数字化咨询其实是数字化转型或者说系统建设过程当中，经常采用或者引入的一个环节，尤其是大型项目或者系统的建设，必要性和重要性都是毋庸置疑的。

咨询的目的当然不是说为了讲故事，肯定是为了实施。就如同产品设计领域，设计完的东西也是应该进行DFX的评估。如果咨询不考虑后面实施的事情，必然导致咨询和实施存在两张皮的现象，这里面背后的因素其实是很多的，这种脱节确实是数字化转型中的常见痛点，但它远非唯一的问题。在咨询方案与落地实施之间，还存在多个层面的断层和挑战，这些同样会阻碍数字化转型的成功：

1.  战略目标断层：
    咨询目标 vs. 实施目标：咨询项目可能聚焦于描绘宏伟蓝图、市场定位或技术趋势，而实施阶段的核心目标则变为按时、按预算、按功能要求上线系统。两者在优先级上可能出现严重偏离。
    长期愿景 vs. 短期交付压力：咨询提出的长期战略愿景，在实施过程中很容易被短期的项目交付压力（如预算限制、上线期限）所挤压甚至抛弃，导致项目偏离初衷。

2.  团队协作与知识断层：
    顾问流动性 vs. 实施团队稳定性：咨询顾问在项目交付报告后往往撤场，而实施团队（可能是内部IT或外部实施商）需要接手。关键的业务理解、设计意图、未明确记录的决策背景等知识无法有效传递。
    沟通语言差异：咨询顾问、业务部门、IT实施团队（内部或外部）往往使用不同的“语言”（业务语言、管理语言、技术语言），沟通不畅导致理解偏差。
    责任边界模糊：咨询方、实施方、客户方之间的责任划分不清晰，导致在实施遇到困难时互相推诿，无人真正对最终业务成果负责。

3.  方案设计与落地细节断层：
    “理想化”设计 vs. “骨感”现实：咨询方案往往基于理想化的业务流程、数据质量和组织架构设计，忽略或低估了现有系统的复杂性、历史数据问题、部门墙、员工技能差距等现实约束。实施时才发现方案“水土不服”。
     颗粒度过粗：咨询方案通常停留在框架、流程层面，缺乏足够的技术选型细节、数据迁移策略、集成点具体方案、详细的用户权限设计等落地必需的细节。实施团队需要大量“填空”，增加了偏离风险。
     可操作性缺失： 方案可能缺乏明确的实施路径图、分阶段里程碑、清晰的验收标准，使得实施团队难以有效规划和执行。

4.  资源投入断层：
    预算估算偏差： 咨询阶段的预算估算往往过于乐观，低估了实施阶段所需的定制化开发、数据清洗、系统集成、用户培训、变更管理等真实成本。
    关键资源承诺不足：咨询阶段承诺的业务骨干参与、高层支持，在漫长的实施过程中可能因日常业务压力而难以兑现，导致项目缺乏业务驱动力和决策支持。
    技能差距：咨询推荐的先进技术，可能超出企业内部IT团队或选定实施商的现有技能水平，导致实施困难重重、效果打折。

5.  组织文化与变革断层：
    变革准备度评估不足：咨询可能聚焦于技术和流程，对组织文化、员工心态、变革阻力评估不足或避重就轻。实施时才发现巨大的变革阻力，导致系统上线但无人用或用不好。
    变革管理脱节：咨询报告中的变革管理建议往往比较泛泛，缺乏具体的、贯穿实施始终的变革管理计划、沟通策略、培训方案和激励机制设计。实施团队可能没有足够的变革管理能力或资源来有效推动。
    “交钥匙”幻想：管理层可能误以为咨询+实施就是“交钥匙”工程，忽略了数字化转型是持续的过程，上线后需要持续的优化、运营和迭代。缺乏长期运营规划和投入。

6.  技术栈与债务断层：
    技术选型与实际能力脱节：咨询推荐的新技术栈（如特定云平台、AI工具、低代码平台）可能与企业现有IT基础设施、技术标准、运维能力不兼容，导致实施复杂度和风险剧增。
    忽视技术债务：咨询方案往往着眼于未来，对清理现有系统技术债务（老旧系统、数据孤岛、脆弱架构）的必要性和成本估计不足。实施新方案时，技术债务成为巨大绊脚石。
    集成复杂性低估：咨询方案可能轻描淡写新系统与遗留系统、第三方系统的集成难度和成本，实施时才发现集成是“无底洞”。

7.  价值衡量与持续优化断层：
    价值定义模糊：咨询阶段设定的目标（如“提升客户体验”、“提高运营效率”）可能过于笼统，缺乏可量化、可追踪的关键绩效指标。实施后难以衡量真实效果，也无法证明投资回报率。
    “上线即终点”思维：项目团队（包括咨询和实施）可能将系统成功上线作为项目结束的标志，缺乏持续监控、用户反馈收集、效果评估和优化迭代的机制。价值无法持续释放甚至逐渐衰减。
    缺乏业务成果导向：整个过程中，各方可能更关注技术功能的实现和项目本身的交付，而非最终的业务成果（如收入增长、成本降低、客户满意度提升）。

如何弥合这些断层？

全生命周期视角：从咨询开始就考虑实施的可行性和长期运营。
深度参与与责任共担：让关键的实施团队成员（内部IT、业务骨干、可能的外部实施商）尽早参与咨询阶段；建立清晰的共同责任机制（如联合项目组）。
分阶段、敏捷交付：采用敏捷方法，将大目标拆解为小周期交付物，快速验证价值，持续调整方向。避免“Big Bang”式实施。
注重落地细节：咨询方案必须包含足够的技术可行性分析、数据策略、集成方案、详细的变革管理计划和分阶段实施路线图。
建立“双模”团队：融合业务专家、技术专家和变革管理专家，打破职能壁垒。
量化价值与持续追踪：从一开始就定义清晰、可衡量的业务目标和KPIs，并建立持续追踪和优化的机制。
强化变革管理：将变革管理作为核心组成部分贯穿始终，投入足够资源和领导力支持。
重视知识转移：建立正式的知识转移流程和文档标准，确保咨询成果能有效传递给实施和运营团队。
技术现实考量：充分评估现有技术栈、技术债务和集成挑战，方案设计要立足现实，留有余地。
选择有实施经验的咨询伙伴：优先考虑那些不仅懂战略、也懂落地，甚至能提供端到端服务（咨询+实施）或有紧密实施伙伴生态的咨询公司。

问题与原因都很多，但其实说白了，最核心的还是专业化程度，尤其是是否具有丰富的实施经验，这才是做好咨询的根本。

但如果针对某项业务或者说某类问题，如果这个咨询专家具有丰富的只是经验，可能也很难会去做咨询或者不屑于去做，更多的就是推出本方向的或者说这个技术点儿的软件工具或者说系统的，这也是其中的矛盾。

来源：微信号  智能制造随笔

作者：王爱民

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