利用 AI 的 4 个要素实现成功集成

许多组织急于获得竞争优势，近年来急忙实施人工智能（AI）。然而，对于大多数组织来说，结果却令人失望，有些估计表明，超过 80% 的 AI 项目失败。但 AI 没有失败，因为技术还不成熟；它失败是因为企业把它当作另一个技术项目来对待。

第一波 AI 计划主要由 IT 或数据团队领导。这些早期项目都是技术为中心的，往往与更广泛的企业战略脱节。而这可能适用于过去的工具，但 AI 不同，它影响人们的工作方式、价值的交付方式以及组织需要移动的速度。

随着第一波的结束，问题不再是是否使用 AI，而是如何以一种推动真正影响力的方式使用它。AI 不再是可以在一旁进行实验的东西，它已经来到这里，正在快速移动，并且已经为知道如何使用它的公司带来了影响。

正在应对许多挑战（包括市场不确定性、预算紧张和日益增长的客户期望）的领导者可以从为将 AI 建立到其组织的思维方式、运营和增长方式中提供的实用指南中受益。4V 框架——愿景、价值、黏度和速度——提供了一条从实验到执行的路径。

愿景：将 AI 嵌入业务，而不是放在旁边

AI 经常被视为一个旁支项目。但如果它要坚持下去，AI 需要生活在业务战略内部，而不是外部。

这不是关于建立“AI 战略”。它是关于确保您的 AI 努力明显地服务于您的企业战略。当组织将 AI 视为一个使能器，而不是目的地时，连接投资与实际结果变得更容易。

可以这样想：电力。你不会整天思考它，但它几乎支配着你所做的一切。这就是 AI 的发展方向。成功的 AI 集成不仅仅是启动一个闪亮的新计划。未来的几年中，蓬勃发展的组织将无缝地将 AI 编织到整个工作流程中。

如何开始：直接将 AI 集成到您的战略重点领域，而不是将其管理为一个单独的计划。当企业治理、资源分配和测量框架反映出 AI 作为核心使能器的作用时，自然就会产生一致性。

价值：重新定义人们和组织如何创造价值

在价值方面，有两个故事。首先，你有客户：他们真正从你那里获得什么价值？AI 又如何帮助你保护、放大或重新想象这种价值？AI 正在迅速瓦解曾经被认为是高度可防御的竞争优势。成功的组织将利用 AI 来了解和满足客户不断演变的期望，通过速度和精度来保持他们的首选地位。

然后是员工方面：大多数人通过他们每天完成的任务来定义自己的价值，当 AI 开始从他们的盘子上接走这些任务时，会感到不安。人们会想，“我现在在哪里？”在 2025 年 5 月的一项研究中，47% 的工人表示担心 AI 会威胁他们目前的工作。

这就是领导者需要帮助团队跳出局限的时刻。目标不是更快地完成相同的任务，而是将组织推向其愿景。这需要重写角色、转变激励因素和重新思考成功的含义。但是，这是值得的，因为当人们感到自己是更大事物的一部分时，他们会以不同的方式出现。

如何开始：为 AI “团队成员”编写职位描述，就像为人类角色一样。定义他们的职责、如何衡量成功以及如何支持他们的人类同事。这种清晰度有助于团队超越被取代的恐惧，转向以不同的方式工作的机会。

黏度：成为水，而不是花生酱

每个组织都有某种黏度——变化如何通过它传播。有些公司像水一样，变化流动顺畅。其他公司像花生酱一样，变化会卡住。

AI 正在快速移动，想要跟上的组织不能被官僚主义或习惯所阻碍。沉没成本是最大的障碍之一。人们会因为时间或精力投入而对旧的做法产生依恋。为了降低黏度，领导者需要为人们创造空间和激励，让他们放弃过去，接受更好的工作方式。考虑到 AI 持续演变的速度，成功的组织将认识到，他们必须以前所未有的速度适应，以保持相关性。

如何开始：重新审视激励结构，以鼓励适应性而不是传统。围绕愿意接受新工作方式的结果构建奖励，并承认挑战沉没成本思维并选择更聪明方法的个人和团队。

速度：将 AI 视为有前途的团队成员，而不是完美的机器

最后一个 V 是关于速度。随着 AI 的每周演进，快速移动的能力是不可商量的。然而，许多组织经常期望 AI 立即完美。当它不完美时，他们会放弃它。

这就像期望新大学毕业生在第一天就完美地完成一切。这不可能。大学毕业生是聪明的、有能力的和致力的，但他们需要背景、支持和指导才能成功。AI 也是如此。您从 AI 计划中获得的长期价值将直接与您的团队成员致力于持续改进的意愿相关。

不要等待完美，组织应该从低风险领域开始，在那里，风险是可控的，但学习是真实的。

如何开始：指定“安全失败”区域——内部使用案例，在那里，错误的成本很低，但学习潜力很高。会议总结、政策查找和早期想法生成是常见的入门点，允许团队在扩大规模之前建立信心。

未来是嵌入式的

这里还有一个重要的思维转变。一个反复出现的故事说明了这一点：1960 年代，肯尼迪总统访问 NASA 时，据说问了一位清洁工他的工作是什么。清洁工说：“先生，我正在帮助把人送上月球。”这就是组织应该努力实现的那种一致性。不管是前线工人还是 AI 工具，所有人和所有事物都应该为共同的目的而努力。

但到达那里不会很整洁。AI 正在快速移动，周围的世界也正在快速变化。感到兴奋和不确定是正常的。这种紧张是真实的，也是正常的。正如沃顿 AI 教授伊森·莫利克所说，你不会真正理解 AI，直到你为此花费了三个不眠之夜。

事实是，我们都在实时地摸索。没有完美的路线图。重要的是以清晰、意图和学习的意愿出现。这就是转变发生的方式。

4V 框架有助于实现这种转变。当组织将 AI 连接到其企业愿景的实现、定义其价值、降低其内部黏度和建立速度的肌肉时，他们会解锁持久的变化。技术已经准备好了，时刻已经到来。深吸一口气，接受不适感，开始工作。