# 不要铺设牛路：从殖民时期的波士顿到数字化转型

> 1630 年的波士顿：奶牛开路，创始人铺路。结果呢？迷宫般的道路蜿蜒至今。公司也是如此：他们将效率低下的流程 "数字化"，而不是重新设计。"使用 ChatGPT 更快地撰写电子邮件，在这个过程中，一个简单的决定需要 12 分钟"。迈克尔-哈默："停止铺设牛路。抹掉它们，重新开始"。正确的问题不是 "如何做得更快"，而是 "我们为什么要这么做"。

Source: https://www.electe.net/zh/%E9%82%AE%E5%AF%84/non-lastricate-i-sentieri-delle-mucche-dalla-boston-coloniale-alla-trasformazione-digitale

Site guide: https://www.electe.net/zh/llms.txt

_一堂17世纪的城市规划课如何拯救您的AI战略_

## 改变一切的历史

想象一下 1630 年的波士顿。一个年轻的清教徒殖民地蔓延在岩石半岛上，那里还没有公路，牛群在草地和山丘上自由漫步。牛群以其实用的动物智慧，沿着阻力最小的自然路径前进：绕过巨石，避开沼泽，连接牧场和水坑。

几十年后，当这座城市的创建者们需要创建一个道路系统时，他们做出了一个看似合理的决定：与其从头开始设计一个合理有序的网格，不如简单地铺设牛群已经走过的道路。

结果呢？华盛顿街蜿蜒曲折，犹如一条疯狂的河流，即使是最先进的全球定位系统，有时也会在挫折中放弃。

**历史渊源**：这个故事记载于Sam Walter Foss（1858-1911）的诗作《牛径》（The Calf-Path）中，讲述的正是一头小牛踩出的路径最终如何变成城市街道的故事。¹

## 当效率变为低效率

波士顿的故事之所以引人入胜，正是因为它完美诠释了一个[悖论](/il-paradosso-della-produttivita-ai-pensare-prima-di-agire)：在局部和短期内奏效的做法，放到更大规模和更长时间跨度上却可能是灾难性的。牛群为了自己眼前的目的选择阻力最小的路径本无可厚非，但这些路径从来就不是为马车、汽车、卡车或城市公交设计的。

这个教训发人深省：**并非所有自然形成的东西都适合未来**。

## 商业类比：当流程变成路径

在现代农场中，"牛道 "随处可见。它们是随着时间的推移而有机发展起来的流程。正如吉姆-海史密斯（Jim Highsmith）所解释的那样：\*"在信息技术领域，'铺设牛路'意味着将业务流程自动化，而无需过多考虑其有效性或效率"²。

- 需要打印、签字、扫描再通过邮件发回的表格
- 没人记得是什么时候开始的每周例会，但"我们一直都是这么做的"
- 15个人共用的Excel文件，充当着公司的"数据库"
- 要经过7个不同人审批的流程，其中3个人甚至不知道自己为什么要签字

这些流程的形成就像牛的路径：在它们诞生的特定时刻，沿着阻力最小的路径前进。但现在，在数字时代，继续遵循它们可能会带来毁灭性的后果。

## 大诱惑：铺设牛之路

当企业决定要"数字化"时，往往会掉入与波士顿开国先驱们同样的[陷阱](/la-trappola-della-previsione-perche-predire-il-futuro-non-basta)。他们拿现有的流程，然后用技术给它"铺上路面"：

### **数字化处理（Digitization）：给旧路铺路面**

"我们一直都是手工填写表格吗？太好了，让我们创建一个可填写的 PDF！"

这就是**数字化处理（digitization）**：把模拟信息转换成数字格式，却没有做任何实质性改变。正如Gartner所定义的：_"数字化处理是将模拟信息转换为数字格式的过程"³_。这就像给牛踩出的小路铺上柏油——路面变平整了，但依然弯弯曲曲、效率低下。

### **惯性的隐性代价**

我认识的一家制造公司的质量控制流程需要 14 个不同的步骤，这些步骤是在 20 世纪 80 年代和 90 年代逐步发展起来的。当他们进行 "数字化 "时，他们只是将所有 14 个步骤都转移到了平板电脑上。这个流程变得更快了，但从根本上讲仍然不合理：其中 8 个步骤是重复的或过时的。

