一、别急着把它当成“换教材”，先看清它换的是“管理对象”


ITIL 第5版已于 2026 年 1 月29 日正式发布。PeopleCert正式发布了ITIL 第5版。作为ITIL官方中国区产品大使，我将会推出系列文章帮大家解读ITIL 第5版到底有哪些重大的更新。

对很多管理层来说，新版本通常意味着两件事：培训要不要上、认证要不要考、管理体系要不要跟着改一轮。可如果你只按“知识更新”的逻辑去看，很容易把这次升级看轻。


真正值得你警觉的，不是术语多了还是少了，而是管理对象变了。过去我们谈服务管理，默认画面往往是“IT 部门把服务交付、把服务支持做好”。但今天的数字化组织里，服务越来越难被切割成“IT 内部的事情”。它更像一条跨越业务团队、产品团队、研发团队、支持团队与供应商生态系统的端到端链路：从发现机会、定义产品，到构建、发布、运营，再到持续改进与退役，任何一段出了偏差，都会在客户体验 (CX) 与用户体验 (UX) 上被放大。


所以你会看到 ITIL 第5版的更新并不是“把 ITIL 4 修修补补”，而是把重心往前推、往外推：

• 把定位扩展为数字化产品和服务管理，让“产品”和“服务”在同一套管理语言里对齐。
• 把生命周期模型讲得更明确，用八个活动把从发现到支持的全过程拆开，让跨团队协作更可管理。
• 把人工智能从“工具层面的应用”上升到“管理能力”的讨论，强调治理、边界、成熟度与可审计性。
• 把指导原则变成可落地的取舍框架，特别是“优化和自动化”，不再是一句口号，而是管理判断。
• 把实践从“清单式学习”变成“组件式组合”，强调情境、适用性与可裁剪。
  

如果你是高管或体系负责人，我建议你用一个更现实的问题来读这次升级：它到底在解决什么痛点？解决谁的痛点？如果解决不了，你再完善制度、再加审批，也只是把复杂性堆得更高。




二、第一类痛点：技术演进与人工智能上桌了，治理、被问责与可审计性却没跟上


这几年你一定感受过一种典型的管理压力：技术迭代越来越快，尤其是生成式 AI 的扩散，让“能做什么”每天都在刷新。但组织的治理体系、管理结构、授权与被问责机制，往往还停留在旧节奏上。
在不少组织里，自动化早就不陌生：脚本、流程编排、告警联动、看板 (Kanban) 管理、持续集成与持续交付……这些工具链让效率明显提升。可当人工智能开始走进关键链路，问题就不再是“效率提升多少”，而是“控制权和责任链是否清楚”。


你很可能已经遇到过类似的场景：

• 某个团队用生成式 AI 快速生成面向客户的内容，结果出现偏差或误导，谁来承担被问责？
• 一个聊天机器人给出错误建议，引发事故或重大事件，事件升级到哪个层级？谁是授权人？
• 自动化触发了错误操作，造成中断或违规，谁有权限按下暂停键？回滚方案是否具备就绪度？
• 更隐蔽的是：组织里出现“影子应用”——各团队私下采用工具，能力在增长，风险也在增长，但并不在治理视野里。
  

这些问题的共同点是：它们不是“工具会不会用”，而是“治理能不能跟得上”。管理层真正需要的不是更多工具，而是更清晰的边界与更可靠的证据链：

• 什么可以自动化，什么必须保留人工判断？
• 自动化与人工智能参与决策时，验收准则是什么？
• 关键决策如何保证准确性？如何保证可审计性？
• 一旦出现偏差，责任与被问责路径如何清晰可追溯？
  

ITIL 4 时代，很多组织用“流程合规 + 指标监控”来兜底，能解决一部分风险。但人工智能引入后，风险形态变了：它不仅是执行层面的错误，更可能变成认知层面的偏差、信息层面的不完整、知识层面的误导。你会发现“审计”不再只是抽查流程是否遵守，而是要追问决策依据是否可信，数据是否完整，记录是否可追溯。


ITIL 第5版对此的补齐点，在我看来可以概括为一句话：把人工智能从“应用层面的话题”上升到“管理能力与治理对象”。它强调组织需要具备管理能力与成熟度，强调治理与控制，强调在自动化与人工智能介入时要明确边界、责任与证据链。

