導語：2026年，企業(yè)AI的推行正呈現(xiàn)出一種極其撕裂的魔幻現(xiàn)實：在頂層會議室里，董事會和CEO們正因為錯失恐懼癥（FOMO）而狂熱地施壓，要求立刻看到AI帶來的降本增效；而在基層辦公區(qū)，員工們卻因為被層出不窮的新工具和半成品流程反復折騰，陷入了深度的“AI疲勞（AI Fatigue）”。
在這場拉鋸戰(zhàn)中，首席信息官（CIO）成了最難熬的“夾心餅干”。一邊是急功近利的高管，一邊是疲憊不堪的員工，強行大干快上的結(jié)果，往往是高達?90% 的AI實施失敗率。
面對這道送命題，CIO們該如何平衡期望與現(xiàn)實？
企業(yè)引入AI的初衷是為了給員工減負，但現(xiàn)實往往背道而馳。員工的疲勞感并非因為“反技術(shù)”，而是源于以下幾個痛點：
“貼膏藥式”的偽集成：很多組織并沒有真正重構(gòu)業(yè)務流程，而是簡單地把AI“硬塞”給員工。例如，強迫員工在原有系統(tǒng)和獨立的ChatGPT網(wǎng)頁之間來回復制粘貼數(shù)據(jù)。這種笨拙的操作不僅沒有減少摩擦，反而增加了工作量，讓員工感到極度沮喪。
永遠在追趕的“技術(shù)倉鼠輪”：AI技術(shù)迭代太快了。BlackLine公司在一年內(nèi)就不得不下線了剛部署的AI智能體，轉(zhuǎn)而遷移到新的大模型。當員工剛剛花大量精力適應了一套新工具和流程，規(guī)則又變了。這種“永遠學不完”的緊迫感直接導致了倦怠。
幻覺帶來的“信任破產(chǎn)”：如果AI沒有與企業(yè)高質(zhì)量的內(nèi)部數(shù)據(jù)深度融合，大模型就會頻繁產(chǎn)生“幻覺”，輸出一堆垃圾信息。當員工發(fā)現(xiàn)自己花在檢查和糾錯上的時間比自己動手寫還多時，AI就成了純粹的負擔。
與基層的疲憊形成鮮明對比的，是高管層的“烏托邦”心態(tài)。CEO們看到競品的公關(guān)稿，就期望自家的CIO能在下個月交出一套完美的AI系統(tǒng)，并立刻在財報上體現(xiàn)出投資回報率（ROI）。
但麥肯錫的最新調(diào)查狠狠打臉了這種不切實際的幻想：只有39%的公司表示AI真正對企業(yè)的財務收益產(chǎn)生了影響。高管們往往忽略了一個常識：在AI為你省錢之前，你必須先為它燒錢（基礎設施、數(shù)據(jù)治理、試錯成本）。“想要快，就得慢下來，”倉促落地的結(jié)果只會是一地雞毛。
面對上下夾擊，最成功的CIO不會隨波逐流，而是會主動奪回AI戰(zhàn)略的主導權(quán)：
1. 拒絕“硬塞”，將AI化于無形
最頂級的AI集成，是讓員工“感覺不到AI的存在”。不要再給員工派發(fā)幾十個獨立的AI工具賬號，而是要在底層重構(gòu)工作流。當員工像往常一樣在ERP或CRM里操作時，AI應該在后臺無縫地幫他們完成數(shù)據(jù)抓取和分析。
2. 懂得做減法：聚焦2-3個高優(yōu)場景
不要試圖用AI一次性解決所有問題。CIO應該制定專注的采用策略：在未來半年內(nèi)，只挑選2到3個最能直接縮短業(yè)務周期或增加利潤的痛點進行AI改造。同時，明確劃定“不使用AI的禁區(qū)”，把好鋼用在刀刃上。
3. 重塑敘事：是“超級輔助”而不是“終結(jié)者”
推廣AI時，不要再大談特談“自動化能替代多少人力”，這只會引發(fā)恐慌和抵觸。CIO需要轉(zhuǎn)換話術(shù)，向員工證明AI是幫助他們提升技能、擺脫機械勞動的“副駕駛”。強調(diào)“人類始終在回路中（Human-in-the-loop）”，用以安撫員工的職業(yè)安全焦慮。
4. 敢于向CEO說“不”
這也是最考驗CIO魄力的一點。并非企業(yè)的每一個角落都需要生成式AI的加持。如果一項AI部署純粹是為了跟風，且會破壞現(xiàn)有的高效流程，CIO必須敢于向董事會提出反對意見——“有時候，AI并不是標準答案?！?/strong>
