu)成了一條大數(shù)據(jù)價值鏈（張彩秀，2024）。而且數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的投入，需要提升基于人工智能的倫理審核、風險控制系統(tǒng)等，并防止產(chǎn)生濫用數(shù)據(jù)的技術(shù)性風險。例如，在制造業(yè)領(lǐng)域，基于數(shù)字孿生構(gòu)建制造流水線可以做到“先用數(shù)字模型‘想’透徹再讓流水線‘試’明白”。特斯拉的數(shù)字孿生化產(chǎn)線部署了數(shù)量高達10萬個的傳感器，可以在其生產(chǎn)流水線的板子上把線路板“虛擬”一遍，把制造工序的研發(fā)時間從數(shù)周降到幾小時。此外，借助數(shù)字孿生進行預先仿真，還可以顛覆制造業(yè)的積累經(jīng)驗試錯理念。比如，微軟公司建立在Azure云平臺上的AI中樞系統(tǒng)主要為3方面服務：供應鏈預測、能源管理、客戶管理。它們訓練出的算法，會根據(jù)數(shù)據(jù)流實時調(diào)整以優(yōu)化世界各地微軟數(shù)據(jù)中心的運行過程，形成一個完美的決策反饋（Porteramp;Heppelmann，2023）。消費者交互方面，最主要的表現(xiàn)是重構(gòu)情景化體驗。耐克通過AR技術(shù)以及通過測量鞋底，構(gòu)建消費者足模信息數(shù)據(jù)庫，用于指導耐克設(shè)計研發(fā)生產(chǎn)環(huán)節(jié)，使得新產(chǎn)品發(fā)布周期減少40%（劉靜，2021）。對于消費者數(shù)據(jù)，進行資產(chǎn)化管控，是企業(yè)價值創(chuàng)造鏈由線性產(chǎn)品向雙向交互演進的體現(xiàn)。亞馬遜，通過機器學習來提升智能推算率，并同步生成動態(tài)用戶畫像。然后對模型進行動態(tài)訓練，從而形成神經(jīng)網(wǎng)絡系統(tǒng)，用于推算用戶的潛在需求，以便銷售和庫存管理方面達成動態(tài)協(xié)同（AmazonWebServices，2023）。企業(yè)制度結(jié)構(gòu)的數(shù)字化重構(gòu)，是賦能戰(zhàn)略運作的重要基礎(chǔ)。荷蘭ING銀行“敏捷部落”的運營模式，將原有的金字塔型結(jié)構(gòu)重新分解為由340個數(shù)字工作團隊組成的“敏捷部落”，并為其提供數(shù)據(jù)云及相應的決策權(quán)；信貸業(yè)務審批環(huán)節(jié)，從以往的14個步驟縮減為3個決策環(huán)節(jié)，并借助數(shù)據(jù)分析模型完成信用風險等級自主評估和最優(yōu)收益決策。谷歌母公司Alphabet的“探月工程”計劃，借助人工智能數(shù)據(jù)存儲平臺，實現(xiàn)對量子計算、自動駕駛等多業(yè)務領(lǐng)域的數(shù)字協(xié)同，具有分布式的研發(fā)流程，較好地解決了“技術(shù)創(chuàng)新”與“產(chǎn)業(yè)進步”的沖突。越來越多的企業(yè)投身到數(shù)字轉(zhuǎn)型的浪潮中，所帶來的風險是后知后覺的。比如，耐克發(fā)布的虛擬試鞋的移動APP，就面臨著生物信息商業(yè)化的隱私危機，逼迫該行業(yè)的技術(shù)突破和用戶關(guān)懷劃出底線。微軟推動AI分析程序，所研發(fā)出的算法可解釋性評估機制，即算法都必須滿足解釋性的可驗證性，并且負責的決策需要將關(guān)鍵參數(shù)可追溯。西門子推出風險模擬系統(tǒng)，通過NLP技術(shù)對各國87份文件實時解讀、數(shù)據(jù)模擬，提前預估貿(mào)易限制對分公司的影響。這些事例可以充分體現(xiàn)出數(shù)字技術(shù)助力ESG的實踐已經(jīng)開啟。