信息化，数字化，智能化是三种不同的概念吗？

 “信息化”、“数字化”、“智能化”从字面意义上来看，这三个词的确代表了不同的含义。但是也不可否认，在目前我们可以接触到的信息平台来看。信息化、数字化、智能化很多时候都被混在一起了。提到一家企业的信息化建设和数字化转型，在大多场景下的确就是一回事。

那么既然今天要聊这个话题，得把这三个词分清楚。我们先从字面上来理解。老规矩，我这里依旧不太建议看百科类的回答，懂得都懂。下面我给大家简单粗暴的解释一下：

信息化——理解为用电脑或者手机上的各类软件来替代传统工作。

举个例子，过去入职需要填写一个入职申请表，而现在手机扫码打字即可。

数字化——将工作过程进行数字量化，例如工作时长、产出等等，方便寻找更优方案。

举个例子，通过系统将不同人员的工时和产出进行记录，对比出更好的员工，从而分析他的工作方法。

智能化——让电脑模仿人去执行更多的操作，解放人力。

举个例子，一个奶茶店接到电话还需要记录用户的需求和地址，现在通过打印设备和系统，用户通过外卖下单后，店家即可自动接到订单，并且打印出来。

如果上述的概念你能够理解。那么回到这位朋友的问题，无非就是想搞清楚，自己的企业究竟适合用什么“化“？

一、信息化——提高 效率的直接路径

其实现在帮助企业信息化的工具很多，而且很便宜，从即时通讯（钉钉、企业微信、飞书）、OA办公（泛微、蓝凌）、线上会议（腾讯会议、ZOOM）、云盘、文档编辑等等。无论是SaaS级服务还是私有化部署都有着许许多多的厂商能够提供各种支持。

所以对于现阶段中国的企业来说，要想把常规工作信息化，其实是一件非常简单的事情。可能的难点在于找到适合自己的信息化工具。

当然，目前还有一些工具目前无法解决的问题。就是企业基于自己摸索出来的管理模式，市面上的通用产品难以支持到这些定制化的需求，这时候的信息化需求，可能就需要企业管理者额外付出更多的成本，无论是自己组建团队开发，还是委托乙方技术公司。

当然现在也有另一条新的路径可以走，就是【低代码】。

我前段时间在使用织信低代码平台，为一家企业设计信息化方案的时候，有总结出3个明显的优势：

1、降本增效

据统计，低代码开发在企业内部信息化的应用上的效率提升大概在67%左右，相当于1个人能够发挥2-3人的人效。而开发完成后，测试和优化的周期也相应会大大缩短。所以相同的项目通过传统编码的方式来做可能需要3个月的时间，而低代码预计1个月左右就能搞定了。无论是人力的占用还是时间成本，低代码在降本增效方面都有着绝 对的优势。

2、逐步落地

不用像过去的代码开发一样，需要做大量的准备工作才能开始编码。通过低代码所见即所得，快速开发的特性。很多的业务实践或者优化都可以在几分钟内开发出来，得到效果反馈。这会直接改变原有的企业数字化战略计划。让数字化的整体规划过程可以更加从容。不用担心一旦开始开发很多东西就不能修改，不能回头的问题。模块化的开发模式，会让整个业务变得更加灵活，更加能够匹配市场的变化。

3、全员参与

和传统编码得由IT人员参与的情况不同，对于一些基础性的改动或者开发工作，通过低代码平台已经不需要IT人员“事必躬亲”了，业务人员也可以根据自身的需求，通过平台的配置项快速完成业务的变更和修改，在IT资源紧缺的公司，这种模式，会很大程度的提高员工参与信息化建设的积极性，更好的推动企业数字化落地。

通过低代码的模式，可以让更多的企业低成本，低门槛地开启自身的信息化之路。

二、数字化——精细化管理的前提

通过百度指数可以看出，“数字化”其实是三个词中流量最 大的概念了。我们也经常听到“数字化转型”这个说法。

其实数字化的目的在于：

能够帮助企业经营的各个链条产出详细、统计数据。然后经营者能够根据这些数据，去调整生产经营策略，获取更大的利润。

所以数字化两个关键点：数据记录、数据分析

相比信息化建设，数字化的落实看上去要难上一个level，因为要做到数字化，企业并不是简单的买几个系统就能完成的。真正推广让企业员工用起来才是最 难的事情。需要企业员工能够理解，自己这么执行的意义是什么。如果一旦中途有一个环节数据出现失真或者缺失，可能就会使得企业的数字化效果大打折扣。

所以想要实现数字化的平稳推进，就需要一款好用的数字化平台，特别是像织信低代码这类具备足够强的能力边界的企业级低代码平台，能够在企业数字化升级的进程中扮演重要的角色。

企业级低代码重要的意义在于必要能够成为支持企业各部门、各业务开展的信息化重要“支柱”，就像上图一样，能够将各类业务系统无缝的衔接起来。

通过低代码的灵活建设，可以解决传统代码开发需要一次性到位和数字化进程需要不断调整的根本矛盾，让企业的数字化建设可以一步一个脚印的稳步迈进。

三、智能化——重复性工作的终点

谈到智能化，就不得不聊聊正好爆火的ChatGPT，新一代的大数据模型的确让AI整个行业更进一步，但是随着热度的过去，ChatGPT的应用也只能停留在文字层面，要想让AI技术能够去辅助变化万千的真实工作场景恐怕还有很长的一段路要走。

那么现阶段的信息系统的智能化，由于能力的限制，还是只能更多的帮助用户去处理确定性强、重复量大的工作，就像我在上面举的例子。

以前我们接到订单，需要跟用户进行沟通，并且到电脑录入进去下单，再打印出标签。

而现在，通过外卖平台和系统的对接，一个奶茶店接到订单，便可直接通过设备和系统，并且打印订单标签。

这个系统减轻了人力接单的工作，让整个流程变得更加的高 效，也给企业提升了经济效益。

或是在工厂中的AGV运输车，智能机械臂。这些都是智能化的示例。

所以，讲到这里。

无论什么化，都是朝着提高企业生产力、降本增效的目的去，所以一 切以实际出发，切忌盲目跟风。