本期嘉宾：
我们晓军说：
作为“建设网络强国、数字中国、智慧社会”的主力军，三大运营商近年来持续加大科技创新投入。 特别是产业数字化领域的机会争夺，具有浓郁的各种“军备竞赛”的火药味。 从大模型的开发投入，到行业产品解决方案能力的建设，再到研发团队的扩充。 以电信业为例，23年上半年的研发人员数量比去年年底增长了21%。
1.在巨变中，如何理解运营商需要打造的技术竞争力？#运营商加大科技投入，向科技型企业转型。 你认为运营商会变成科技公司吗？2.如何理解各级组织在运营商体系中新能力建设的作用和重点？
3.对于管理者来说，如何提升各个团队的“技术”能力？
*要回答这个问题，我们首先需要讨论在新技术的影响下，运营商的利基选择和价值创造将如何变化。
事实上，技术演进一直推动着产业演进、商业模式创新、生态关系变革。
随着互联网时代的到来，信息通信行业经历了一场洗牌，催生了英美烟草、谷歌、亚马逊等巨头。 这些目前代表着先进生产力的互联网公司，也面临着新技术的冲击，正在积极用大模型重构自己的技术产品和商业模式，以保持自己的地位。
运维人员要面对的不是“重构”。 互联网时代的运营商还没能完全向前端移动，存在着阵地不足的问题。 虽然大家可以看到，我们也在政企信息化领域提供服务，但更多的是传统资源型业务的延伸。 在先进技术、行业专业化、效率等方面，与互联网企业、软件研发企业还有一定差距。 因此，运营商面临着跨越式发展、重新设计和重新发现新时代的利基市场。
未来的生态系统仍存在很多不确定性，这为市场参与者提供了重新竞争新范式的机会。 这种新范式、新价值诉求和商业模式的形成条件还不够清晰。 但我认为有几个结论是明确和确定的。
首先，未来模型系统的层次结构是共识。 底部是一般的大模型，上面会有行业模型，然后向上是更多定制化的企业专有模型或垂直模型，顶部是丰富的场景化模型应用。
在这种层级结构下，企业首先要在层级结构中确立自己的定位。 例如，科大讯飞在行业模型中明确定位自己，阿里在通用底层模型上构建了自己的竞争优势。 笔者认为，运营商在一般大模型层的开发和培养上并不具备显著优势，在决定是否进入千行百业的行业模式时，也需要做出积极的战略聚焦，而不是在竞争中优胜劣汰。
为了在行业模型中建立优势，需要几个条件：
1.行业数据有深度积累;
2.有计算资源;
3.训练模型的能力;
4.在行业内形成具有竞争力的生态服务体系。
与长期深耕行业的行业巨头或信息服务公司相比，运营商不具备行业know-how，不掌握数据，因此很难通过反复投入平台研发和产品应用开发获得任何价值。
有望形成优势的行业是第一和民生领域。 这些领域政策导向性强，业务开放性低，对数据安全要求高，服务资质高运营商与**长期保持着深厚的合作与信任关系而且，运营商的本地化投资和运营服务能力也非常适合区域运营特点最后，服务政务民生本身也是运营商央企的使命。 这些因素，都为运营商进入政务民生相关行业模式领域创造了有利条件。
应用层的创新显然不是运营商擅长的，但运营商仍然需要想方设法形成一些关键应用，布局自己的应用生态。 为什么？因为未来的新基础设施不是因为你有许可证和好的布局，自然会有人使用它，而是会由顶级应用程序驱动。
阿里因为钉钉带动了阿里云。 因为Microsoft有办公和操作系统，所以它推动了Microsoft的云。 是客户希望利用您的软服务能力来解决自己的场景问题，随之而来的是需要您提供的模型、辅助资源、硬件等新的基础设施。
基础设施层虽然是运营商的自然定位，但它也是最有利的能力。 但自互联网时代开始以来，“新运营商”层出不穷。大型厂商不仅取代了传统运营商的通信服务，还以规模大、技术先进的方式构建了自己的基础设施，服务于其平台上的各类企业和个人。 甚至一些**正在建立自己的数据中心。