（二）風險管理是主要面向大數(shù)據(jù)時代的到來，已然推動風險成為跨國企業(yè)高層管理關(guān)注戰(zhàn)略地位的要素，風險管理的特征：從以往單一的財務風險防范正逐步拓展到環(huán)境社會治理（ESG）和倫理技術(shù)風險協(xié)同治理的維度。蘋果公司的區(qū)塊鏈碳賬戶追蹤121家關(guān)鍵供應商，可以看到每一條供應鏈的碳足跡，實現(xiàn)了供應鏈中67%的企業(yè)碳排放可視化，迫使85%供應商去使用清潔能源（EUCommission，2023）。摩根大通公司的JPMorganClimate模型，鎖定價值15%的高風險能源資產(chǎn)，但置換的綠色債券只有7%，體現(xiàn)出的技術(shù)理性與資本逐利性的本質(zhì)矛盾，是環(huán)境風險和技術(shù)風險嵌入金融風險的管理機制（Teece，2020）。地理政治風險預警由“主觀預判”向“大數(shù)據(jù)決策”發(fā)展。西門子公司構(gòu)建的數(shù)字沙盤，以自然語言處理技術(shù)實時解讀有關(guān)87個國家的政策及智庫報告，通過知識建模關(guān)聯(lián)風險傳導路徑（McKinseyamp;Company，2023）。在2023年3月初，做出風險提示，使其得以將核心的零部件產(chǎn)能轉(zhuǎn)出在東歐地區(qū)的制造工廠，轉(zhuǎn)移到了墨西哥制造廠，由此避免了2.3億歐元的潛在損失。改變了企業(yè)全球供應鏈構(gòu)建的邏輯。技術(shù)賦能引發(fā)倫理危機，是新技術(shù)環(huán)境下提出的新問題。像美國的亞馬遜，在人力資源智能算法評估時，存在對性別偏見歧視等情況。女性員工投遞求職申請時，其成功率僅為男性的1/2。這引起了各界廣泛關(guān)注，公司成立了算法倫理委員會，并對該決策模型進行了公正性審查。針對Meta元宇宙場景應用中“用戶隱私使用事件”的評價體系，引入了移動數(shù)據(jù)隱私體系與用戶授權(quán)動態(tài)分配機制。該體系既需保持虛擬與現(xiàn)實情境的分離，又須避免隱私保護“高墻”的隔離，從而有效緩解了虛擬場景用戶體驗感與個人信息保護之間的沖突。針對大眾公司推行工業(yè)信息化技術(shù)操作，涉及機器人識別對工人產(chǎn)生潛在技術(shù)威脅，造成工人技能落后形成技術(shù)脫節(jié)、保護成本上升等困境，企業(yè)在推進技能保護中進行了工業(yè)4.0輔助技能培訓、終身技能積分及認證措施，將轉(zhuǎn)型期延長了18個月?，F(xiàn)有風險管理技術(shù)趨于治理和價值范式的交織發(fā)展。微軟Azure通過AI平臺分析，但客戶卻必須同時打開自動算法決定追蹤模塊，算法追蹤選擇的路由在可視化界面里可見各變量權(quán)重。荷蘭ING集團，把ESG評分引入貸款流程設(shè)計，進而建立了環(huán)境影響和違約風險指數(shù)的二維綜合評分體系，其中綠色環(huán)保中小企業(yè)占比增加到38%。這說明當前風險管理不再局限在單純的管控范疇，而是關(guān)系范式、技術(shù)范式以及價值范式的有機整合。（三）多元策略是發(fā)展趨勢現(xiàn)在西方公司管理學界積極探索的戰(zhàn)略模式，即多元化戰(zhàn)略模式，有著技術(shù)進步和市場不穩(wěn)定性綜合挑戰(zhàn)。在業(yè)務層面上，谷歌公司的母公司Alphabet的“探月工程”模式所體現(xiàn)出來的模式最有特點，它由母公司Alphabet設(shè)立的子企業(yè)X實驗室和風險投資部，打造出了母公司Alphabet公司的主導業(yè)務板塊，以及一些高精尖技術(shù)領(lǐng)域的探月型企業(yè)模式。