一、科学技术革命性突破：不是用新技术替代，而是用新技术赋能

近年来，以人工智能、工业互联网、大数据等为代表的新技术呈现井喷之势，随之而来的信息化、自动化、智能化技术也广泛应用于各行各业。然而，部分企业仅仅认识到新技术替代传统人工劳动带来的经济价值，而忽视了新技术如何帮助人、赋能人，从而创造更大的价值。

以常见的企业自动化改造为例：在工程技术飞速发展的今天，自动化设备的快速复制和应用已成为常态，整个行业从“全人工”向“全自动化”的转变可能只需短短几年，这就导致企业从一个同质化竞争的泥潭陷入另一个。然而，即使在自动化设备替代人工之后，员工的经验和技能依然至关重要，例如日常生产中工艺与设备的匹配，新产品上线时所需的设备调整等。因此，企业需要利用新技术，并且将新技术、新方法与传统经验相结合，让员工广泛接受新技术，并主动提升自身技能，在新的工作环境中应用新的工作方式，从而实现组织的全面转型升级。

信息化让人们摆脱了繁琐文书，自动化让人们摆脱了肩扛手拉，智能化让人们摆脱了机械计算。然而，技术应用和人力之间绝非简单的替代关系，两者的协同发展将是一个长期持续的主题。企业需在价值创造过程中准确识别技术和人力各自适合的领域，并构建与之相匹配的工作方式，这才是可持续发展之道。

二、生产要素创新性配置：不是平均主义，而是重点突破

创新性配置是为了提升生产要素的组合效率，推动更高水平的生产要素协同匹配，进而提高全要素生产率。因此，仅仅追求“齐头并进”式的发展只能增加体量，而无法提升效率。企业应该识别当前的主要瓶颈和关键突破点，才能有效地补齐短板，实现整体效率的提升。

以中国企业的“出海”风潮为例，众多中国企业都面临着海外市场拓展的重大机遇和挑战。然而，各个区域的市场环境、法律法规、生产关系等因素都存在着显著差异。只有将企业手头有限的资源配置到最适合自身发展的领域，综合考虑区域、产品、业态、供应链布局等因素集中力量重点突破，才能更有效地实现企业发展。诚然，出海之路也需要有前车之鉴，然而完全的萧规曹随亦不可取。每个企业的出海战略都应结合自身特色，才能将自己的“好钢”用在最合适的“刀刃”之上。

在日常业务层面，同样存在着生产要素配置优化的需求。很多制造型企业往往存在着产量、成本、质量等多方面因素的平衡问题。“全面发展”虽然是一个常见的目标，但执行过程之中往往发生各项指标相互冲突，部门之间相互牵制等情况，最终导致“什么都要，结果什么都没有”。而解决这个问题的关键，在于科学合理的分析企业的“全价值”要素，找到各种因素之间的最优组合，并落实到工作目标和绩效体系之中，这样才能让整个组织形成共同的目标，一起“算大账”，从而实现企业整体的发展。

三、产业深度转型升级：不是盲目追逐热点，而是追求价值潜力

过去几年来，传统产品产能过剩已经成为不争的事实，追求“产品和产业升级”成为全社会的共识。事实上，年初以来，设备工器具购置投资呈现2位数以上增长，显著高于全部投资增速，制造业技改在各行各业如火如荼，以求进一步帮助传统产业改造升级。

但是，很多企业往往缺乏前期深入的调研与规划，未能综合考虑市场和竞争对手变化，没有充分发挥自身的地域、资源等优势。由此带来的盲目转型，实际快速把一个蓝海做成下一个红海，最终被迫重新打起价格战，经营压力不降反升。比如近年来，虽然随着中国经济结构调整，制造业用钢比例不断提高已经成为行业共识。但大量钢铁建材企业盲目转向工业线材产品，导致一些地区迅速出现了供过于求的状况；又比如镀锌镁铝冷轧板产品，因光伏支架需求的快速增长而火热，但由于后续其他应用领域的开发不足，导致竞争逐步激烈。

罗兰贝格认为，产品和产业升级的内核是适应高质量发展的要求，以一定的前瞻性，满足下游客户不断变化的需求。需要深入研究自身优势、品类吸引力、细分产品选择、目标市场、份额规划及投资测算等一系列问题，并同步准备好研、产、供、销配套能力。

首先是明确产品规划的前提条件，包括产能，以及装备、技术、销售等多方面的能力；而后是基于每个潜在产品的市场规模、竞争格局、利润水平及市场进入难度确定产品大类的吸引力，并进一步明确具体的目标产品规格及型号；接着，是明确具体产品的目标区域、重点市场及规模，以及自身的市场份额及利润水平；最后，确定自身当前与目标之间的差距，并采取一系列的具体举措。

我们相信，只要找对适合自身的发展路径，所谓的传统行业也可以成为知识技术密集，资源消耗少，成长潜力大，综合效益好的战略性新兴产业。例如，同样是钢铁行业，华菱钢铁得益于其宽厚板，薄板等品种钢产品，尤其在风电，海工，新能源汽车等行业的长期布局与突破，形成了产品和产业升级的新兴竞争力，高附加值钢种销售占比不断提升。即使在钢铁行业下行的背景下，依然持续实现稳定的收入及利润水平。