这告诉我们什么其中之一是：如果运营商的新基建想要形成较强的竞争力，那么就不可能延伸到服务能力上。 在自己有优势的行业中，要更贴近客户，去了解客户，去深入了解客户场景，而不是简单地传递项目订单。 为了在政务、产业园区、社会治理等领域形成有竞争力的重点应用，在了解客户场景需求的基础上，充分发挥生态融合优势，探索利用场景化服务带动新基建资源扩容的模式，带来云、安全、 以及智能化，这是运营商的战略方向。
过去，运营商在发展生产和数据服务方面采取“赛马”的方式，进入了许多行业和层面。 但事实上，“不该做什么”也是一个重要的战略问题，在某种程度上，“给予”比“索取”更重要。 在无法应用、缺乏竞争力的领域，无论是产业模式的投资，还是未来的基础设施投资，都需要根据生态合作的需要进行理性评估。
第二个启示是：新一代基础设施必然会出现“共建共享”的局面。 运营商必须考虑如何实现这种共建共享模式，以及如何形成可持续的商业设计。
第三个启示是：当运营商选择了自己的赛道和价值主张后，如何与一些通用的大模型合作，或者实现竞争与合作，如何与其他行业模式合作，如何与应用层的开发者和超级个体合作，就需要形成自己的生态战略。 这就决定了未来运营商在哪些方面会依靠我们来实现自身的科技能力投入，哪些方面会通过“借贷”与生态伙伴相辅相成。
这将倒逼运营商开放其相对封闭的运营体系，与合作伙伴一起通过生态战略完成价值创造的闭环，迈向开放运营的新模式。 就像苹果设计了 Apple Store，最近 Open AI 也发布了 GPT Store。 无论是以商店的形式还是开源的形式，运营商都需要设计一个有序的系统和便捷先进的工具和组件，以团结开发者团队，进入蓬勃发展的生态系统，促进大家共同完成价值创造，让用户放心使用各种应用。
综上所述，智能时代的运营商有三个角色和任务：
1.如何成为行业模型和数据的优秀运营者;
2.如何成为新一代基础设施的共建者和共享者;
3.如何凭借自身核心优势做好行业领域生态凝聚力的节点和赋能平台。
讨论运营商的战略布局，在哪些方面技术竞争力将发挥作用会更加清晰。 用技术能力武装自己是不可避免的，但运营商不会像华为那样做上游技术研发和高科技制造我不会盲目地做一个通用的模型，也不会进入缺乏自身积累的行业领域去构建一个行业模型;当我们在应用层面进入一个行业时，它必须基于战略权衡，而不是机会它必须通过生态模型而不是封闭系统;你必须能够与自己的模型能力和基础设施服务能力形成联动效应，而不是把自己变成一个软件研发企业或项目公司。
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您如何理解各级电信单位在建设技术竞争力、服务市场客户的过程中应发挥的作用？他们的能力建设重点有何不同？
我想把它分为两个战场。
战场是运营商的第二条曲线，即信息集成服务;另一个是面向未来智能云网时代的AI模型和数据运营服务，这是运营商的第三条曲线。
聚焦综合服务能力
集成服务是目前的主要机会。 进退两难的是，由于我们对行业了解不够，能力不足，我们经常以单单、整合的方式做一些低价值的项目。 低利率、长周期、高风险给经营带来不稳定，甚至不得不用第一曲线的利润来补缺，产能空心化的局面一直没有好转。
因此，我们尝试通过增加自我交付的方式，对软件平台进行一些自我开发。 但是，在我看来，这些产品在高水平上相对较少，它们为自己做了好事，但并没有给行业和客户带来新的价值创造。 由于缺乏核心竞争力，行业突破速度不快。 而我们急于以质押的方式快速扩张，将资源分散到各个行业，更不可能掀起波澜。