你不必把它理解为“框架更保守”，相反，它是更现实：当决策链条被工具延长，管理层必须重新定义控制权，否则组织将在一次事故、一次审计、一次客户投诉中被迫补课，代价往往更高。

这里还绕不开一个硬门槛：数据质量与数据治理。人工智能效果高度依赖数据与知识资产的完整性、一致性与可追溯性。你以前还能靠经验与人工补齐的缺口，在自动化闭环里会被放大成瓶颈：记录不完整导致分类错误，配置记录不一致导致变更判断偏差，缺乏基线导致回滚困难。

因此，ITIL 第5版把“治理 + 数据 + 自动化/人工智能”的组合推到台前，本质是在提醒管理层：这不是某个技术团队的项目，而是一项组织能力的建设。

三、第二类痛点：工作方式变了，管理体系还在按旧假设写流程，协作成本居高不下


第二类痛点几乎每天都在发生，而且常常以“协作摩擦”的形式出现：跨部门对齐困难、责任边界模糊、信息不透明、审批堆叠、推诿与绕路同时存在。原因很简单：工作方式变了。
过去很多管理制度默认一个前提：

• 业务提出需求，IT 立项开发，上线后进入正常运行，运维负责服务支持，问题走事件管理，改进走持续改进。
  

在这种模式下，流程虽然繁琐，但边界清楚，至少“谁负责什么”比较明确。
今天的数字化组织更像另一种生态：
产品持续演进，发布节奏高频循环，持续部署不再稀奇。

• 远程协作与混合方法成为常态，信息流与可见性成为关键约束。
• 平台化与外部能力引入增加了依赖关系，供应商与合作伙伴关系对交付周期有决定性影响。
• 服务体验与客户体验 (CX) 直接影响业务结果，SLA 不够用，越来越需要把体验指标引入管理讨论。
  

当工作方式变了，你继续用“IT 内部流程”去管理端到端交付，很容易出现两个极端：

• 流程越来越像形式化的“合规模板”，看似遵守，实际被绕开。
• 流程越来越像推诿工具，问题卡在边界上，没人愿意对端到端结果负责。
  

ITIL 第5版做的关键动作，是把讨论对象扩展为数字化产品和服务管理。它不是简单地把“服务”改成“产品”，而是把产品与服务看作一体，让管理语言更贴近现实：交付不止是“上线”，更是持续运营；支持不止是“处理事件”，更是体验与价值的守门人。


这也是为什么 ITIL 第5版用八个活动拆出更清晰的生命周期模型：发现、设计、获得、构建、转换、运营、交付、支持。
这套拆分对管理层有一个直接好处：它把跨团队协作的“对齐点”变清晰了。你不再只能问“现在处在项目哪个阶段”，而可以问：

• 我们处在生命周期的哪个活动？关键交付物是什么？
• 当前的验收准则是否明确？风险评估是否到位？
• 哪些依赖关系来自外部供应？采购与合作伙伴管理是否已经对齐交付周期？
• 交付与支持之间的边界在哪里？谁对服务体验负责？谁对可用性负责？
  

当你能用同一套生命周期语言把业务团队、产品经理、研发负责人、运维负责人、服务台与供应商拉到一个视角上，很多协作摩擦会自然下降。因为大家讨论的不再是“你流程没走完”，而是“端到端价值是否被实现，风险是否被管理，责任是否清晰”。




四、第三类痛点：复杂性上来了，“一套流程打天下”开始失效


第三类痛点更隐蔽，但往往更致命：复杂性显著增加，组织仍试图用一套固定流程覆盖所有情境。结果不是交付周期被拉长，就是风险事件被放大。
你会看到一些典型现象：

• 系统依赖关系越来越多，任何变更都牵一发动全身，变更日程越排越满。
• 供应商与第三方组件增多，问题调查经常卡在接口与责任边界上。
• 一线团队为了赶进度，开始绕过流程；管理层为了控风险，开始加审批；两边互相拉扯，组织速度下降。
• 事故与重大事件一旦发生，根因往往不是“少走一道流程”，而是“流程假设不成立”：真实工作流与流程设计脱节。
  

