這篇文章我讀了三遍，推薦給所有在搞AI的CEO和CIO。?？剖缹W(xué)，埃森哲日本數(shù)據(jù)與AI業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，把一個不到百人的AI團(tuán)隊(duì)做到千人規(guī)模，撐起埃森哲日本四成營收。他說的每一句話，都踩中了中國企業(yè)現(xiàn)在搞AI的痛點(diǎn)。
上個月跟一個制造業(yè)老板喝茶，他拍著桌子跟我說：
"去年花了500萬上了最先進(jìn)的大模型，找了最牛的團(tuán)隊(duì)做了2個PoC，結(jié)果呢？除了行政部偶爾用來寫個會議紀(jì)要，銷售部用來改個PPT，業(yè)務(wù)上根本沒看到任何變化。"
"500萬啊，就買了個高級玩具。"
相信很多CIO朋友都有同感。技術(shù)越來越先進(jìn)，PoC做得越來越漂亮，但一到規(guī)?；涞鼐涂ぁ栴}到底出在哪？
看完埃森哲保科世學(xué)的這篇訪談，我突然就通了——
我們的瓶頸，從來都不是技術(shù)，而是組織。
現(xiàn)在到處都在說"AI替代多少白領(lǐng)工作"，這個說法本身就是錯的。
保科說了一個特別好的例子：
要給員工負(fù)面反饋？讓AI去說，客觀理性，不會情緒化，避免人際沖突
要表揚(yáng)員工？必須領(lǐng)導(dǎo)親自說，"這次干得漂亮"這句話的溫度，AI永遠(yuǎn)給不了
再比如：
AI可以做99%的風(fēng)險(xiǎn)分析，把數(shù)據(jù)擺得清清楚楚
但最后拍板、承擔(dān)責(zé)任的，永遠(yuǎn)是人
搞AI的第一步，不是想著讓AI取代誰，而是把人和AI的邊界畫清楚。
哪些事必須人來做？決策、共情、承擔(dān)責(zé)任。哪些事必須AI來做？重復(fù)計(jì)算、海量數(shù)據(jù)處理、得罪人的事。
把這個邊界想清楚了，你的組織架構(gòu)和AI系統(tǒng)才會真正清晰。不然就是為了技術(shù)而技術(shù)，為了AI而AI。
這一點(diǎn)我深有體會。
傳統(tǒng)企業(yè)的IT部門，核心KPI是什么？系統(tǒng)穩(wěn)定運(yùn)行，不出事。所以形成了"絕不允許失敗"的文化，多一事不如少一事。
但搞AI呢？AI模型的迭代本身就需要失敗的數(shù)據(jù)，人的成長也需要試錯的經(jīng)驗(yàn)。
用?？频脑捳f：
最高級的管理，不是要求員工絕對完美，而是為他們設(shè)計(jì)一個"在可控范圍內(nèi)，允許安全試錯的沙盒環(huán)境"。
給他們布置"稍微踮起腳尖就能觸碰到"的挑戰(zhàn)性任務(wù)，在他們跌倒時(shí)說一句"沒關(guān)系，復(fù)盤后再來"。
這種心理安全感，才是驅(qū)動組織創(chuàng)新的最強(qiáng)勁燃料。
如果你的IT部門還在追求"零故障"，那你的AI永遠(yuǎn)做不起來。
很多老板的邏輯是：AI是技術(shù)，那就是技術(shù)部的事。大錯特錯。
埃森哲為什么要在京都設(shè)高級AI中心？核心邏輯就是：把客戶企業(yè)的CEO/CxO和最前沿的AI開發(fā)者拉到同一張桌子上。
技術(shù)人員懂算法的邊界，但經(jīng)營層才懂業(yè)務(wù)的生死。只有讓"自上而下的商業(yè)意志"和"自下而上的技術(shù)現(xiàn)實(shí)"在同頻對話中碰撞，甚至現(xiàn)場收反饋、現(xiàn)場改模型，才能搞出真正能解決問題的AI。
我見過太多企業(yè)，老板提了個需求，技術(shù)部悶頭搞了三個月，最后拿出來的東西業(yè)務(wù)部門根本不用。為什么？中間沒有對話，沒有碰撞，沒有同頻。