這種方式既能夠保證母公司Alphabet公司傳統(tǒng)的業(yè)務板塊穩(wěn)固，又能保護好其他如量子計算、生物技術(shù)等未來創(chuàng)業(yè)成果，使其從單純的互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)轉(zhuǎn)型為科技生態(tài)產(chǎn)業(yè)集群（王海麗，2024）。荷蘭ING銀行的340個“敏捷部落”，使得原本的信貸業(yè)務審批需要14個審批流程變?yōu)?個審批流程。但是，由于它們之間的應用程序不兼容，導致成員協(xié)同辦公流程減緩了28%，這就是“柔性的≠高效化”法則，同時也使ING銀行成為金融機構(gòu)里的“柔性組織模式”，成為銀行新模式的引領(lǐng)者（馬茹菲，2015）。整合技術(shù)融入戰(zhàn)略建立新商業(yè)價值鏈。通過耐克研發(fā)出的基于AR與AI人體識別技術(shù)的智能體驗產(chǎn)品，一方面能夠讓消費者實現(xiàn)手機端3D足部虛擬體驗，另一方面讓消費者足印反向傳送至后端研發(fā)設(shè)計，實現(xiàn)設(shè)計研發(fā)、個性化生產(chǎn)的迭代閉環(huán)，將消費體驗端口前推至源頭需求設(shè)計，超越傳統(tǒng)制造鏈式價值鏈。微軟Azure云平臺的演化。更完整，也更具借鑒意義。微軟企業(yè)智能云分析系統(tǒng)，作為企業(yè)管理商的角色逐漸淡化，更像產(chǎn)業(yè)服務商的角色。開放的API讓用戶接入AI操作系統(tǒng)，實現(xiàn)AI應用開發(fā)端平臺化共享，讓微軟技術(shù)服務型產(chǎn)品的收益，占到了微軟業(yè)務收入比重的38%。組織適應性問題治理。星巴克進入東南亞市場借助數(shù)據(jù)建模分析的標準化選址地圖卻不顧當?shù)厮氂械牟枞~文化和社交屬性，最終使得超過20%的新店因客流問題在開業(yè)當年便選擇退租，體現(xiàn)出算法和地域文化的適配性問題。亞馬遜AI招聘的性別歧視被發(fā)現(xiàn)，則體現(xiàn)出算法工具和組織價值可能不和諧。企業(yè)借助算法進行精準決策，卻付出價值絕對平等的代價。像大眾的數(shù)字化轉(zhuǎn)型實例也頗具典型，數(shù)字化生產(chǎn)安排中孕育的智能化生產(chǎn)線，它沒辦法繞開傳統(tǒng)工人所能掌握的操控技術(shù)鴻溝，將為組織治理帶來巨大挑戰(zhàn)。高層讓其以AR技術(shù)支持，完成生產(chǎn)環(huán)節(jié)方面的具體操作培訓，并完善技能證書與技能積分制度，挽回組織能力改造和提升的時滯。以上案例說明，新興企業(yè)整合式戰(zhàn)略的有效踐行離不開技術(shù)整合、組織轉(zhuǎn)型和文化轉(zhuǎn)型的協(xié)同。Meta元宇宙的戰(zhàn)略失敗，解決用戶隱私問題也是重中之重。這啟示我們，企業(yè)應建立動態(tài)倫理審核體系，回應因技術(shù)突破導致的現(xiàn)行規(guī)制失靈問題。目前管理創(chuàng)新還呈現(xiàn)出悖論的樣態(tài)：技術(shù)賦能雖促使決策更高效卻使價值沖突不斷升級，組織柔性使組織機制變強健卻使文化趨弱，生態(tài)擴展雖擴大企業(yè)的空間卻使企業(yè)面臨的風險更多。未來多元戰(zhàn)略發(fā)展趨勢可能圍繞著規(guī)制數(shù)字架構(gòu)、靈活性的組織打造、構(gòu)建商業(yè)倫理體系等方面展開。三、西方企業(yè)工商管理發(fā)展的困境分析（一）面臨人員管理多樣性的困境全球化浪潮下，工商管理面臨人員管理多樣性的困境。通常，這種問題集中體現(xiàn)在跨國企業(yè)文化對接、技術(shù)對接和組織對接三大方面。