ITIL 第5版强调“情境与可裁剪”，核心不是鼓励随意，而是鼓励基于复杂性思维做取舍。你可以把它理解为一种更成熟的治理态度：

• 不同业务的风险承受能力不同，不同系统的可恢复性不同，不同团队的胜任力不同，你不可能用同一套审批强度、同一套变更模型、同一套工作流去管理所有对象。
• 管理者的任务不是“把流程写得更细”，而是“把控制点放在该放的位置”，让流程与工作流服务于目标，而不是让组织服务于流程。
  

这也是为什么 ITIL 第5版对“优化和自动化”的解释特别值得管理层认真读。它要你回答的不是“要不要自动化”，而是：

• 哪些环节适合自动化？哪些环节必须保留人工判断？
• 自动化依赖的数据是否具备完整性与准确性？是否具备可审计性？
• 自动化规则与人工智能模型的调整，谁有授权？谁负责批准？
• 出现偏差时，谁负责触发恢复？谁负责沟通与协调？谁最终承担被问责？
  

当你用这样的方式去讨论，所谓“可裁剪”就不再是漂亮话，而是管理设计的核心方法。

同时，ITIL 第5版对实践的处理也体现了同样的思路：实践更像能力组件库，而不是必须铺满的一张清单。对管理者而言，这意味着投资逻辑要变：

• 不是“把所有实践都上齐”
• 而是“识别关键价值流与核心价值流，按组织情境组合能力组件，补齐关键瓶颈与关键控制点”
  

五、更新内容概述：用六个要点把 ITIL 第5版一口气记住


我把关键变化用管理者更好记的六个要点讲清楚：
1、定位升级：数字化产品和服务管理成为核心叙事
管理对象从“IT 服务交付”扩展为“端到端价值创造”，产品与服务被放在同一套语言里，强调边界变化与对齐。
2、生命周期模型更清晰：八个活动覆盖从发现到支持
用发现、设计、获得、构建、转换、运营、交付、支持串起全过程，让跨团队协作更可管理，关键交付物与风险控制点更清晰。
3、人工智能进入方法论核心：从“应用”走向“治理与能力边界”
强调管理能力、成熟度、责任链与可审计性，把人工智能与自动化的引入变成组织能力建设议题。
4、指导原则更强调取舍：尤其是“优化和自动化”
指导原则不只讲价值观，更要能指导实际决策：什么时候自动化、怎样控制、怎样追责、怎样持续对齐。
5、实践从清单走向组件库：强调适用性与可裁剪
组织不需要“全套上”，而需要“恰当组合”，让实践支撑生命周期活动与价值流设计。
6、迁移与学习路径更强调能力栈与路线图
认证与学习的意义不只是考试，而是为组织能力建设提供路线图，便于规划窗口期与投入节奏。





六、回到标题：三类痛点分别解决了谁的什么问题


现在我们把结论说得更像你能拿去开会的版本。
第一类痛点：人工智能与技术演进带来的治理缺口
它解决的是管理层与治理负责人的痛点：控制权不清、责任链断裂、被问责路径模糊、可审计性不足、数据治理欠账。
第二类痛点：工作方式变化带来的协作断层
它解决的是负责人在跨团队交付中的痛点：对齐困难、边界扯皮、信息不透明、交付与支持脱节，体验目标难以落地。
第三类痛点：复杂性导致“一套流程打天下”失效
它解决的是体系负责人、流程负责人、交付负责人的痛点：流程越多越慢、审批越细越乱、绕路成为常态，风险并未下降。




七、给管理层的三问：你想用好 ITIL 第5版，先别急着背模型


最后我用三问来结束本次分享。你不必立刻背完所有概念，但你必须先把这三件事问清楚，否则组织很容易停留在“换了说法”，而不是“长出能力”。
1、我们真正要治理的对象是什么
是 IT 部门的服务交付，还是数字化产品与服务的端到端价值创造？如果是后者，你需要用生命周期与价值流的语言重构对齐方式。
2、我们引入人工智能时，治理对象到底是什么
是功能上线，还是决策链、责任链与证据链？谁有授权？谁能暂停？谁能回滚？出了事故谁承担被问责？如果答不上来，就别急着扩大采用范围。
3、我们最该投入的是补流程，还是补能力
复杂性越高，越不能靠“加审批”解决。你需要把实践当能力组件库，围绕核心价值流补齐瓶颈，把钱投到真正短板上。


我是AI+ITIL教练长河achotsao，欢迎交流。关注我，即可第一时间获得ITIL 第5版最新动态及官方特邀中国区大使的深度解析，全网同名。

一、别急着把它当成“换教材”，先看清它换的是“管理对象”