AI不是技術(shù)部門的AI，是整個公司的AI。
這兩年看著很多企業(yè)搞AI，我最大的感受是：大家都太焦慮了，焦慮到忘記了最基本的東西。
技術(shù)在變，算法在變，模型在變。但組織的邏輯沒變，人的邏輯沒變。
與其追著最新的技術(shù)跑，不如停下來想想：
我們公司人和AI的邊界在哪？
我們給年輕人試錯的空間了嗎？
業(yè)務(wù)和技術(shù)真的在一張桌子上說話嗎？
在這個AI浪潮席卷而來的時(shí)代，對于CIO和企業(yè)領(lǐng)袖而言，與其被動地維持系統(tǒng)的穩(wěn)定，不如主動出擊，將全球最前沿的技術(shù)吸納進(jìn)自身的業(yè)務(wù)語境中。
停止純粹的技術(shù)焦慮吧，回歸到"人與組織"的重塑上來。想清楚這一點(diǎn)，你的企業(yè)在下一個十年依然會是行業(yè)的執(zhí)牛耳者。
——埃森哲AI中心負(fù)責(zé)人?？茖W(xué)世的挑戰(zhàn)（完整訪談）
受訪者：?？茖W(xué)世
埃森哲公司數(shù)據(jù)與AI業(yè)務(wù)日本區(qū)負(fù)責(zé)人、AI中心負(fù)責(zé)人將不足百人的AI團(tuán)隊(duì)拓展至千人規(guī)模，撐起埃森哲日本約40%的營收
問：請您介紹一下迄今為止的職業(yè)生涯。
從小學(xué)到高中，我對編程的癡迷與日俱增，同時(shí)也對量子力學(xué)產(chǎn)生了濃厚興趣。順著這份熱愛，我在大學(xué)主修了高度依賴計(jì)算機(jī)計(jì)算的物理化學(xué)專業(yè)，并一路讀到了博士。
用計(jì)算機(jī)研究原子和分子極其有趣，讓我十分沉迷。但隨著研究的深入，我內(nèi)心開始產(chǎn)生一個疑問：
"我的研究真的能為這個世界做出貢獻(xiàn)嗎？"
懷揣著"先去了解一下社會與商業(yè)運(yùn)作機(jī)制"的想法，我加入了安永咨詢（現(xiàn)埃森哲），因?yàn)樵谶@里，編程這項(xiàng)特長能立刻轉(zhuǎn)化為即戰(zhàn)力。
最初，作為"懂編程的人才"，我直接從連新人都很少涉足的高難度項(xiàng)目起步：
從構(gòu)建客戶數(shù)據(jù)庫開始
逐步擴(kuò)展到銷售機(jī)制的搭建
呼叫中心建設(shè)
乃至于供應(yīng)鏈領(lǐng)域
當(dāng)開發(fā)團(tuán)隊(duì)逐漸壯大為百人規(guī)模的全球化協(xié)作體系時(shí)，我開始大力推動自動化測試工具的開發(fā)，致力于構(gòu)建"排除人為依賴（去屬人化）"的機(jī)制。從很早開始，我就將打造保障重現(xiàn)性與質(zhì)量的底座作為核心課題。
職業(yè)生涯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，出現(xiàn)在我們探索訂單系統(tǒng)高端化的過程中。
我將博士階段積累的機(jī)器學(xué)習(xí)知識與埃森哲的咨詢訣竅相結(jié)合，著手開發(fā)需求預(yù)測、庫存最優(yōu)配置等智能機(jī)制，并成功將其作為云服務(wù)推向市場，實(shí)現(xiàn)了商業(yè)變現(xiàn)。
此后，順應(yīng)大數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的浪潮，我們進(jìn)一步推進(jìn)了數(shù)字基地建設(shè)與人才培養(yǎng)：
在東京麻布成立了"埃森哲創(chuàng)新中心"，與客戶共同將創(chuàng)新點(diǎn)子轉(zhuǎn)化為現(xiàn)實(shí)
