這不僅是技術(shù)的失敗，更是戰(zhàn)略和管理的失職。AI不是用來微調(diào)成本的螺絲刀，而是用來重塑價值鏈的發(fā)動機(jī)。
如果你的企業(yè)在AI上投入了巨資，卻只換來了一些并不賺錢的“演示項(xiàng)目”（Pilots），請不要急著責(zé)怪你的CTO或算法模型。
最新的數(shù)據(jù)顯示了一個殘酷的現(xiàn)實(shí)：
麻省理工學(xué)院（MIT）：95%的生成式AI試點(diǎn)項(xiàng)目以失敗告終。
麥肯錫（McKinsey）：80%的公司使用了AI，但絕大多數(shù)對利潤沒有任何顯著影響。
在這個萬億美元級的賽道上，為什么絕大多數(shù)企業(yè)都在陪跑？
答案可能讓你意外：不是技術(shù)不夠好，是領(lǐng)導(dǎo)力沒跟上。
根據(jù)Cisco的AI準(zhǔn)備度指數(shù)，只有?13%的公司獲得了持續(xù)可衡量的回報。這13%的贏家做對了什么？本文為你揭示AI轉(zhuǎn)型的三大領(lǐng)導(dǎo)力陷阱與破局之道。
（Cost Cutting vs. Capacity Creation）
很多CEO拿到AI的第一反應(yīng)是：“這能幫我裁掉多少人？”
反面教材：Klarna
這家公司曾通過AI客服裁掉了約700名員工。結(jié)果呢？客戶滿意度暴跌，最終不得不重新雇人。
https://36kr.com/p/3290432447115654?
睿信咨詢顧問解讀：
這是一個經(jīng)典的戰(zhàn)略短視。
AI的真正價值不在于削減成本（Cutting Costs），而在于創(chuàng)造產(chǎn)能（Creating Capacity）。
真正的高手，是用AI接管那80%重復(fù)、低價值的工作，然后讓被釋放出來的高技能人才去專注于剩下20%能帶來收入增長、客戶忠誠度和創(chuàng)新突破的工作。
AI應(yīng)當(dāng)是員工能力的“擴(kuò)音器”，而不是員工飯碗的“粉碎機(jī)”。
（Hype vs. Alignment）
報告指出，很多C-Suite（高管層）知道他們“需要”AI，但不知道“為什么”需要。
這種“恐慌性上車”導(dǎo)致了大量孤立的技術(shù)實(shí)驗(yàn)。這些項(xiàng)目沒有明確的KPI，沒有與核心戰(zhàn)略綁定。當(dāng)熱度退去，它們就成了財務(wù)報表上首先被砍掉的累贅。
什么叫“業(yè)務(wù)對齊”？
錯誤：“我們要上一個大模型客服。”（這是技術(shù)動作）
正確：“我們要通過AI將客服響應(yīng)速度提升50%，并將坐席人員的精力轉(zhuǎn)移到高凈值客戶的深度服務(wù)上，從而提升CLV（客戶終身價值）?！保ㄟ@是業(yè)務(wù)目標(biāo)）
（Human-Digital Coordination Layer）
r.Potential的CEO Greg Shewmaker提出了一個深刻的觀點(diǎn)：
“企業(yè)AI采用的真正瓶頸不是供應(yīng)（算力或模型），而是企業(yè)不知道在哪里或如何利用AI來完成實(shí)際工作?！?/span>
很多企業(yè)缺失了一個關(guān)鍵的“協(xié)調(diào)層”——即如何將原本由人完成的工作流，拆解為“機(jī)器做A部分 + 人做B部分”的新模式。
睿信咨詢顧問解讀：
我們正處于一個“領(lǐng)導(dǎo)力拐點(diǎn)”。
未來的CEO不僅要管理“人”，還要管理“硅基員工”（AI Agents）。你需要重新設(shè)計組織架構(gòu)，定義人與AI的協(xié)作邊界。如果你只是把AI塞進(jìn)舊流程里，就像給馬車裝上噴氣發(fā)動機(jī)，結(jié)果只會是車毀人亡。