ITIL 第5版已于 2026 年 1 月29 日正式发布。PeopleCert正式发布了ITIL 第5版。作为ITIL官方中国区产品大使，我将会推出系列文章帮大家解读ITIL 第5版到底有哪些重大的更新。

对很多管理层来说，新版本通常意味着两件事：培训要不要上、认证要不要考、管理体系要不要跟着改一轮。可如果你只按“知识更新”的逻辑去看，很容易把这次升级看轻。


真正值得你警觉的，不是术语多了还是少了，而是管理对象变了。过去我们谈服务管理，默认画面往往是“IT 部门把服务交付、把服务支持做好”。但今天的数字化组织里，服务越来越难被切割成“IT 内部的事情”。它更像一条跨越业务团队、产品团队、研发团队、支持团队与供应商生态系统的端到端链路：从发现机会、定义产品，到构建、发布、运营，再到持续改进与退役，任何一段出了偏差，都会在客户体验 (CX) 与用户体验 (UX) 上被放大。


所以你会看到 ITIL 第5版的更新并不是“把 ITIL 4 修修补补”，而是把重心往前推、往外推：

• 把定位扩展为数字化产品和服务管理，让“产品”和“服务”在同一套管理语言里对齐。
• 把生命周期模型讲得更明确，用八个活动把从发现到支持的全过程拆开，让跨团队协作更可管理。
• 把人工智能从“工具层面的应用”上升到“管理能力”的讨论，强调治理、边界、成熟度与可审计性。
• 把指导原则变成可落地的取舍框架，特别是“优化和自动化”，不再是一句口号，而是管理判断。
• 把实践从“清单式学习”变成“组件式组合”，强调情境、适用性与可裁剪。
  

如果你是高管或体系负责人，我建议你用一个更现实的问题来读这次升级：它到底在解决什么痛点？解决谁的痛点？如果解决不了，你再完善制度、再加审批，也只是把复杂性堆得更高。




二、第一类痛点：技术演进与人工智能上桌了，治理、被问责与可审计性却没跟上


这几年你一定感受过一种典型的管理压力：技术迭代越来越快，尤其是生成式 AI 的扩散，让“能做什么”每天都在刷新。但组织的治理体系、管理结构、授权与被问责机制，往往还停留在旧节奏上。
在不少组织里，自动化早就不陌生：脚本、流程编排、告警联动、看板 (Kanban) 管理、持续集成与持续交付……这些工具链让效率明显提升。可当人工智能开始走进关键链路，问题就不再是“效率提升多少”，而是“控制权和责任链是否清楚”。


你很可能已经遇到过类似的场景：

• 某个团队用生成式 AI 快速生成面向客户的内容，结果出现偏差或误导，谁来承担被问责？
• 一个聊天机器人给出错误建议，引发事故或重大事件，事件升级到哪个层级？谁是授权人？
• 自动化触发了错误操作，造成中断或违规，谁有权限按下暂停键？回滚方案是否具备就绪度？
• 更隐蔽的是：组织里出现“影子应用”——各团队私下采用工具，能力在增长，风险也在增长，但并不在治理视野里。
  

这些问题的共同点是：它们不是“工具会不会用”，而是“治理能不能跟得上”。管理层真正需要的不是更多工具，而是更清晰的边界与更可靠的证据链：

• 什么可以自动化，什么必须保留人工判断？
• 自动化与人工智能参与决策时，验收准则是什么？
• 关键决策如何保证准确性？如何保证可审计性？
• 一旦出现偏差，责任与被问责路径如何清晰可追溯？
  

ITIL 4 时代，很多组织用“流程合规 + 指标监控”来兜底，能解决一部分风险。但人工智能引入后，风险形态变了：它不仅是执行层面的错误，更可能变成认知层面的偏差、信息层面的不完整、知识层面的误导。你会发现“审计”不再只是抽查流程是否遵守，而是要追问决策依据是否可信，数据是否完整，记录是否可追溯。


ITIL 第5版对此的补齐点，在我看来可以概括为一句话：把人工智能从“应用层面的话题”上升到“管理能力与治理对象”。它强调组织需要具备管理能力与成熟度，强调治理与控制，强调在自动化与人工智能介入时要明确边界、责任与证据链。

