那么2025年企业应该如何数字化呢？老杨总结关键词如下：
一、AIGC
2024年，随着人工智能技术的快速进步，企业接下来要面临的就是如何落地的问题。目前，国内一些公司已经通过开源大模型结合公司自身的管理场景进行了充分应用，并取得了良好的效果。当前AI技术在企业内部的应用场景已经不再局限于文字处理、文本图形等简单模型。老杨预计，2025年将是AIGC在企业全面深入应用的开始，但同时也将面临以下问题：
1.认知问题：
如果企业领导和员工对人工智能技术及其应用能力没有正确认识，盲目走技术“大跃进”，试图用技术投入来解决管理问题，那么人工智能的价值永远难以实现。呈现；
2、投资问题：
对算力的高投入会让一些企业回避人工智能，但公共算力和大型模型会让企业领导者质疑数据的安全性。因此，投资问题一直是AI在企业场景应用的绊脚石；
3、人才问题：
企业领导的认知和投入问题也会导致企业AI人才和员工AI能力不足，难以落地应用；
2025年，企业对AIGC场景落地的需求将进一步增加。与此同时，企业之间的生产关系将迎来又一次变革。拥有AI意识、掌握AI能力将是企业员工必须面对的问题。同时，他们也将面临AI深度应用带来的挑战，所以思路决定出路。缺乏人工智能思维比缺乏人工智能工具更可怕。
二、数字化企业
2025年，将会有一大波内部数字化公司成立，但同时，也会有一大波内部数字化公司倒闭。原因依然是市场压力，但数字化企业的价值是什么？市场在哪里？生存问题始终是其首要任务。内部数字化企业如何做好工作？关键在于公司对数字化公司的战略支持和定位。否则，缺乏分公司的支持和企业领导不切实际的要求，会让数字化企业在企业管理内卷化中难以生存，一事无成。最终也难逃被淘汰的命运。优化命运。
三、数据资产
自国家数据局成立以来，市场上掀起了一波与数据资产相关的建设热潮。这时，我们看到数据不再是存储在服务器中的几个字节，而是已经被加工、组织成数据资产，创造并产生了新的价值。随着国家相关数据资产管理体系的完善，2024年大量企业数据资产案例被列入表中，部分企业也尝到了相关红利。因此，老杨认为，2025年，数据资产入表、数据资产交易的案例和场景将进一步扩大。但与此同时，老杨认为，数据资产市场看似热闹，实则仍充满混乱。除了企业领导对数据资产的认知问题外，还存在企业内驱力不足、数据资产管理与业务发展脱节、数据质量不能及时满足业务预期的情况。因此，看似热闹、有价值的数据资产业务如果经营不当，可能会变得毫无用处。
四、优化、焦虑、坚持
2024年，对于大多数传统企业来说，降本增效仍将持续，人员优化也将持续。因此，对于价值实现困难的信息部门来说，是首要的优化目标。 2025年，老杨认为这种优化工作不会消失，随之而来的是信息部门员工和CIO的焦虑：
首先，担心你是否会被优化；
二是对人员优化后出现的各种问题感到焦虑；
三是担心优化后找不到工作；
因此，2025年，企业信息化部门必须做好持续优化的准备，CIO们需要思考：
1、如何以有限的人力、低成本开展数字化建设和运维工作，保证现有系统稳定运行；
2.还需要考虑的是这样的体积去哪里？跳槽还是陷于困境？
大部分CIO可能会选择先“铸币”，但问题是在不改变自己、不提升能力的情况下，他们能“铸币”多久？因此，在这样的环境下，信息部门员工和CIO必须加强学习，准备好自己的专业知识和能力储备，以应对当前高度的不确定性。
从以上不难看出，2025年企业数字化转型建设仍充满较高的不确定性。对于企业数字化，企业领导更加理性，会更加关注建设成本和价值。虽然AIGC固然受欢迎，但企业的场景应用还有待进一步探索，尤其是企业个性化场景的实现。人工智能如何赋能企业运营管理场景，是2025年亟待解决的问题，也是人工智能技术面临的重大挑战。企业内部的数字化公司将面临进一步的内卷化压力。如果企业不提供战略支持，预计到2025年大多数数字化企业都会陷入困境。生存模式下，企业的卷入度进一步加剧，2025年信息部门可能会面临没钱没需求的状态下当数字锤的局面。这不仅会影响企业信息化部门，还会影响整个数字化生态系统。所以2025年需要的是团结一致，共同渡过难关。同时，软件企业也必须整合和重构其商业模式，以适应当前和未来的市场。