總結(jié)：在技術(shù)狂飆的時代，CIO的真正價值不再是比拼“誰部署模型最快”，而是誰能成為最清醒的“掌舵人”。擋住高管不切實際的施壓，安撫基層員工的疲勞，用穩(wěn)扎穩(wěn)打的流程重構(gòu)取代浮于表面的技術(shù)狂歡，才是AI落地真正走向成功的破局之道。
全文：CIO們夾在員工對AI的疲勞和領(lǐng)導層的期望之間
隨著技術(shù)的迅速發(fā)展，董事會正在向領(lǐng)導者施壓，要求他們迅速部署AI（人工智能）并交付業(yè)務價值，但這可能會讓員工感到沮喪和疲憊。
圖源：Rob Schultz / Shutterstock
2024?年，當基于云的軟件公司BlackLine實施其Buckie AI?智能體（一個員工可以詢問人力資源或IT相關(guān)問題的知識庫）時，該公司沒想到會在一年內(nèi)下線該工具。
CIO（首席信息官們）?Sumit Johar（蘇米特·喬哈爾）表示：“AI技術(shù)迭代速度過快?！惫拘枰粋€不同的系統(tǒng)來為未來進行擴展。
到次年6月，BlackLine已遷移到Google Gemini企業(yè)版，整個組織的員工已經(jīng)自己構(gòu)建了近300個AI智能體。
各組織采用AI的快速節(jié)奏，正在加劇CIO們面臨的挑戰(zhàn)。對于員工來說，被大量的新工具和流程轟炸，正導致他們產(chǎn)生對AI的疲勞感，這是一種因新增的工作流程以及未實現(xiàn)的節(jié)省時間的承諾而產(chǎn)生的倦怠感。
與此同時，公司董事會對CEO（首席執(zhí)行官）部署AI并交付成果的壓力越來越大。所以CIO們處于中間位置，要在董事會和領(lǐng)導層的期望與員工的實際情況之間取得平衡。全球商業(yè)技術(shù)咨詢公司Sutherland的CIO兼首席數(shù)字官Doug Gilbert（道格·吉爾伯特）表示，他們面臨著快速行動的壓力——但實際上，快速上線、倉促落地的策略往往會適得其反。他說，目前AI的實施失敗率高達90%。他說：“正確地實施AI聽起來可能會慢一些，但從長遠來看，它會更快。”。
一、員工疲勞感產(chǎn)生的原因
AI集成公司Cadre AI的創(chuàng)始人兼首席戰(zhàn)略官Riley Stricklin（萊利·斯特里克林）也認為，AI Fatigue（AI疲勞）在各公司中是一個日益嚴重的問題。他說，這不一定是因為員工反對AI，而是因為他們被新工具、新期望和不斷的變化壓得喘不過氣來。
實施AI的初始步驟需要時間，在實現(xiàn)承諾的節(jié)省時間之前，會暫時增加員工的工作量，這是Johar（喬哈爾）經(jīng)常聽到的抱怨。然后，當團隊覺得他們剛剛適應一項新技術(shù)，了解如何組織業(yè)務流程并最大化價值時，又會出現(xiàn)新的變化，改變一切。“這就是為什么會感到疲憊，因為事情發(fā)展得太快了?！彼f。
Gilbert（吉爾伯特）補充說，當?AI使用起來很笨拙，當組織只是在現(xiàn)有流程之上附加AI，而不是將其作為一個深度集成式方案來實施時，最容易出現(xiàn)AI疲勞感。例如，可能會要求員工將數(shù)據(jù)從他們的程序復制粘貼到像ChatGPT這樣的獨立LLM（大語言模型）中。但這種方法行不通?！澳銜寙T工非常沮喪。”Gilbert（吉爾伯特）說。
除此之外，他補充說，當AI沒有與公司的數(shù)據(jù)正確集成，或者缺乏更廣泛的組織背景時，LLM可能會產(chǎn)生幻覺，輸出的結(jié)果——用他的話說——有點垃圾。
Stricklin（斯特里克林）還表示，當AI是疊加層而非集成解決方案時，原本旨在減少摩擦，卻反而加劇了摩擦。
所以，最成功的CIO不會簡單地將AI插入現(xiàn)有系統(tǒng)并期待轉(zhuǎn)型，他說。他們會重新思考整個工作流程，并將AI融入運營中。Gilbert（吉爾伯特）說，在最無縫的AI集成中，員工實際上不會去考慮AI；他們只是使用一個流程，就能更快更好地得到結(jié)果。
二、CIO面臨各方壓力