你不必把它理解为“框架更保守”，相反，它是更现实：当决策链条被工具延长，管理层必须重新定义控制权，否则组织将在一次事故、一次审计、一次客户投诉中被迫补课，代价往往更高。

这里还绕不开一个硬门槛：数据质量与数据治理。人工智能效果高度依赖数据与知识资产的完整性、一致性与可追溯性。你以前还能靠经验与人工补齐的缺口，在自动化闭环里会被放大成瓶颈：记录不完整导致分类错误，配置记录不一致导致变更判断偏差，缺乏基线导致回滚困难。

因此，ITIL 第5版把“治理 + 数据 + 自动化/人工智能”的组合推到台前，本质是在提醒管理层：这不是某个技术团队的项目，而是一项组织能力的建设。

三、第二类痛点：工作方式变了，管理体系还在按旧假设写流程，协作成本居高不下


第二类痛点几乎每天都在发生，而且常常以“协作摩擦”的形式出现：跨部门对齐困难、责任边界模糊、信息不透明、审批堆叠、推诿与绕路同时存在。原因很简单：工作方式变了。
过去很多管理制度默认一个前提：

• 业务提出需求，IT 立项开发，上线后进入正常运行，运维负责服务支持，问题走事件管理，改进走持续改进。
  

在这种模式下，流程虽然繁琐，但边界清楚，至少“谁负责什么”比较明确。
今天的数字化组织更像另一种生态：
产品持续演进，发布节奏高频循环，持续部署不再稀奇。

• 远程协作与混合方法成为常态，信息流与可见性成为关键约束。
• 平台化与外部能力引入增加了依赖关系，供应商与合作伙伴关系对交付周期有决定性影响。
• 服务体验与客户体验 (CX) 直接影响业务结果，SLA 不够用，越来越需要把体验指标引入管理讨论。
  

当工作方式变了，你继续用“IT 内部流程”去管理端到端交付，很容易出现两个极端：

• 流程越来越像形式化的“合规模板”，看似遵守，实际被绕开。
• 流程越来越像推诿工具，问题卡在边界上，没人愿意对端到端结果负责。
  

ITIL 第5版做的关键动作，是把讨论对象扩展为数字化产品和服务管理。它不是简单地把“服务”改成“产品”，而是把产品与服务看作一体，让管理语言更贴近现实：交付不止是“上线”，更是持续运营；支持不止是“处理事件”，更是体验与价值的守门人。


这也是为什么 ITIL 第5版用八个活动拆出更清晰的生命周期模型：发现、设计、获得、构建、转换、运营、交付、支持。
这套拆分对管理层有一个直接好处：它把跨团队协作的“对齐点”变清晰了。你不再只能问“现在处在项目哪个阶段”，而可以问：

• 我们处在生命周期的哪个活动？关键交付物是什么？
• 当前的验收准则是否明确？风险评估是否到位？
• 哪些依赖关系来自外部供应？采购与合作伙伴管理是否已经对齐交付周期？
• 交付与支持之间的边界在哪里？谁对服务体验负责？谁对可用性负责？
  

当你能用同一套生命周期语言把业务团队、产品经理、研发负责人、运维负责人、服务台与供应商拉到一个视角上，很多协作摩擦会自然下降。因为大家讨论的不再是“你流程没走完”，而是“端到端价值是否被实现，风险是否被管理，责任是否清晰”。




四、第三类痛点：复杂性上来了，“一套流程打天下”开始失效


第三类痛点更隐蔽，但往往更致命：复杂性显著增加，组织仍试图用一套固定流程覆盖所有情境。结果不是交付周期被拉长，就是风险事件被放大。
你会看到一些典型现象：

• 系统依赖关系越来越多，任何变更都牵一发动全身，变更日程越排越满。
• 供应商与第三方组件增多，问题调查经常卡在接口与责任边界上。
• 一线团队为了赶进度，开始绕过流程；管理层为了控风险，开始加审批；两边互相拉扯，组织速度下降。
• 事故与重大事件一旦发生，根因往往不是“少走一道流程”，而是“流程假设不成立”：真实工作流与流程设计脱节。
  

