每当谈及企业数字化转型 ， 多数人想到的是人工智能、大数据等高端技术的应用 ， 或是原有业务流程和运营方式的数字化与自动化 ， 实现大幅降本增效等 。 然而 ， 对于急需在数字时代找到生存之道的企业来说 ， 数字化转型的要求远不止于此 ， 而是指向一场彻底的管理范式变革 。 通过使用数字技术工具 ， 企业应当要实现战略思维、业务流程、组织架构和商业模式的全方位重塑 ， 构建以数据为关键驱动要素的价值创造体系 ， 从而确保在日益激烈的市场环境中获得核心竞争力和可持续增长 。 在新冠全球大流行等因素的共同催化下 ， 当前企业开展数字化转型已不再是一道“要不要做”的选择题 ， 而是一道“该怎样全力以赴”的必答题 。
然而 ， 与美好预期相比 ， 企业数字化转型的现状却差强人意 。 麦肯锡咨询公司对全球800多家传统企业开展的 调研结果显示 ， 尽管已有70%的企业启动了数字化 ， 但其中的71%仍然停留在试点阶段 ， 85%的企业停留时间超过一年以上 ， 迟迟不能实现规模化推广 。 多数企业数字化转型迟缓的原因主要集中于三方面：第一 ， 数字化转型的前期成本投入巨大而短期内效益不明确 ， 导致企业不敢大范围开展；第二 ， 大部分传统企业对数字技术了解不充分 ， 导致缺乏清晰的数字化战略和转型路线图 ， 以致踌躇不前；第三 ， 大量缺乏既懂得数字技术和数据管理 ， 又通晓产品和业务运营的复合型人才 。 基于这些短板 ， 企业迫切亟需找到能推动数字化转型有效实施的工具和方法 ， 以帮助科学制定规划 ， 合理配置资源 ， 并使结果更可预测 。
在《哈佛商业评论》前不久发表的 文章“如何加快数字化转型步伐？”（ How to Speed Up Your Digital Transformation）中 ， 瑞士洛桑大学数字创新中心副教授本杰明·穆勒（Benjamin Mueller）与数字化转型咨询顾问简斯·劳特巴赫（Jens Lauterbach）这两位作者提出了三种能够加快企业数字化转型速度的方法 ， 或可为一部分抓不住转型重点 ， 找不到实施切入点的企业提供参考 。
杰明·穆勒（Benjamin Mueller）与简斯·劳特巴赫（Jens Lauterbach）的观点来源于他们对一家欧洲知名大型银行负责抵押贷款售后服务的业务条线为期两年的跟踪研究 。 通过日常观察、调研、员工访谈等方式 ， 他们对各业务细分模块在使用银行统一配置的数字化系统后的适应程度加以比较分析 ， 进而提出了“使用复杂性”（complexity-in-use）作为导致数字化转型推进出现困难的核心因素 。
两位作者发现 ， 尽管使用的是同一个业务系统 ， “使用复杂性”（complexity-in-use）仍然使得上述业务条线不同模块间的数字化转型速度大相径庭 。 例如 ， 对仅负责将新贷款合同输入系统的员工来说 ， 学习使用数字化系统开展工作十分容易 ， 仅用六到八周就能完全掌握 。 与之形成鲜明对比的是 ， 那些负责整理和编辑贷款合同的员工学习使用新系统则要困难得多 ， 至少需要六个月时间才能熟练开展工作 。
两位作者认为 ， 可以从两个维度来解释这种差异：一是系统依赖性（System Dependency） ， 即使用者有多少任务和相关场景需要通过数据和算法在系统中实现；二是语义依赖性(Semantic Dependency) ， 即使用者需要在多大程度上理解自身工作在系统中的业务逻辑 。 其中 ， 对这两个维度都具有较高要求的数字化工作任务将最为复杂和困难 。
具体对上述银行的员工而言 ， 仅负责输入贷款合同数据的员工不需要理解合同的深层次逻辑 ， 以及合同数据在系统中的处理规则和机制 ， 因此工作任务的系统依赖性和语义依赖性程度都较低 ， 员工从传统工作模式转换为数字模式也就比较容易 。 与之相对应 ， 负责整理和编辑贷款合同的员工 ， 由于其工作大量依赖于系统中的业务概念和计算规则 ， 需要彻底搞懂相关数据的处理机制 ， 才能顺利完成任务 。 因此 ， 他们的工作转换就相对复杂一些 。 换言之 ， 当越来越多的业务概念在数字化系统中被表现出来时 ， 系统依赖性就会增强 。 如果还需要更深入地理解这些概念及处理机制 ， 那么语义依赖性也会随之增加 。 这两种依赖性不仅互为补充 ， 还互相促进 。 如果系统依赖性升高 ， 那么语义依赖性也会相应变大 。