AI时代的数字化思维

首先说明一下我的背景：我来自传统产业，长期从事数字化相关工作，覆盖研发、架构、项目管理、团队管理以及整体数字化团队的建设。因此，以下感受可能带有我所在行业和经验的视角，未必完全客观，欢迎讨论与指正。 读到第五章后，我确实有些沉不住气，甚至一度读不下去。但这并不代表我不认可书中的价值。相反，作者提出的“Y路线”等概念让我觉得很有新意——至少在之前的阅读中，我没有看到过类似的系统化表述。我认为这套理论体系在设计及定义数字化转型战略时，结合企业所处阶段来思考，是成立且有启发性的。 不过，随着阅读的深入，我也逐渐感受到一种隐性的“视角偏差”。作者本身的职业背景和经历行业，更多集中在互联网公司，比较擅长的领域似乎是医疗行业。虽然优秀的理论确实可以跨行业迁移，但我个人感觉，作者对于传统行业的理解，以及传统行业内部人们的思维方式、组织运作逻辑，可能并没有那么深入。这种偏差在第五章之后显得尤为突出，也直接导致了我阅读上的“卡顿”。 我并不是在否定书的价值，而是希望提出一种补充性的视角：对于来自传统行业的从业者来说，这套理论在落地时可能需要更厚一层“翻译”和“适配”。如果能结合更多传统行业的实际案例或组织行为层面的洞察，相信这本书的覆盖面会广得多。 整体而言，我仍然认可作者的理论建树，也感谢他提供了新的思考框架。只是作为一个传统行业的数字化管理者，我在阅读后期感到一定的“隔阂”。以上是我个人的真实感受，愿意与任何持有不同观点的人开放讨论。

这是我读过的关于数字化的书里面比较特别的一本。大多数这类书都是技术视角，或者管理（管控）视角，书中最常见的插图就是各种系统架构图，或者各类像是ppt一样的组织管理类图表。但是这本书的视角不太一样，或许是因为作者的背景不一样吧。这本书强调思维，说实话我一开始觉得可能会比较虚，但是读下来发现，作者的着眼点更多是在如何把数字化业务做好，有丰富的案例并且细节拉满。我觉得最重要的就是，这本书里面的大多数逻辑，观点，作者都解释了为什么。来龙去脉，背景，思考，甚至好几个不同的想法和方案互相碰撞。总体来说，是一本关于数字化的非常好的书。

看过上一本，且读了好几遍，觉得很好。可能正是因为这个原因，所以觉得这本书一般，并没有太多和 ai有关的内容，更像是再版