在京都設(shè)立了"高級AI中心"，打造了一個讓企業(yè)高管與精通前沿AI的開發(fā)者直接對話、共構(gòu)全企業(yè)變革藍(lán)圖的場域
問：在您的職業(yè)生涯中，最引以為傲的成就是什么？
回首過去，無論是建立創(chuàng)新中心，還是開發(fā)各類AI服務(wù)，我都參與了諸多重要項(xiàng)目。但如果要說對公司最大的貢獻(xiàn)，或許是"成功擴(kuò)大了AI組織的規(guī)模"。
雖然如今AI因達(dá)到了應(yīng)用級別而備受矚目，但這不過是近期的潮流。回想十年前，幾乎看不到大企業(yè)以AI為核心推進(jìn)實(shí)質(zhì)性轉(zhuǎn)型的案例。
我剛接手AI團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人時(shí)，團(tuán)隊(duì)還不到100人。隨后，我將精力傾注于打造讓成員充分發(fā)揮實(shí)力的環(huán)境，并推動組織擴(kuò)張。這條路并不平坦，但在各方力量的協(xié)助下，如今團(tuán)隊(duì)已成長為千人規(guī)模。
目前，埃森哲日本區(qū)約40%的營收都由數(shù)據(jù)與AI相關(guān)業(yè)務(wù)貢獻(xiàn)。曾經(jīng)在公司內(nèi)并不算主流的領(lǐng)域，如今已成為核心業(yè)務(wù)。
毫無疑問，我們將這股社會浪潮轉(zhuǎn)化為實(shí)際商業(yè)成果的底氣，正是源于"人的力量"。
問：您收到過印象最深的管理建議是什么？
我屬于一邊獨(dú)立思考一邊推進(jìn)的類型，不太常找人商量。因此，并沒有哪句具體的話成為我的轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
但回過頭看，公司里的歷任上司總是交給我一些"目前對我來說有些困難，但只要努力一下也許夠得著的工作"。
不發(fā)一言，卻直接給予機(jī)會，這恐怕是我獲得最大成長的契機(jī)。
正因有了這種不斷挑戰(zhàn)"略超自身能力邊界"的積累，如今我在管理下屬時(shí)，也會刻意委派那些"稍微踮踮腳就能完成"的任務(wù)。
不施加毀滅性的重壓，也不允許其龜縮在舒適區(qū)，而是精準(zhǔn)地找到"挑戰(zhàn)與成就感并存"的平衡點(diǎn)。
培養(yǎng)人才，正是這種不斷把握平衡的藝術(shù)。
問：作為現(xiàn)任負(fù)責(zé)人，您覺得這份工作最大的魅力是什么？
絕不僅僅是能接觸到以AI為首的前沿技術(shù)，更在于能將其實(shí)實(shí)在在地植入企業(yè)，并轉(zhuǎn)化為造福社會的實(shí)質(zhì)成果。
你不能僅僅了解技術(shù)，而是必須徹底想透"如何應(yīng)用它、如何用它來引發(fā)變革"。
了解全球正在發(fā)生什么，親自參與推動，將其橫向擴(kuò)展至各行各業(yè)甚至全社會，并在全球范圍內(nèi)進(jìn)行規(guī)?；瘡?fù)制。
能夠參與到這一進(jìn)程中，是我目前感受到的最大樂趣。
問：成功的組織管理，最需要什么？
這是一個極難的課題。我們在京都AI中心與京都大學(xué)聯(lián)合開展了關(guān)于"領(lǐng)導(dǎo)力"的研究。分析的核心是：
如何同時(shí)實(shí)現(xiàn)"企業(yè)的高績效"與"員工的幸福感（Well-being）"？
研究表明，關(guān)鍵在于管理者能多大程度上貼近并培育年輕一代。
年輕人生來具備數(shù)字原住民的直覺，我們必須積極利用這股力量。然而，IT領(lǐng)域往往有著"絕不容許失敗"的嚴(yán)苛屬性。