面對這場代際變革，領(lǐng)導(dǎo)者需要從關(guān)注“技術(shù)實(shí)施”轉(zhuǎn)向關(guān)注“組織重塑”：
重新定義ROI：不要在短期內(nèi)只看節(jié)省了多少工資，要看AI為你創(chuàng)造了多少“新產(chǎn)能”和“新收入”。
建立“AI護(hù)欄”與“業(yè)務(wù)錨點(diǎn)”：每一個AI項(xiàng)目立項(xiàng)前，必須回答兩個問題：它服務(wù)于哪個核心戰(zhàn)略？它的成功指標(biāo)（KPI）是什么？
投資于“人”的轉(zhuǎn)型：既然AI接管了基礎(chǔ)工作，那么你的員工準(zhǔn)備好從事更高級的監(jiān)督、創(chuàng)新和情感服務(wù)工作了嗎？如果沒有，現(xiàn)在的預(yù)算應(yīng)該花在培訓(xùn)上，而不是更多的顯卡上。
AI時代的贏家，不會是那些擁有最強(qiáng)算力的公司，而是那些擁有最清醒頭腦的公司。
別讓你的AI投資，僅僅變成了一張張?zhí)畛淞藬?shù)據(jù)的電子表格。請用它來釋放你組織中被壓抑已久的、真正的人類創(chuàng)造力。
原文：AI 的低 ROI（投資回報率）歸咎于領(lǐng)導(dǎo)力，而非技術(shù)
人工智能投資數(shù)額驚人，但大多數(shù)試點(diǎn)項(xiàng)目都以失敗告終。真正的價值源于領(lǐng)導(dǎo)力的清晰度、戰(zhàn)略的一致性，以及利用 AI 創(chuàng)造產(chǎn)能，而不僅僅是削減成本。
圖片來源：SvetaZi / Shutterstock
圍繞人工智能日益增長的炒作已經(jīng)超過了以往任何一次技術(shù)變革。與之相伴的是巨額的投資。Gartner 估計，到 2025 年全球在 AI 上的支出將接近?1.5 萬億美元。盡管投入驚人，大多數(shù)組織仍在努力應(yīng)對“承諾”與“實(shí)際價值”之間長期存在的巨大鴻溝。
支持這一點(diǎn)的最廣泛認(rèn)可的數(shù)據(jù)來自麻省理工學(xué)院（MIT）今年早些時候的一份報告，該報告顯示?95% 的生成式 AI 試點(diǎn)項(xiàng)目以失敗告終。麥肯錫的一項(xiàng)研究也發(fā)現(xiàn)，近 80% 的公司使用了生成式 AI，但幾乎同樣比例的公司表示其對利潤底線沒有顯著影響。
但有證據(jù)表明，AI 確實(shí)在起作用，盡管范圍有限。《2025 年思科 AI 準(zhǔn)備度指數(shù)》顯示，13%的公司從 AI 中獲得了持續(xù)、可衡量的回報。雖然這只是少數(shù)，但領(lǐng)先的組織已經(jīng)開始看到價值。然而，這種價值的源泉越來越多地來自于領(lǐng)導(dǎo)力的清晰度、戰(zhàn)略一致性和執(zhí)行力，而非技術(shù)本身。思科的指數(shù)對此進(jìn)行了測量，發(fā)現(xiàn)?99% 實(shí)現(xiàn)了 AI 價值的公司都擁有明確的戰(zhàn)略，擁抱變革，并包含幫助員工適應(yīng)新技術(shù)的正式項(xiàng)目。
當(dāng)今的 CEO 和 CIO 正面臨一個代際的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。他們必須重新定義 AI 的成功——不再將其視為削減成本的手段，而是作為產(chǎn)能創(chuàng)造、創(chuàng)新和以人為本成果的驅(qū)動力。前進(jìn)的道路需要拆解工作流程，重新評估自動化在何處能發(fā)揮作用，并賦能人才專注于增長和轉(zhuǎn)型。
