如何理解數字化轉型的本質，筆者最近有些思考，希望通過多篇文章，從不同角度來講講這個話題，暢想下未來，與大家共勉。

在文章《數字化轉型的本質是什么？（第一講）》中，筆者從體系重構的角度暢談了制造業數字化轉型。本文筆者將從“不確定性”這個角度談談企業數字化轉型，深刻認知不確定性，有助于我們理解數字化轉型的本質和轉型方向。筆者早年的研究課題也是產生于制造領域的不確定性場景。

1從認知不確定性開始

人們都樂于確定性、穩定的事，對不確定性的憂慮是人類認知自然和社會規律的內在動力?？茖W史就是一部人類對抗不確定性、尋求確定性的歷史，對不確定性的憂慮以及對確定性的追求，一直伴隨著人類社會發展演進過程。因此，只有深刻認知不確定性，才能深刻理解數字化轉型的本質是什么？從不確定性的角度來講，數字化轉型的本質是尋求增加確定性，消減不確定性。

1、什么是不確定性

不確定性是指在特定情景下，對未來事件或結果無法準確預測或確定的狀態。表現為我們在面對某種情況時，利用當前的認知水平和技術能力無法完全了解或預測其發展趨勢和結果。

不確定性有多方面的來源，包括但不限于以下四個方面：

信息不完整：當我們缺乏足夠的信息來做出準確的判斷時，如信息不完整、不準確、不可靠，或者無法獲得所有相關的信息，就會出現不確定性。例如，在供應鏈管理中，由于信息不完整存在，上級供應商與下級供應商之間對需求不確定的擔憂或不信任，不可避免逐級多預測庫存，形成了供應鏈上的“牛鞭效應”。

復雜性：當事物或系統過于復雜，存在眾多相互關聯的變量和因素時，很難準確地預測其發展和結果，增加了預測的不確定性。

外部環境變化：外部環境的快速變化也會增加不確定性。社會、經濟、技術等領域的變化都可能導致企業原有的模式、流程和系統失效，使得我們無法準確預測未來的情況。

隨機性：有些事件或結果是由隨機因素決定的，無法通過確定性的方式來預測。

對企業來講，不確定性最主要的來源是信息不完整，源于信息約束條件下人們有限的認知能力。

2、各界對不確定性的認知

哲學領域尼采、康德認為的不確定世界是無序性、隨機性、模糊性、不穩定性。科學界的信息論之父克勞德.香農認為“信息是用來減少隨機不確定性的東西，信息的價值是確定性的增加”。

對于不確定性的認知，也是各界開展理論研究的基礎。比如不確定性成為信息經濟學、行為經濟學、制度經濟學、演化經濟學等新興理論和現代金融理論、產業組織理論、企業理論等學科的基本內容。又比如海森堡的海森堡不確定性原理、哥德爾的不完全性定律、阿羅社會選擇理論不可能性定律都是對不確定認知的發現。

近幾年，圍繞工業4.0圖景，很多科研人員將不確定性引入供應鏈、制造、流通場景中，開展了大量研究，這也為制造業數字化轉型提供了理論支持。

2如何化解不確定性？

1、理解和認知世界運行的規律，是化解不確定性的起點。通過深入了解和研究現實世界的規律、原理和機制，更好地理解事物之間的關系和相互作用，這種可以幫助我們預測和解釋事件的發生、變化和影響。從企業數字化角度來講就是獲取數據，理清數與數的關系。

2、理解運行規律之后，預測將會發生什么，是決策的基礎和依據。通過分析過去的數據、趨勢和模式，應用科學規律，結合對未來可能的變量和因素的推測，盡力地預測未來可能發生的情況。這樣的預測幫助我們制定決策、優化資源配置、規劃行動路徑。從企業數字化角度來講就是數據+算法。

3、控制，是將決策付諸行動的具體路徑。一旦我們做出決策，就需要采取行動來實現它。在這個階段，我們需要制定具體的計劃和策略，并進行資源分配、任務分工和時間安排。同時，通過監測和反饋，我們可以不斷評估和調整行動，以確保達到預期的結果。從企業數字化角度來講就是數據+算法+流程。

不確定性是人類社會一直需要應對的現實。以上三步強調了對世界規律的理解和認知，以及基于預測和控制的決策和行動過程。通過執行這個過程，可以更有針對性地應對不確定性。

3面對不確定性如何決策？

一直以來，如何在不確定性的環境中進行決策，是人類社會面臨的重大難題。從游牧社會、農業社會、工業社會到信息社會，這都是一個永恒的話題。每個重要決策的背后是基于什么？是科學，即基于科學來增加決策的確定性。

如今，電商網站千人千面推薦、風電功率預測、無人駕駛、智能制造的背后，都是基于新的決策機制：數據+算法。

最后，回到企業數字化轉型，那就是在“數據+算法+流程”定義的世界中，化解復雜系統的不確定性。以制造業為例，通過物聯網+互聯網、云計算、大數據、人工智能技術，以“數據+算法+流程”來定義復雜的生產運作系統，來消減信息不完整以及系統復雜性，增加企業生產經營決策的確定性，減少不確定性帶來的風險和挑戰。