四、劳动力的提升：不是人口红利的溢出，而是人才素质的提升

回顾中国过去40年的发展历程，最初的改革开放红利主要得益于廉价劳动力，随着国民素质提高，中国得以成为世界的加工中心，其中专业技工和工程师的强大实力发挥了关键作用；例如美国虽然一直在倡导制造业回归，但是因为工程师和高级技工的匮乏，即使提供了大量税收等方面的补贴，其进展仍然缓慢。

展望未来，随着新质生产力和企业出海战略的兴起，下一波劳动力红利预计将来自于管理和研发人员。从管理角度出发，直到现在较多企业仍然更重视硬件等有形投入，对设备升级也不遗余力，但是罗兰贝格观察到，这种投入与产出的比例严重失衡，其中一个核心原因是管理成了发展的瓶颈。例如某化工企业投资10亿人民币建设自动化产线，用于进军光伏行业某重要高端原料领域，投产后却面临产销脱节和库存积压的问题；企业试图用大宗销售办法去经营大客户管理，管理认知却未能跟上业务的发展。此外在出海过程中，越来越多的企业意识到自身管理的短板。在国内，生产线相对集中，员工文化认同感高，指令上传下达效率高。等出海后才发现，在文化、法规、理念等不同差异的碰撞下，原本引以自豪的管理体系完全不适应国际化的舞台；适应国际化的人才和标准化体系将是这一轮出海企业面临的巨大挑战。

为了解决这些问题，就需要重塑人才管理体系，梳理业务发展方向，盘点人才匹配和能力缺失情况，平衡好过去有丰功伟业的老员工和来开疆拓土新员工的关系，建立核心岗位库，形成动态的人才进出机制。

五、劳动工具的应用：不是削足适履，而是量体裁衣

随着新科技的广泛应用，劳动工具的定义已经超越了传统的实体工具范畴，进而拓展到网络化、智能化、数字化等辅助技术。然而，如果只是跟风式地使用新工具，而未能与自身业务与组织机构相结合，那么工具不但无法帮助企业提升运营效率，反而会引发更多的问题。在引入新的劳动工具时，“削足适履”的方式绝不可取，“量体裁衣”才能让工具发挥最大的价值。

我们曾经协助一位客户解决“数字化系统融合”的问题：这家企业上线了多个信息与数据管理系统，包括生产、库存、销售和财务管理系统。然而，这些系统上线时都是各自为战，为了数字化而数字化，未能与业务流程和组织架构紧密结合，结果导致各个系统的数据源、核算口径、最终结果都不一致，员工需要花费大量的时间和精力去核算、校验。这不仅增加了非增值的工作量，甚至比系统上线之前还要混乱。这样的问题并非个例，而我们在解决这些问题时，首先需要从业务逻辑出发，深入分析每个流程、每个节点的勾稽关系；其次建立相适应的技术底座和应用用例；最后优化组织的管控、职责、架构、绩效等体系。通过战略-业务-技术-组织的逐层分解和承接，才能让工具真正的为企业所用，带来实质性的效益。

工具的使用让猿变成人，今天的人类更不应该成为工具的“奴隶”。新的工具应用，不应该单纯地“跟风”，也不应该脱离实际业务变成一个“展示”，更不应该变成业务和组织的拖累与阻碍。未来一定会出现更多、更强大的劳动工具，真正能够用好这些工具的企业，才能脱颖而出。

六、劳动对象的变革：不是堆砌积累，而是挖掘价值

在新质生产力中，劳动对象不再局限于有形的物质对象，也包括了信息、数据、知识等无形对象。然而我们看到，很多企业虽然堆砌积累了很多的“对象”，但是并没有对其“劳动”，大量的信息数据束之高阁，丰富的知识技能无从应用，这种方式带来的潜在损失是难以估量的。

《全国数据资源调查报告》数据显示，2023年，我国数据产生总量达32.85泽字节(ZB)，相当于1,000多万个中国国家图书馆的数字资源总量，全国每天产生的数据量就达到了惊人的900亿个GB。在未来几年中，这个数字还将以年均20-25%的速度增长。而在企业层面，每天也有大量的数据生成，并进而被采集、传输、存储。但是，这些数据往往并没有被有效的运用，以挖掘其潜在的价值。为了让这些新的“劳动对象”不再“沉睡”，我们需要进一步对数据进行分析和应用，为企业解决实际的业务问题，创造实质性的效益。

在算力与算法高度发达的今天，数据分析和应用的瓶颈往往不在于分析方法本身，而在于基础的业务逻辑规则，以及从业务逻辑到分析方法的“转译”能力。举例而言，计算器可以大幅提升计算的速度和准确性，然而如果不清楚基本的四则运算规则，或者没有将四则运算规则“转译”给计算器中的集成电路，那么再强大的计算器也无法给出正确答案。在企业实际工作中，也经常发生类似的问题。因此，我们认为，为了挖掘数据的价值，首先需要建立高效的管理方式，例如精益运营、卓越营销等；然后培养“转译”的能力，搭建从业务到算法的桥梁；最后结合丰富的数据，采用适合的算法，得出问题的答案。单纯的数据堆砌并不创造价值，脱离业务的分析也只是无米之炊，只有在高效管理体系的基础上，数据应用才能真正发挥其价值，让企业如虎添翼。