因此，在集成服务中，具有研发能力的专业公司需要在我们的战略轨道上着力打造产品竞争力。 同时，专业公司的产品解决方案应通过我们的地市系统在全国范围内扩展。 因此，在政企客户需求的定制化和复杂性中，有必要考虑如何降低客户的决策成本，如何降低前端交付和部署的复杂性。 在一些复杂的集成项目中，如何打通多厂商、多平台的运营体系，帮助客户和一线解决未来高效运营的问题。 只有赋能一线，才能实现局势的快速打开。
对于市政公司来说，建立提供本地化服务的能力尤为必要。 这种本地化服务的原因之一，就是准确了解客户需求，完成场景方案的轻量定制。 二是构建项目交付能力——这种交付包括项目管理，包括多系统集成，包括软件平台产品的本地化部署和配置，以及小迭代开发。
交付是与当地客户建立深厚信任的最佳场景，是进一步挖掘客户需求的机会，是与生态形成良好协同关系的场景，是以精益管理提高客户满意度、提高毛利空间的场景，是培养团队培养人才的场景。 当然，如果发货没有解决好，可能是搬起石头搬起石头砸自己的脚，客户就会对你关上门。
交货后，是以客户为导向的操作。 对于客户来说，集成阶段不产生效益，产出项目能否转化为生产力更为重要。 未来，除了平台系统和应用随着客户场景的延伸而不断丰富迭代外，运营商如何作为新的生产力要素参与数据运营，仍有很大的创新空间。
S3 应该专注于打破游戏规则的大事
从运营商作为产业模式、大数据服务等新基建的使能者的角度来看，技术是第一驱动因素。 集团需要集中精力做大事，集聚整合专业企业的实力、数据资源和人才，做好整体布局发展。 避免盲目铺路。 二是研究适合我们的生态合作模式，将外部资源转化为共同为客户创造价值的能力。
地市一线要找准能够充分发挥数据价值的各种场景需求，将我们的综合服务能力和生态圈向市场充分推广，与客户形成更深层次的粘性。
组织的执行系统它必须与战略想要去的地方保持一致
有了明确的战略和业务，就要围绕这些核心能力的打造，思考和推进组织体制改革、人才队伍建设、管理体系激励机制的调整、文化和领导力的调整。 要系统梳理组织、人才、文化，与未来需求相比，我们目前的预算管理绩效、资源分配，包括我们的工作流程或工作模式，可能需要做出哪些改变。
特别是S2曲线是一个过渡性的作品，不是完全的轮回，而是一个可塑的创新。 如何识别系统性变化的出现和不变，我们应该在梳理后做一些系统的、循序渐进的、分阶段的改革创新。 尽量避免碎片化、压力，在考虑下一步解决问题之前先走一步。
在新能力建设的过渡期，一线的资源矛盾可能更为突出。 也就是说，我要稳定基础盘，然后又要增加生产增量的数量，尤其是在增量盘上，缺乏核心能力的赋能，会出现比较盲目投入和建设能力或者被动应对的局面。
但是，解决这个问题的前提是要有一个清晰的战略，想清楚如何打造自己的核心竞争力，做好能力定位的分配规划。 这样，集团公司、专业公司、省公司、市级公司就可以集中资源，全力以赴打造自己的专业能力。 在增加这种领导、增加文化氛围、增加系统设计的前提下，我认为完全可以拿出时间和一两年的努力。 这种清晰的系统设计是目前最需要达成共识的地方。
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在产能初期阶段，领导应该如何加速各班组的科技能力？如何思考自己要扮演的角色？
能力建设确实需要一个过程，但它不是确定目标的一刀切方法。 这种建设速度应与市场需求充分结合。 通过客户项目，我们在项目中滚动培养人才。 利用项目建立行业影响力，带动市场拓展。 一旦你的项目质量上升，数量增加，人才的裂变速度也会提高。
当然，单纯依靠内生和自我探索会比较慢，应该引进一些成熟的领域进行合作，要下定决心，用更专业的人去做专业的事情，专业地带领团队。