背景設(shè)定：AI 承諾 vs. 現(xiàn)實(shí)
在眾多 CIO 中，最大的挑戰(zhàn)在于高管層（C-Suite）和董事會知道他們“需要” AI，但不確定“為了什么”。這導(dǎo)致了不切實(shí)際的期望，認(rèn)為 AI 將是解決所有問題的萬靈藥，能讓生產(chǎn)力飆升。當(dāng)結(jié)果不切實(shí)際時，一個原本成功的項(xiàng)目可能會被視為失敗，因?yàn)樽畛醯哪繕?biāo)設(shè)定就是錯誤的。導(dǎo)致這一問題的一個因素是，許多業(yè)務(wù)單元沒有設(shè)立相應(yīng)的 KPI 來創(chuàng)建可衡量的業(yè)務(wù)指標(biāo)。
一個典型的例子是聯(lián)絡(luò)中心（Contact Centers），AI 智能體可以用于坐席輔導(dǎo)、虛擬坐席、排班、通話評分、筆記記錄等。衡量這些功能的價值可能很困難，因此許多企業(yè)默認(rèn)選擇通過裁減人工坐席來降低成本。如果不加節(jié)制地這樣做，可能會適得其反。例如，Klarna裁掉了大約 700 名客服人員，結(jié)果導(dǎo)致客戶服務(wù)評分暴跌，最終不得不重新雇傭員工。這不是技術(shù)問題，而是領(lǐng)導(dǎo)層沒有制定正確的計劃來理解其影響。
診斷問題：技術(shù)限制還是領(lǐng)導(dǎo)力缺失？
在 AI 和自動化技術(shù)項(xiàng)目上難以實(shí)現(xiàn) ROI 的問題，往往與對問題的診斷混淆不清。確實(shí)，在整合復(fù)雜數(shù)據(jù)和擴(kuò)展自動化規(guī)模方面，技術(shù)準(zhǔn)備不足依然是一個挑戰(zhàn)。然而，更多時候，真正導(dǎo)致問題的原因不在于技術(shù)本身，而在于技術(shù)工作的治理和領(lǐng)導(dǎo)方式。這表明技術(shù)成功實(shí)施的障礙更多在于董事會，而非代碼或云端設(shè)置。失敗之所以發(fā)生，是因?yàn)槠髽I(yè)領(lǐng)導(dǎo)者優(yōu)先考慮由市場炒作驅(qū)動的權(quán)宜之計，而忽視了真正的業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型。
同樣重要的是，在 AI 項(xiàng)目啟動之前，必須有明確的業(yè)務(wù)對齊（Business Alignment），并理解用于計算 ROI 的衡量指標(biāo)。那些作為孤立的技術(shù)實(shí)驗(yàn)啟動、缺乏與戰(zhàn)略優(yōu)先級掛鉤的明確商業(yè)案例的項(xiàng)目，往往難以衡量價值且價值模糊，最終成為容易被砍掉的項(xiàng)目。
領(lǐng)導(dǎo)力的轉(zhuǎn)折點(diǎn)：超越削減成本
商業(yè)世界正處于一個領(lǐng)導(dǎo)力轉(zhuǎn)折點(diǎn)，這是歷史上第一次，勞動力轉(zhuǎn)型將不僅僅涉及人類。隨著 AI 和自主智能體的快速應(yīng)用，領(lǐng)導(dǎo)者現(xiàn)在面臨著關(guān)于如何在組織內(nèi)創(chuàng)造和維護(hù)價值的復(fù)雜決策。這一轉(zhuǎn)變不僅要求削減成本，還要重新構(gòu)想人類技能與 AI 技術(shù)能力之間的關(guān)系，確保組織文化和流程能夠適應(yīng)這一混合勞動力的新時代。