## 真正的转型：数字化与数码化

### **数字化转型（Digitalization）：规划未来之城**

真正的数字化意味着做波士顿应该做的事情：着眼于最终目标，从头开始设计实现目标的最佳途径。

根据Gartner词汇表的定义：_"数字化转型是运用数字技术改变商业模式，创造新的价值和收入机会；它是向数字化业务转型的过程"⁴_。

**真正数字化转型的例子：**

- **Netflix**并没有把录像带租赁数字化；它彻底重新构想了家庭娱乐方式
- **Amazon**并没有把纸质目录数字化；它重新定义了商业本身

### **关键区别**

- **数字化处理（Digitization）**："我们如何把现在做的事情改用数字方式来做？"
- **数字化转型（Digitalization）**："我们真正想要实现的是什么，在数字时代实现它的最佳方式又是什么？"

## 人工智能与超级浩劫的诱惑

如今，我们正在见证一波以[人工智能](/lintelligenza-artificiale-per-lambiente-innovazioni-e-soluzioni-2025)为名的新一轮"铺牛径"浪潮。企业拿着低效的流程，用AI给它加持，打造出我们不妨称之为"超级铺路"的产物。

正如《哈佛商业评论》所指出的：_"业务流程再造的理念正在卷土重来，这一次是由人工智能驱动的。上世纪90年代，ERP系统和互联网的实施曾推动了业务流程的变革，但对根本性变革的期望往往未能实现。而如今，AI能够实现更好、更快、自动化的决策"⁵_。

### **AI铺牛径的例子：**

- 在一个原本需要12封邮件才能做出简单决策的沟通流程中，用ChatGPT来更快地写邮件
- 部署AI去分析根本没人认真看的报告
- 用机器学习自动化那些本就不该存在的审批流程

### **结果**

效率低下的流程现在可以更快、更精确地提高效率。

## 反牛之路方法论

### **1. 消除 → 整合 → 自动化（Obliterate → Integrate → Automate）**

在采用任何技术之前，请按照迈克尔-哈默⁶ 方法论的顺序进行操作：

**消除（Obliterate）**：砍掉一切不产生真正价值的东西

‍**整合（Integrate）**：把剩下的流程串联成合乎逻辑的工作流

‍**自动化（Automate）**：最后一步，才是应用技术

正如Hammer所写：_"是时候停止给牛径铺路了。与其把过时的流程固化进硅片和_[_软件_](/comprendere-il-significato-di-canonico-nel-software-di-intelligenza-artificiale)_之中，我们更应该彻底抹去它们，从零开始"⁷_。

### **2. 绿地与棕地方法**

这些借用自城市规划和软件工程的术语定义了两种截然不同的方法⁸：

**棕地**（铺设既有路径）：

- 保留现有系统并添加技术
- 短期内更快
- 保留了低效之处

**绿地**（从零开始设计）：

- 从一块白板开始
- 风险更高，但潜在变革性更强
- 能够充分利用新的可能性

正如麦肯锡所指出的：_"虽然90%的企业已启动了某种形式的数字化转型，但预期收入收益中只有三分之一得以实现"⁹_。

### **3. 正确的问题**

在实施任何技术之前，请问

- "我们为什么要做这个流程？"
- "如果我们停止这样做会怎样？"
- "如果今天要从零设计，它会是什么样子？"
- "过去的哪些限制已经不复存在？"

