我们正处在这样一个技术爆炸的时代。算力、存储以及网络的成本在持续下降，这让过去许多不敢想的“技术应用”变得可行了。 AI能做缺陷检测了，数字孪生能模拟产线了，5G能远程控制了……技术供应商告诉我们：“看，这些我们都能做。” 这给企业决策者，尤其是CIO和IT总监们，造成了这样一个巨大的“诱惑陷阱”：我们开始沉迷于“技术可行性”，而忽略掉了“商业可行性”。 我们忙着搭建技术堆栈，忙着追赶最新的技术名词，仿佛只要把这些“零件”买回来，数字化就自动得以实现了。 但是我们忘了去问那个最根本的问题：“这笔投入，值不值得？”。你的企业可以花500万，运用最先进的AI视觉识别技术，去处理一个每年只造成5万块损失的质检问题。从技术上，这叫“杀鸡用牛刀”；从商业上，这叫“战略性亏损”。

数字化转型，第一时间是一场“经济活动”，其次才是一场“技术活动”。 如果一个技术方案，不能带来明确的经济回报——无论是降本、增效、还是开辟新增长——那么，技术越先进，它就越像一个精致的“玩具”。

“场景”不是技术秀，而是“价值挖掘机” 那么，既然“价值驱动”是共识，问题就来了：价值在哪里？ 答案是：在“场景”里。 但是要注意，这里所说的“场景”，不是供应商PPT上的“智能XX解决方案”，而是你企业运营当中“真金白银”的痛点以及“出血点”。

在实践当中太多企业在“找场景”时跑偏。他们不是从业务痛点出发，而是拿着像AI、大数据这些“锤子”，满世界找“钉子”。 正确的路径应该是什么？倒过来！ 你不需要先懂AI，你需要先懂你的业务到底“痛”在哪里。 你不妨现在就拉上你的生产、质量、设备以及供应链负责人，关起门来，只问三个问题：我们哪里在“流血”最多？我们哪里效率最低下？我们错失了哪些市场机会？真正有价值的“场景”根本不需要“发明”，它们就躺在你的日常运营报告里。

找到了“黄金场景”，下一步就是“干”。 但怎么干？是马上招标，组建百人团队，花两年时间打造一个“完美”的系统吗？ 如果你这么想，就掉进了第二个陷阱。 在数字化这个“无人区”里，“小步快跑，持续迭代” 远比“一次性完美交付”更重要。

原则一：场景先行，技术“躺平” 在项目立项时，一个很不好的现象是IT团队一上来就谈“技术选型”——运用什么架构、什么数据库以及什么AI模型。 请记住：先定义KPI，再选择技术。

原则二：启动“90天MVP”，拒绝“史诗级项目” 数字化转型最大的敌人是“不确定性”。你永远无法在第一天就规划出未来三年的所有细节。 最好的做法，是运用“最小可行产品”也就是MVP的思路，设定一个90天的验收节点。 在这90天里，集中所有资源，不追求功能完美，只追求“跑通最小闭环”。

原则三：数据是“地基”，不是“装修” 这是一个需要敲黑板的重点。 在太多项目当中，数据地基（像是采集、校验、治理）还没打牢，就急着往上盖“AI算法”这栋摩天大楼。

数字化转型不是把先进技术搬到工厂里就行，而是把“看得见”的管理问题、流程痛点和经济目标用工程化方法解决并固化为能力。将复杂问题拆成可交付的、可度量的小目标，先把“能用”的落地，再让系统慢慢变“更好”。做到这两点，转型就不再是口号，而是一项长期的、可复制的生产力改造。