企業(yè)智能公司 r.Potential 的 CEO Greg Shewmaker 表示：“大家都在競相構(gòu)建更多的 AI 模型、算力和智能體，但企業(yè) AI 采用的真正瓶頸不是供應(yīng)，而是企業(yè)不知道在哪里或如何利用 AI 來完成實(shí)際工作。我們認(rèn)為缺失的關(guān)鍵一環(huán)是人類與數(shù)字工作之間的協(xié)調(diào)層，在這里你可以捕捉實(shí)際的勞動力需求，生成現(xiàn)實(shí)且可部署的人類和 AI 能力配置，并將其與實(shí)際業(yè)務(wù)成果相結(jié)合。如果我們做不到這一點(diǎn)，下一波自動化不僅會重塑公司，還會破壞工作本身的穩(wěn)定性?！?/span>
他的觀點(diǎn)凸顯了許多高管忽視的事實(shí)：AI 的承諾不僅僅是技術(shù)或運(yùn)營上的挑戰(zhàn)，更是存在主義的領(lǐng)導(dǎo)力挑戰(zhàn)。隨著適合人類的任務(wù)與由機(jī)器自動化的任務(wù)之間的界限日益模糊，IT 和業(yè)務(wù)領(lǐng)導(dǎo)者將需要專注于通過深度整合人員、技術(shù)和文化來最大化價值創(chuàng)造。
因此，高管層必須重新考慮投資的時間表，并根據(jù)技術(shù)和市場需求擴(kuò)大產(chǎn)能。這種人力資本管理的轉(zhuǎn)變意味著能夠預(yù)測未來的勞動力需求，并與基于機(jī)器的智能同步部署人力資源。創(chuàng)新應(yīng)當(dāng)優(yōu)先考慮——這不再僅僅是提升現(xiàn)有績效，更多的是確保組織能夠保持敏捷，并準(zhǔn)備好在相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施和自我重塑方面促進(jìn)創(chuàng)新。
拆解工作與價值創(chuàng)造
理解工作的關(guān)鍵組成部分對于從 AI 中獲得可理解的 ROI 至關(guān)重要。任何回報都必須綜合考慮技術(shù)的采用和流程的轉(zhuǎn)型。目標(biāo)應(yīng)是利用 AI 在需要人類判斷、同理心和創(chuàng)造力的領(lǐng)域放大人類的努力，而不是僅僅在重復(fù)性任務(wù)領(lǐng)域，從而將人力資源分配到更高價值的監(jiān)督和人際角色上，使其發(fā)揮最大的生產(chǎn)力和價值。
成功的關(guān)鍵是重新聚焦于通過 AI 賦能人才以推動收入增長和創(chuàng)新。因此，目標(biāo)是戰(zhàn)略性地應(yīng)用 AI，將高技能人才從那?80%可以、應(yīng)該且必須自動化的工作中解放出來，讓他們能專注于那最后的?20%——即驅(qū)動新收入增長、客戶忠誠度和創(chuàng)新突破的核心工作。
AI 時代將重塑每個行業(yè)，如果 CIO 和 CEO 不隨之進(jìn)化，AI 投資將被浪費(fèi)。實(shí)現(xiàn) AI 真正價值的關(guān)鍵在于確保領(lǐng)導(dǎo)力具備未來就緒（Future-ready）的素質(zhì)，并擁抱新技能和變革。這不在于成為房間里最好的程序員，而在于建立正確的領(lǐng)導(dǎo)結(jié)構(gòu)。這涉及一種領(lǐng)導(dǎo)心態(tài)：利用 AI 推動以人為本的目標(biāo)，而不僅僅是用 AI 數(shù)據(jù)填充運(yùn)營電子表格。這需要在決策的各個方面都遵循嚴(yán)格的倫理和治理規(guī)范，并且在業(yè)務(wù)層面實(shí)現(xiàn)堅(jiān)定的一致性，確保每個 AI 項(xiàng)目都有明確的組織目標(biāo)。
編審：@lex
