“最后一公里”一詞多見于各種報告、演講中，聽起來通俗易懂但真正做起來卻困難重重。當談起這“最后一公里”的時候已經意味著到了難以解決的時刻，難以解決的問題堆積在一起成為無法逾越的大山，很多企業往往在最后一公里功虧一簣。數字化的“最后一公里”是什么？

很多人往往想到的是技術，因為一些業務場景技術難以解決。比如買了各種系統最后發現孤島嚴重，數據難以實現互通互聯，還是要重復錄入，很多人會說那簡單做數據接口，但花費大量資金進行技術打通后發現數據還是不準，為什么？因為各系統數據標準不一，各業務部門為數據標準問題各不相讓，最后發現打通了所謂的“一公里”發現還有“一公里”，這一公里其實便是各種問題的集合而非單一的技術問題。

數字化的“最后一公里”非技術，因為能用技術手段解決的問題都不是問題，從技術角度來說任何軟件都可以用代碼來生成，只是成本問題；往往是對數字化技術的錯誤認知才導致其實現過程困難重重，遇到一個問題就是所謂的“一公里”，比如很多人認為打通數據孤島是數字化建設的最后一公里，而一些人則認為技術與業務融合才是企業數字化的最后一公里，那么企業數字化的最后一公里是什么？

如何讓數字化產生價值的那一公里！因為任何偏離價值的數字化建設都是無用功！為什么做數字化這么多的“一公里”方向不對，努力白費！有多少企業做數字化不遺余力，投入大量人力物力，但最終都做的不倫不類，問題還是一個方向問題。試問有多少企業在數字化建設初期做了符合企業管理現狀的數字化規劃，做了規劃又有多少企業能堅持如一，一些企業做數字化純粹是為了領導所謂的政績，在追熱度、追流行，于是我們看到在輿論大談數據化時很多企業上了花花綠綠的數據大屏，但大屏的背后不是管理邏輯而是“Excel”，今年初AI技術炒熱的時候又有多少企業買了AI一體機服務器，最后發現可應用的業務場景幾乎沒有，只做出了一個知識庫，還是錯誤百出，成為了昂貴的擺設，難道AI的最后一公里就是AI服務器或者大模型？所以認知錯誤，方向也就會偏移，數字化技術無論多努力其所展現的價值就有多糟糕！當一些所謂的專家在大談“一公里”的時候，豈不知認知決定方向，差之毫厘,謬以千里，數字化的問題不是“一公里”，而是無限長。

“一公里”為什么難以逾越因為“最后一公里”下有太多的斷層。數字化的“最后一公里”不是臨門一腳就可以踹過去的，也并非一些領導想的那樣可以“飛”過去，有此類想法的領導多為對技術缺乏敬畏之心。真正的“最后一公里”是業務與技術之間的斷層，是制度與執行之間的斷層，是管理與落地之間的斷層。這些斷層的背后看似是認知的差異，實則是利益的博弈與權力的重新分配。眾所周知，當數字化技術遇到某些部門或崗位的既得利益時，往往這“最后一公里”顯得格外漫長，一公里下的斷層更是變的深不可測，然很多企業的信息部門往往看不透這“一公里”下的斷層，想通過技術手段來打通，往往努力與投入被斷層所吞噬，價值難以顯現。

代碼只能解決技術的實現問題，但解決不了管理與人性的斷層，也難以跨越組織的高地。那么如何解決數字化的“最后一公里”？靠一把手？靠投入？還是靠技術？老楊認為很多企業一開始就做錯了方向，或者說沒有方向，在盲目做數字化，屬于那種哪里需要買哪里那種，更缺乏一種正確的數字化建設方法論，所以大部分企業的數字化建設都沒走到這“最后的一公里”位置，卻已經看到了失敗的盡頭。因此老楊建設企業應該采取“價值倒推法”，從一公里的盡頭價值來倒推、布局數字化建設的路徑與方法，即：

1.從業務價值出發來倒推數字化建設路徑，明確每一環節的產出與目標，避免為技術而技術；

2.從技術價值出發來倒推應用的邏輯，明確技術與業務的適配邊界；

3.數據價值出發來倒推應用場景及治理路徑，厘清數據在決策中作用；

4.從流程的價值出發來倒推重構節點，讓流程成為業務場景的連接器而非障礙；

5.從組織的價值出發來倒推權責，明確權責邊界，打破部門之間的管理斷層；

只有提前明確價值才能預定結果，只有以結果為導向倒推過程才能明確路徑，數字化的“最后一公里”不是距離，是企業各方面斷層的結果，雖表面看似是長度單位，但其實是深淵與黑洞在不斷吞噬前期的投入，“最后一公里”是一場攻堅戰，既需要企業有過硬的技術與管理實力，又需要有創新與融合能力，走通了以后的數字化建設之路將更加順暢，否則就在這“一公里”的路上反復不前。