以星巴克為例，在東南亞市場曾被一樁“文化對接”的問題所困擾：星巴克標準化的咖啡服務和東南亞強大的“茶文化”發(fā)生了沖突。而以大數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)的咖啡館布局模型之所以在東南亞失敗，最大的障礙不是在于標準的缺失，而是在于對當?shù)匚幕尘暗暮鲆暋８鼮樯跽?，雖然作為外派高級別管理人員，但當?shù)睾献魅藛T中對組織變革存在“阻力”的現(xiàn)象仍然出現(xiàn)。這種現(xiàn)象甚至對企業(yè)內(nèi)部生產(chǎn)運行造成了影響，導致跨國企業(yè)合作過程中產(chǎn)生了難以化解的“沖突”。要解決這一“困境”，應當構(gòu)筑一種新機制，即打破不同文化之間“擰麻花”的新機制。技術(shù)設(shè)備與多元價值觀的張力在人資管理中一直存在，亞馬遜的AI人力資源篩選系統(tǒng)在選聘女性時就存在著“錯誤”的數(shù)值反饋，因其訓練的數(shù)據(jù)集存在著偏差，使用AI招聘的婦女的比例是用篩選出的總體招聘申請者的20%（NationalHighwayTrafficSafetyAdministration，2023）。這預示著，一旦技術(shù)效率目標和組織公平目標在技術(shù)算法中出現(xiàn)沖突；在傳統(tǒng)控制方法中，卻沒有方法對價值實現(xiàn)的隱性風險進行糾正和轉(zhuǎn)移。微軟為解決這一難題，專門設(shè)計了算法透明度審議流程，要求每個雇傭系統(tǒng)的人才決策算法必須實現(xiàn)可解釋性和評估倫理影響。這一技術(shù)手段的自我調(diào)節(jié)方式，自然而然，成為多元價值觀調(diào)節(jié)的個案。智能化轉(zhuǎn)型引發(fā)的人才能力分化重新定義了組織能力構(gòu)建。德意志大眾公司在打造智能工廠的過程中，舊的職工群體因為設(shè)備操作與數(shù)據(jù)分析，這兩項技能都存在短缺。導致對智能型車間的技術(shù)能力不足，使得數(shù)字化轉(zhuǎn)型的實際改造周期被迫延長。它的智能工廠改造中，舊職工群體的AR學習完成率僅為58%，35周歲以上的人才流失率上升了40%。這反映了智能化轉(zhuǎn)型下的人才代際不公。荷蘭ING銀行的敏捷組織變革中，由職能型組織向跨功能小組模式的調(diào)整，使員工的能力提升既要強調(diào)對某領(lǐng)域的深度認知，又要體現(xiàn)出組織戰(zhàn)略圖景的廣泛把控，這就與傳統(tǒng)的崗位能力的定義產(chǎn)生了巨大沖突。Meta元宇宙的團隊管理正在成為新風口下的燙手山芋。就比如說，它的虛擬空間開發(fā)，日常的協(xié)作需要橫跨全球的十幾個時區(qū)，經(jīng)常被溝通錯位和理念沖突攪得一團糟。當北美工程師的線性開發(fā)思維與亞洲團隊的迭代創(chuàng)新偏好產(chǎn)生碰撞時，如果僅靠協(xié)同軟件進行彩繪修修補補，是遠遠不能解決本質(zhì)問題的。所以，團隊現(xiàn)在正在試圖把“文化補丁”植入進去，通過數(shù)字孿生構(gòu)建虛擬沙盤，讓全球團隊實現(xiàn)腦力同頻的狀態(tài)。（二）面臨技術(shù)管理驅(qū)動的挑戰(zhàn)技術(shù)管理驅(qū)動下的新型挑戰(zhàn)正深刻重塑企業(yè)運營范式，其復雜性反映在技術(shù)系統(tǒng)與組織能力的適配矛盾之中。例如，微軟Azure云平臺在推進智能決策系統(tǒng)時，保證算法透明度上的困境，就具有一定代表性。機器學習模型顯著提升了供應鏈預測精度，然而，決策邏輯的黑箱特性使得管理問責體系空轉(zhuǎn)。同時，執(zhí)行算法的高效性，由于受到合規(guī)管理的影響，也延長了40%的算法開發(fā)周期。