数字化的最大价值,是将经验提炼与升华 点击:15 | 回复:0



wangxyu

    
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发表于:2024-04-28 16:44:41
楼主

专家经验重要,还是专业方法重要?


在一个领域深耕,人们总会积累很多经验,成为一个领域的“专家”。

每一行都有自己的“行话”,只有长年累月的积累,才能在谈吐间透漏出这个行业的味道。因为你的思维习惯、说话习惯,甚至口头禅都在岁月的积淀中形成了不自觉的习惯。


这就是专家的经验。


  • 专家经验重要吗?非常重要!

因为专家经验,是经过实践检验的靠谱的做法。在此基础上不会重复踩坑,至少你是知道什么是不行的。

  • 专家经验那么不可替代吗?也未必!

  • 因为这样积累的经验中,真正内核的也就寥寥数语。在AI时代,基于好的方法论,结合数据、算法,可以在很短时间内就积累到专家水平的核心经验。


而专家大量的“行话”,只是经验的副作用,除了维护专家的存在感,并非业务核心的洞见和真正的价值。


我们需要现成经验,还是普遍方法?


似乎古人把道理已经讲清楚了:


• 授人以鱼不如授人以渔

可是企业里的人,匆匆忙忙就要“鱼”。也许生存的压力太大了,没有“鱼”就没饭吃,哪有功夫去跟你谈“渔”。但是我想,是不是我们长久这样,也会形成惯性。总想要现成的“鱼”,就逐渐丧失了“渔”的能力。


过去几十年,我们快速发展,一直忙着赶路,导致整体上心浮气躁。所以我们的工业基础虽然门类齐全,但是非常欠缺正向研发和创新的能力。


数字化最大价值,是将经验提炼与升华


跟一个朋友讨论他的公司时,发现他们拓展新业务面临两极的困难:

• 一方面大家不了解新业务的“行规”,容易迷信专家,却总被一些伪专家或者半专家牵着鼻子走。居然能把见不得人的作假,说成行业惯例,还不知羞耻。


• 另一方面大家也不能从逻辑和方法上抽丝剥茧,一步一个脚印地分析和思考


数字化的价值,是把专家经验进行提炼。业务的数字化,要对业务进行分析和建模,提取核心的关系,就要对专家的说法和判断进行整理和提炼。


在跟实际数据进行交叉验证的过程中,一些经验可能被证伪,而另一些则可能太啰嗦,可以归纳总结,提炼和生活。


我们需要专家,是需要突破无知,让我们充分了解专家积累的经验教训,而不必从头摸索;我们又不能全听专家的,跨领域的视角可以带来创新,但是必须通过底层的追问,才能跨行业迁移经验背后的洞见。


来源:微信号 王晓钰说工业数字化

作者:王晓钰

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