Gilbert（吉爾伯特）說，這種笨拙的方法往往是因為自上而下推動的推動在整個組織中產(chǎn)生連鎖反應。董事會和CEO可能會看到其他公司在AI方面所做工作的案例研究或文章，就想效仿追趕。AI相關(guān)的要求逐漸下達到CIO那里，然后CIO就會感到壓力要快速部署解決方案，而不是花時間開發(fā)一個契合的系統(tǒng)。
“現(xiàn)實是你永遠無法滿足他們腦海中那些不切實際的預期，”Gilbert（吉爾伯特）說，并補充說董事會和CEO往往對AI能力抱有烏托邦式的心態(tài)。同樣，公司投資者通常期望AI能大幅削減成本，這給領(lǐng)導層帶來了壓力，要求他們立即展示AI的ROI（投資回報率），Johar（喬哈爾）補充道。
“他們并不總是明白，在節(jié)省任何成本之前，你必須先承擔成本，“他說。
事實上，McKinsey（麥肯錫）最近的一項調(diào)查顯示，在參與調(diào)查的公司中，只有39%報告稱AI能在企業(yè)層面上對他們的收益產(chǎn)生了影響，這表明大多數(shù)AI項目尚未帶來有意義的財務成果。
除了自上而下推動的壓力，有時CIO也會感受到自下而上推動的壓力。盡管員工對AI感到疲勞，Johar（喬哈爾）在BlackLine的團隊發(fā)現(xiàn)，其他部門對基于AI的工具的需求增加了多達25%。
大量的請求給IT團隊本身帶來了疲勞感，因為他們要評估無數(shù)的工具。更具挑戰(zhàn)性的是，AI的快速變化意味著該團隊評估技術(shù)的流程也必須隨之演進。Johar（喬哈爾）說，等到IT部門決定采購一項技術(shù)或選擇一個供應商時，這項技術(shù)可能已經(jīng)過時了。
BlackLine還培訓員工如何為特定的部門職能構(gòu)建自己的智能體，到目前為止，員工已經(jīng)構(gòu)建了近300個人工智能智能體。正如Johar（喬哈爾）所說CIO及其團隊有責任為大量的智能體帶來治理和結(jié)構(gòu)，確保它們符合公司在數(shù)據(jù)隱私或安全方面的政策。
隨著像Vibe coding（氛圍編碼）這樣的技術(shù)特性繼續(xù)受到關(guān)注，Johar（喬哈爾）預計CIO將面臨與軟件監(jiān)督相關(guān)的更多問題。
三、構(gòu)建AI敘事
為企業(yè)帶來價值仍然是技術(shù)領(lǐng)導者的首要任務，Stricklin（斯特里克林）說，最成功的CIO在部署AI之前會確立明確的業(yè)務目標——無論是增加收入或利潤率，還是縮短業(yè)務周期時長。
但是，在說服員工接受最終能為企業(yè)帶來價值的AI時，CIO可能需要一種不同于宣揚其好處的策略。
Johar（喬哈爾）說，CIO應該從員工的角度出發(fā)，將AI的好處描述得引人入勝，比如幫助員工更有效地完成工作并培養(yǎng)技能?！耙坏┠阋赃@種方式定位，員工就會更愿意投入他們的時間，”他說。
在這種環(huán)境下，Gilbert（吉爾伯特）說CIO需要向員工保證，AI不是裁員的手段，而是要轉(zhuǎn)變觀念，說明AI將如何與員工并肩工作，而不是取代他們。Gilbert（吉爾伯特）補充說，人類應該始終參與其中，以便隨著時間的推移微調(diào)模型并提高AI輸出的準確性。
鑒于領(lǐng)導者和員工在AI方面的情緒仍然存在差距，找到正確的平衡至關(guān)重要。根據(jù)谷歌Workspace委托進行的一項調(diào)查，高管們認為AI對他們公司產(chǎn)生重大積極影響的可能性比員工高出15%。
Stricklin（斯特里克林）還建議CIO制定一個專注的AI采用策略，而不是試圖一下子解決所有問題并立即在整個組織中實施AI。所以他們應該在未來六個月內(nèi)選擇兩到三個優(yōu)先領(lǐng)域來使用AI，并讓員工參與確定最佳行動方案?！霸噲D同時解決所有問題將弊大于利，”Stricklin（斯特里克林）說，并補充說同樣重要的是選擇組織不會追求AI的領(lǐng)域。
Gilbert（吉爾伯特）也認為，并非企業(yè)的每個方面都能通過生成式AI得到改善。CIO應該牢記這一點，如果他們懷疑AI的部署是不必要的，不要害怕向CEO或董事會提出反對意見?！坝袝r候AI并不是答案，”Gilbert（吉爾伯特）說。
