北京治疗白癜风哪间医院疗效最好文章来源
惠每移健
以上漫画，来自知名的MarTech作家ScottBrinker博客，相信很多制药企业的同事看到后都会会心一笑吧。
漫画里描述的场景绝不夸张，而且绝不陌生。讨论人工智能结果网络会议二十分钟没搞定、讨论大数据物联网结果投影仪半个钟头没搞定，应该谁都经历过吧。
上周和一个老友叙旧，谈到：
在“四大”这样的咨询公司，应该如何设置“technology”相关的咨询部门。
后来想了很多，觉得这个命题其实不单是乙方咨询公司的问题，同样也是甲方企业的问题：在所谓数字化转型，或曰大数据、人工智能等等新技术时代，传统的“technology”部门到底应该如何定位自己？
两年前，我受邀为一家大型跨国制药企业的亚太IT团队主持一个workshop。这个workshop的发起人是其亚太区的CIO。他意识到自己团队中的很多人在这个技术飞速发展与变革的年代不能准确把握自己的定位。
特别是在企业内很多业务部门都开始深度介入“technology”的时候对自身价值感到迷茫，所以把所有团队拉到上海，进行了一天的讨论。
不管是漫画，还是我和咨询公司朋友的谈话，还是两年前的workshop，都指向一个问题：technology，甚至传统的technology团队，在这个全世界都在“数字化转型”、“科技化转型”的今天，应该处于什么位置？
我个人的看法很明确：
“technology”，即不仅仅是一个“支持（supporting）”的定位，也不应该是一个要用人工智能等现代科技去“取代”传统业务的定位，而应该是一个深度介入的“赋能”的定位。
传统的“technology”部门，比如IT部门，容易被别人定位成一个“支持部门”，小到对办公系统和办公硬件的技术支持，大到对重要的业务系统在实施过程中、日常应用过程中、日常维护过程中提供技术支持。
即便在一些公司，IT部门是相关系统的“owner”，也是指从技术和系统维护的角度去“own”这个系统，而不是从“使用”和“用户”的角度去“own”相关系统。
而“technology”或IT部门所“支持”的系统，在业务运营中也多是“提升效率”类的系统。比如：由于有了销量系统，业务人员可以摒弃Excel，更加快速便捷的管理销售数字了；由于有了ERP系统，工厂里的工人可以摒弃纸质生产单，更加准确快速的进行生产了。
但是“赋能”，代表着更深层次的含义。
“赋能”，意味着不仅仅是把效率提高了，不仅仅是把“纸”和“Excel”变成App和系统，而是说我们得以用一种全新的角度来看我们的工作、我们的客户、我们的市场；得以用一种全新的方法去完成我们的工作。而这样的视角是以前没有的，这样的工作是以前无法完成的。
让我们用药企的销售与营销运营举个例子：
传统的药企SFE部门都要做“医生分级（segmentation）”的工作。这样的工作一般是用医生的处方潜力和处方倾向性做一个二维空间，把所有的目标医生都放在这个二维空间中，然后通过在潜力和倾向性两个维度上划分四宫格、九宫格，把所有医生分成几类，从而完成“分级”的工作。
而每个医生的处方潜力和处方倾向性，当然无从获得，而只能靠医药代表自行提交相关数据来模拟完成。整个执行过程，在大部分的药企SFE部门，也还是靠Excel来计算完成的。
这样的工作在“新科技”的今天可以有更好的优化空间：
比如当我们从更多渠道，获得了更多的医生画像信息，我们是不是可以用更多的纬度来为医生“分级”？特别是对于新品上市，没有“处方倾向性”信息，我们是否可以用其他纬度来做“分级”？
而在二维平面划分四宫格、九宫格的方法，只能适用于两个维度，如果我们用三个纬度、甚至更多纬度，毫无疑问Excel是不能处理的，甚至当划分纬度多于三个的时候，我们的人脑是没有办法进行直观想象的。
那么这时候，似乎机器学习中的“聚类算法”就有了用武之地，它可以告诉你，根据你指定的纬度，你的目标医生应该分成几类，每一类有什么共同特点。
机器学习在这样的工作中的地位，绝不仅仅是“支持”的定位，而是一种最核心的、不可缺少的地位，这就是我们说的“赋能”。相应的，IT部门，也许在将来叫“科技部门”，也就不仅仅是“支持”部门了，而是应该与各业务部门深度融合的、像网络一样互相交织的一个组织结构了。
像这样的例子还可以有很多：
新品上市的时候都需要找KOL，当药企营销的战场覆盖了线上线下，是否需要一种从“数据”角度能够更加精准的定位KOL的方法？
当市场上在几年间会涌现出十几种、二十几种PD-1，药企是否需要一种机制去更加精准的识别医生的临床观念？等等。
我相信在不久的将来，“IT部门”确实会越来越弱，但是“科技部门”一定会越来越强势和必不可少，“technology”如何从“IT”转变成“科技”是最重要的。
在这个转变过程中，我们发现非常重要的是，“IT”从业者可以仅仅掌握IT技术，但是“科技”从业者必须是跨领域的知识掌握者。那些能够设定机器算法的人，可能同时需要知道医生的临床路径；那些能够处理数据的人，可能同时需要知道一个marketing市场活动的病*式传播引爆点在哪里。
回到我和咨询公司老朋友的谈话
我同样相信在乙方的组织结构中，也应该思考如何让“technology”起到“赋能”的作用。
“Technology”不应该是一个独立的、并行的服务线，它和其他传统的业务线应该是交织的、可以”赋能“的。
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