ITIL 第5版强调“情境与可裁剪”，核心不是鼓励随意，而是鼓励基于复杂性思维做取舍。你可以把它理解为一种更成熟的治理态度：

• 不同业务的风险承受能力不同，不同系统的可恢复性不同，不同团队的胜任力不同，你不可能用同一套审批强度、同一套变更模型、同一套工作流去管理所有对象。
• 管理者的任务不是“把流程写得更细”，而是“把控制点放在该放的位置”，让流程与工作流服务于目标，而不是让组织服务于流程。
  

这也是为什么 ITIL 第5版对“优化和自动化”的解释特别值得管理层认真读。它要你回答的不是“要不要自动化”，而是：

• 哪些环节适合自动化？哪些环节必须保留人工判断？
• 自动化依赖的数据是否具备完整性与准确性？是否具备可审计性？
• 自动化规则与人工智能模型的调整，谁有授权？谁负责批准？
• 出现偏差时，谁负责触发恢复？谁负责沟通与协调？谁最终承担被问责？
  

当你用这样的方式去讨论，所谓“可裁剪”就不再是漂亮话，而是管理设计的核心方法。

同时，ITIL 第5版对实践的处理也体现了同样的思路：实践更像能力组件库，而不是必须铺满的一张清单。对管理者而言，这意味着投资逻辑要变：

• 不是“把所有实践都上齐”
• 而是“识别关键价值流与核心价值流，按组织情境组合能力组件，补齐关键瓶颈与关键控制点”
  

五、更新内容概述：用六个要点把 ITIL 第5版一口气记住


我把关键变化用管理者更好记的六个要点讲清楚：
1、定位升级：数字化产品和服务管理成为核心叙事
管理对象从“IT 服务交付”扩展为“端到端价值创造”，产品与服务被放在同一套语言里，强调边界变化与对齐。
2、生命周期模型更清晰：八个活动覆盖从发现到支持
用发现、设计、获得、构建、转换、运营、交付、支持串起全过程，让跨团队协作更可管理，关键交付物与风险控制点更清晰。
3、人工智能进入方法论核心：从“应用”走向“治理与能力边界”
强调管理能力、成熟度、责任链与可审计性，把人工智能与自动化的引入变成组织能力建设议题。
4、指导原则更强调取舍：尤其是“优化和自动化”
指导原则不只讲价值观，更要能指导实际决策：什么时候自动化、怎样控制、怎样追责、怎样持续对齐。
5、实践从清单走向组件库：强调适用性与可裁剪
组织不需要“全套上”，而需要“恰当组合”，让实践支撑生命周期活动与价值流设计。
6、迁移与学习路径更强调能力栈与路线图
认证与学习的意义不只是考试，而是为组织能力建设提供路线图，便于规划窗口期与投入节奏。





六、回到标题：三类痛点分别解决了谁的什么问题


现在我们把结论说得更像你能拿去开会的版本。
第一类痛点：人工智能与技术演进带来的治理缺口
它解决的是管理层与治理负责人的痛点：控制权不清、责任链断裂、被问责路径模糊、可审计性不足、数据治理欠账。
第二类痛点：工作方式变化带来的协作断层
它解决的是负责人在跨团队交付中的痛点：对齐困难、边界扯皮、信息不透明、交付与支持脱节，体验目标难以落地。
第三类痛点：复杂性导致“一套流程打天下”失效
它解决的是体系负责人、流程负责人、交付负责人的痛点：流程越多越慢、审批越细越乱、绕路成为常态，风险并未下降。




七、给管理层的三问：你想用好 ITIL 第5版，先别急着背模型


最后我用三问来结束本次分享。你不必立刻背完所有概念，但你必须先把这三件事问清楚，否则组织很容易停留在“换了说法”，而不是“长出能力”。
1、我们真正要治理的对象是什么
是 IT 部门的服务交付，还是数字化产品与服务的端到端价值创造？如果是后者，你需要用生命周期与价值流的语言重构对齐方式。
2、我们引入人工智能时，治理对象到底是什么
是功能上线，还是决策链、责任链与证据链？谁有授权？谁能暂停？谁能回滚？出了事故谁承担被问责？如果答不上来，就别急着扩大采用范围。
3、我们最该投入的是补流程，还是补能力
复杂性越高，越不能靠“加审批”解决。你需要把实践当能力组件库，围绕核心价值流补齐瓶颈，把钱投到真正短板上。


我是AI+ITIL教练长河achotsao，欢迎交流。关注我，即可第一时间获得ITIL 第5版最新动态及官方特邀中国区大使的深度解析，全网同名。