在聚焦第二曲线能力建设的同时，也需要重新审视基础业务运营效率的优化空间。 作为一家成熟的企业，能否通过管理效率的提升和自身新技术、新手段的应用，降本增效，加速自身数字化转型？ 例如，利用AI模型替代日常操作指挥、客户服务、合同处理、信息合成等环节，提升员工个人的价值创造效率。 通过这一举措，每年可以将10%从传统业务中解放出来的人员转移到生产数据业务的发展中。
另一个例子是投资模式的优化。 虽然现在的项目投资比过去有了很大的提升，但运营商每年在基础盘上的投资都超过了1000亿。 在如此巨大的投资下，企业进入稳态阶段后，通过提高港口利用率，每年能减少10%的资本投入吗？当投资每年可以减少10%时，未来几年将大大节省折旧和人员投入。 这样一来，公开市场业务的成本空间一下子就被打开了，不仅对S1有利，也为S2和S3创造了更多的资源移动空间。
S3 业务的成功绝不能通过使用人群策略来赢得。 OpenAI 只用了几百人就完成了这么大的事情。 因此，对于集团化和专业化企业来说，要聚集顶尖大师，给予足够的资源，创造良好的创新土壤和平台。
省级企业应重视技术应用和技术合作。 Chat GPT 让没有受过训练的人能够设计和生成应用程序，而大模型的增强大大降低了技术门槛，使用普通技术人员经过一些简单的培训就足够了。
一线同志们，需要加强的是将客户的问题与我们的技术服务能力相匹配。
在新基础设施的层面上，我认为不可能大规模地解决这个问题。 对于这些每年招来的大学生来说，投资新兴技术的运营，学习能力和技术基础都比较强，这完全是没有问题的。 因此，我认为在整体人才方面没有太大的障碍。
是时候进行审查了
更关键的是，各级领导需要解决清晰规划的根本原因，而这些事情将得到解决。 最怕的是，可能集团还没想好，大家都在建产能，这个时候，再加上市场需求量大，我们说不出来，或者没有办法选择，就会造成盲目建、盲承包的局面，走一些弯路。
对于大型企业来说，最重要的是在技术范式改变之前，主动选择利基市场。 这实际上是以战略为导向的创新，而不是以市场机会为导向的创新。
这意味着必须弄清楚你是谁以及你想成为谁。 如果像运营商这样的角色在研发投入上花费大量资金，并且每年持续亏损数百亿美元，就会误导整个公司的战略方向，造成重大损失，这是大公司需要避免的。 相反，基于公司战略意图的投资，即使短期内没有产生效果，也必须保持战略重点。
这也意味着大公司应该小心避免零敲碎打的创新。 在流程上，运营商确实已经到了要进行战略检讨、形成战略重点、明确战略下主要任务的阶段。 看看什么是对的，什么是模糊区域，什么是有问题的。 这不仅是从内部角度完成的，也是从外部专业公司和投资者的角度完成的。 几年后，它处于一个什么样的阶段？ 在当前战略的指导下进行的这些改革是否符合未来发展的方向。
转型变革是对领导力的考验
领导者不能只是为了回应上述要求而做事，这可能会导致一些短期的行为，或者零敲碎打，或者匆忙做某事，没有任何牵引力。
领导者不能为了不犯错误而不做事。 这涉及到很多创新和改革，领导者是否愿意承担这些风险？还是我保持同样的模式，等到上级的所有指示都清楚后再开始行动？ 这可能没有错，但市场已经失去了领先优势。
经过长期的稳定发展，内部成长起来的领导干部有了自己的经验主义模式，部门无论如何都可以提出修改和修改的意见。 然而，在行业即将面临重大调整的阶段，在格局尚不清晰的情况下，尤其要求领导者具备战略思维能力、独立判断能力、对市场客户变化的特别敏感性、学习和倾听的开放态度。 ICT行业的技术演进周期不断缩短，促使我们不断适应变化，学会驾驭变化。
稿件安排：
段莹女士，万维君卓企业管理咨询公司顾问总监，曾任LG化学中国人才发展总监、优车神州研究院院长。 在组织变革、创新能力建设、领导力转型等方面积累了丰富的理论和实践经验。