## 案例研究：避免走弯路会有收获

### **案例1：重新思考贷款流程的银行**

一家欧洲银行的贷款审批流程需要 45 天和 12 个不同的步骤。他们没有将现有流程 "数字化"，而是对其进行了彻底的重新设计：

- **之前**：45天，12个步骤，73%的申请获批
- **之后**：24小时，3个步骤，81%的申请获批

秘诀是什么？他们意识到，90% 的控制措施都是多余的，而人工智能可以比 6 个不同的办公室更准确地评估风险。

### **案例2：消除排队的医院**

一家意大利医院的急诊室等候时间长达四个小时。他们没有将排队系统 "数字化"，而是彻底重新考虑了病人的流程：

- 基于AI的预测性分诊
- 按类型划分的差异化路径
- 工作负荷的实时监控

**结果**：等待时间减少80%，患者满意度提高60%。

## 牛之路的三个现代陷阱

### **1. 熟悉度陷阱**

"我们的员工已经习惯了这样做 "是创新最阴险的杀手。这就好比说，奶牛已经习惯了它们的足迹。

### **2. 沉没投资陷阱**

"我们已经在这个系统上投入了这么多"，却忽略了这样一个事实，即继续走在错误的道路上会扩大错误。

### **3. 虚假复杂性陷阱**

"改变一切太复杂 "往往隐藏着一种恐惧，害怕承认目前的程序不合理。

## 数字化转型的 ANTI-COW 框架

### **A**nalyze - 分析预期成果

不要从技术入手，要从业务目标入手。

### **N**avigate - 超越现有限制导航

问问自己："如果我是今天诞生的一家公司，我将如何解决这个问题？

### **T**ransform - 转型，而非转译

为数字化时代重新设计流程，而不是将流程转化为数字化。

### **I**mplement - 分阶段实施

采用循序渐进的方法，但具有激进的愿景。

### **C**heck - 检验成效

不仅要衡量效率，还要衡量整体效果。

### **O**ptimize - 持续优化

转型过程永无止境。

### **W**atch - 观察新路径

注意不要形成新的自发 "牛路"。

## 人工智能是建筑师，而不是工人

人工智能既可以成为铺设牛路的最佳工具（使牛路超级高效，但从根本上说是错误的），也可以成为设计未来城市的最佳建筑师。

正如世界经济论坛所强调的：_"要充分发挥其潜力，AI必须讲业务的语言，必须理解工作是如何流转的，并且需要流程智能"¹⁰_。

区别在于方法不同：

### **作为劳工的AI**（铺设牛道）：

- “我们如何利用人工智能让这个流程更快？”
- 现有工作的自动化
- 渐进式改进

### **AI 作为建筑师**（城市规划）：

- “我们如何彻底重新构想这一业务成果？”
- 重新定义问题本身
- 彻底变革

## 拆除的勇气

波士顿故事最深刻的教训不是技术上的，而是心理上的：承认我们所走的路不一定是最好的，这需要勇气。

在商业领域，这意味着

- 质疑“神圣不可侵犯”的流程
- 承认“我们一直都是这样做的”并不是理由
- 投资于可能不会立即见效的变革
- 抵制快速解决方案的诱惑

## 结论：为未来设计道路

今天，面对人工智能和数字化的无限可能，我们可以做出选择：我们可以像波士顿的开国元勋们那样，铺平现有的道路，也可以勇敢地设计未来的城市。

下次再听到 "让我们将这一过程数字化 "这句话时，请停下来问一问："我们是在设计一条现代化的道路，还是在铺设一条牛路？

未来属于那些有勇气离开既定轨道、设计新道路的人。即使这意味着要承认，牛无论多么聪明，都不是城市规划者。

_“是时候停止为牛径铺路了。与其把过时的流程嵌入到硅片和软件之中，我们应该将其彻底摧毁，从头开始。我们应该对企业进行‘再造’：利用现代信息技术的力量，从根本上重新设计我们的业务流程，以实现绩效上的显著提升。”_ - 迈克尔·哈默（Michael Hammer），Harvard Business Review，1990年¹¹

## 资料来源和参考文献

1. Stack Exchange 英语语言与用法：https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-[context](/il-model-context-protocol-mcp-una-nuova-usb-c-per-lia-che-trasforma-i-flussi-di-lavoro-aziendali)" id="">https://english.stackexchange.com/questions/44800/what-does-don-t-pave-the-cow-path-mean-in-this-context
2. AgileConnection - 铺设牛径：[https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths](https://www.agileconnection.com/article/paving-cow-paths)
3. SAP - 数字化与数字化转型的区别：[https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html](https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html)
4. SAP - 数字化与数字化转型的区别（Gartner 定义）：[https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html](https://www.sap.com/products/erp/digitization-vs-digitalization.html)
5. Harvard Business Review - 人工智能如何帮助企业重新设计流程：[https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes](https://hbr.org/2023/03/how-ai-is-helping-companies-redesign-processes)
6. The Digital Leader - 你的人工智能计划只是在铺设牛径吗？：[https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow](https://thedigitalleader.substack.com/p/is-your-ai-plan-just-paving-the-cow)
7. Harvard Business Review - 流程再造：不要自动化，要彻底摧毁：[https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate](https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate)
8. Synoptek - 绿地与棕地软件开发对比：[https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/](https://synoptek.com/insights/it-blogs/greenfield-vs-brownfield-software-development/)
9. McKinsey - 重塑架构以超越竞争：[https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete](https://www.mckinsey.com/capabilities/mckinsey-digital/our-insights/rewired-to-outcompete)
10. World Economic Forum - 如何利用流程智能与人工智能重塑企业：[https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/](https://www.weforum.org/stories/2024/01/process-intelligent-ai-rewire-business-sustainable-transformation/)
11. Harvard Business Review - 流程再造：不要自动化，要彻底摧毁（1990年）：[https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate](https://hbr.org/1990/07/reengineering-work-dont-automate-obliterate)