但我堅(jiān)信，無論是訓(xùn)練AI還是人類成長，適當(dāng)?shù)氖〗?jīng)驗(yàn)都不可或缺。
日本的IT現(xiàn)場往往彌漫著"不能犯錯"的沉重空氣。因此，領(lǐng)導(dǎo)者的核心職責(zé)，絕不是要求完美，而是設(shè)計(jì)出"在可容忍范圍內(nèi)的試錯空間"，為年輕人打造一片"能安心跌倒的場地"。
在他們失敗時(shí)，能對他們說一句：
"沒關(guān)系，下次繼續(xù)努力。"
問：您對年輕的IT領(lǐng)導(dǎo)者有什么建議？
過去，日本IT領(lǐng)導(dǎo)者的首要任務(wù)是如何維持核心基干系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，這是企業(yè)存續(xù)的命脈。但如今，生成式AI等技術(shù)革新的浪潮不請自來。
如果僅僅滿足于系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)轉(zhuǎn)，企業(yè)將無法維持未來的競爭力。
這就要求IT領(lǐng)導(dǎo)者不能把擁抱新技術(shù)的任務(wù)"外包"或甩鍋給別人，而是必須親自去理解，去思考外部世界的新鮮事物對自身企業(yè)意味著什么。
在維持穩(wěn)定與推動變革、短期視野與長遠(yuǎn)社會視野之間取得平衡，并清晰地打出自己的戰(zhàn)略牌。
問：您認(rèn)為AI將如何重塑日本的產(chǎn)業(yè)格局？
大語言模型（LLM）正猛烈沖擊著白領(lǐng)階層，尤其是文檔處理占比較高的金融及軟件開發(fā)領(lǐng)域。隨著生成成本的暴跌，語言類任務(wù)被AI廣泛接管是大勢所趨。
而未來，一旦"物理AI"全面鋪開，現(xiàn)實(shí)世界中的繁重作業(yè)也將由AI和機(jī)器人分擔(dān)。
屆時(shí)的核心命題，將不再*"AI能不能做"，而是"這事該不該讓人類來做"。
負(fù)面反饋交給AI，贊賞鼓勵必須人來做。給出負(fù)面反饋，讓AI去傳達(dá)往往更客觀理性；但如果是贊賞與鼓勵，人類上司的一句"干得好"所帶來的情感共鳴，是機(jī)器人永遠(yuǎn)無法替代的
風(fēng)險(xiǎn)分析交給AI，拍板決策必須人來做。即使AI能完成極度復(fù)雜的風(fēng)險(xiǎn)評估，最終敢于承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)、為結(jié)果負(fù)責(zé)的，永遠(yuǎn)是人類高管
標(biāo)準(zhǔn)化作業(yè)交給AI，創(chuàng)造性工作必須人來做。規(guī)則清晰、流程明確的工作，AI做得又快又好；但打破規(guī)則、創(chuàng)造新價(jià)值的工作，只能靠人
面對老齡化、勞動力短缺等社會頑疾，"物理AI × 生成式AI × 負(fù)責(zé)任的AI"將成為日本破局的關(guān)鍵。
對于決策者而言，這不是一場盲目追逐時(shí)髦的競賽，而是要不斷深思：
如何組合這些技術(shù)，才能達(dá)成整個社會的利益最大化？
我期待所有的IT領(lǐng)袖們，都能保持這種思考，迎接下一個時(shí)代的挑戰(zhàn)。
編者后記
整理這篇訪談時(shí)，我最大的感受是：?？葡壬劻撕芏郃I，但從頭到尾，核心關(guān)鍵詞始終是"人"和"組織"。
技術(shù)是工具，模型是手段，最終決定AI能不能做成的，還是人。這大概也是他能把百人團(tuán)隊(duì)做到千人、撐起四成營收的真正原因吧。