這也說明，高效管理和技術(shù)治理驅(qū)動產(chǎn)生的技術(shù)邏輯之間有一定矛盾。最終結(jié)果就是，導致企業(yè)的算法執(zhí)行效力降低。特斯拉工廠數(shù)字化改造的工場數(shù)字改造中的技術(shù)依賴性的風險具有警示性。當生產(chǎn)線幾乎完全借助物聯(lián)網(wǎng)的傳感器網(wǎng)絡在運行的時候，單個節(jié)點上的信息失真都會引發(fā)全系統(tǒng)的誤判。比如2023年第三季度出現(xiàn)的受射頻干擾誤停機事件造成了高達兩萬多輛的產(chǎn)銷量損失。也讓企業(yè)警醒，決定采用混合式控制，即保留人工的干預通道（甄樹寧，2015）。數(shù)據(jù)治理的邊界模糊問題，在消費端創(chuàng)新中持續(xù)發(fā)酵。耐克設(shè)計APP搞虛擬試穿本身是個好主意，結(jié)果用戶足型信息的商業(yè)化應用引發(fā)隱私權(quán)爭議?，F(xiàn)在企業(yè)不得不在數(shù)據(jù)池里裝“隨時反悔”按鈕，即在數(shù)據(jù)池設(shè)計之初就嵌入動態(tài)授權(quán)機制，導致創(chuàng)新收益硬是被合規(guī)成本啃掉了一大半。Meta元宇宙因歐盟《數(shù)字服務法案》被迫開發(fā)11個區(qū)域定制隱私協(xié)議，合規(guī)成本高達項目預算的19%，這種現(xiàn)象給人的感覺就是監(jiān)管嚴重滯后，引起了和科技公司中激進派的矛盾。技術(shù)工具與戰(zhàn)略目標的協(xié)同失調(diào)，大概也屬于多數(shù)企業(yè)的通病。西門子的風險雷達能掃遍87國政策文本，結(jié)果數(shù)字沙盤和企業(yè)戰(zhàn)略開始互扯頭花。系統(tǒng)里剛亮出東歐撤退警告，管理層就陷入數(shù)據(jù)理性與市場野心的互搏之中。而摩根大通，在用氣候模型篩出高危能源項目后，卻被董事會定下的盈利指標緊逼。最終，通過綠色金融衍生品進行風險轉(zhuǎn)嫁，而非實質(zhì)性業(yè)務調(diào)整。說到底，技術(shù)工具在董事會里終究還是得給盈利指標讓位置。（三）面臨組織結(jié)構(gòu)需要創(chuàng)新的挑戰(zhàn)讓傳統(tǒng)企業(yè)搞數(shù)字化轉(zhuǎn)型，活脫脫像給百年老宅裝智能家居——荷蘭ING銀行就是個典型。他們掄起錘子砸掉部門墻，其將340個跨職能小組植入扁平化架構(gòu)時，雖顯著提升決策效率，卻引發(fā)“技術(shù)部落主義”隱憂——自主選擇的數(shù)據(jù)分析工具導致系統(tǒng)兼容性斷裂，使跨職能小組協(xié)作成本非但沒降低反倒上升了28%。所以說，組織扁平化不是拆了墻就完事，得把技術(shù)標準和團隊默契這兩塊磚同時砌進去，否則敏捷改革就是拆東墻補西墻的糊涂賬。科技巨頭的多元化戰(zhàn)略也面臨協(xié)同困境。雖然，Google“登月計劃”的實驗室機制鼓勵了公司里的量子計算、無人駕駛等各技術(shù)的發(fā)展，但一旦數(shù)據(jù)隔絕后，企業(yè)多元化的每個模塊彼此作用較弱，造成搜索中積累了大量數(shù)據(jù)，卻并不能助力醫(yī)藥健康的研究等成果，這最終導致組織結(jié)構(gòu)開始改變，適得其反地打破了內(nèi)部各部門，重新創(chuàng)建了跨部門協(xié)作。然而這種沖突也反映了，多元化的業(yè)務必須建立在一個知識共享系統(tǒng)上，而非一個技術(shù)孤立模塊上。制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型正在上演著“新舊共生”。西門子工廠，物聯(lián)網(wǎng)團隊和老師傅們的技術(shù)，前者依賴數(shù)據(jù)橋梁悄悄“學習”老師