——AI時代，組織重構，比技術競賽更緊迫
北京2026年6月15日 /美通社/ -- 近期，在第28屆北京科博會上，IBM咨詢大中華區合伙人、戰略與轉型咨詢部總經理董海軍發表演講，就企業當前 AI 轉型的現象與困境、背后的原因及行動方向展開分享，同與會者交流探討。
前言：
現象與根因：我們常看到這樣一種矛盾——"AI 可三天上線一個智能流程，卻難為財報增添一分利潤"。這背后的根因并非技術能力的失敗，而是組織變革能力的缺失。
行動方向：AI 轉型，本質上是對流程、數據、組織能力等歷史欠賬的一次集中彌補。它不是"起跑線"的重置，而是一場對既有"債務"的系統性清償。
正如 IBM 董事長兼首席執行官 Arvind Krishna 所指出的："真正的領軍企業不是部署更多 AI 工具，而是重新設計自身的業務運營模式。"企業級 AI 應用所需要的，正是一套全新的運營模式——這正是轉型能否落地的關鍵所在。
以下內容基于演講整理而成，內容使用已獲得相關授權。
過去三年，每個春節都像一個技術引爆點。2024年是Sora，2025年是DeepSeek，今年則是"龍蝦"。在一些公司，Agent應用以每天數百個的速度上線， IT部門忙著匯報部署數量，員工樂于嘗試新鮮工具。然而，在與數十位CEO對話中，我們聽到一個普遍的困惑：錢花了，人動員了，為什么利潤沒有增加？競爭力沒有改變？一線AI熱火朝天，高層卻看不到可衡量的實際價值。——這就是當前AI轉型的悖論。
70年歷史看清一件事：AI還處在"熱身期"
回顧一下歷史：每一項重大技術，無論是互聯網、計算機、手機、還是數據分析，從萌芽到商業化，平均需要50-70年，經歷早期技術可行性研究 → 商用可行性 → 生態成熟三個主要階段。人工智能的研究起始于上世紀50年代，直到最近才開始真正邁入商用環節。今天大家熱烈討論的"規模化應用AI"，恰恰說明AI當前階段是：從"技術可行"向"商業可行"過渡，相對早期階段。
沒有這個歷史縱深視角，就會誤判本質——今天，AI在跨階段的起跑區，仍屬于"熱身"性質，但AI承襲了信息革命一以貫之的邏輯主線：對人類勞動的持續解放。
我們已完成了三個清晰的進階：解放計算能力、解放記錄能力、解放決策的分析支持能力。而接下來，AI解放的是"認知和自主決策"能力，正是這個第四層進階過程中，企業遇到了非常多的從未有過的困境。
困境根源—— 技術能力與組織能力間的斷層
"試圖將人工智能強行塞入現有組織，極有可能是一種錯誤的做法。"——菲利普莫里斯國際公司CEO的體會，道出來許多企業高管對當下普遍的"AI熱火朝天，回報波瀾不驚"這一困境的體會。
前三次信息化解放的是確定性能力——算得更快、記得更準、分析更全。第四次進階，本質是AI解放不確定性能力——參與判斷，決策。這一變化，與企業現有的為確定性、線性流程而設計的組織結構產生了劇烈沖突。
貌似通過技術疊加就能解決的問題，事實上卻帶來了兩個典型的錯配。一是，價值錯配：AI被用在了寫郵件、做總結、整理文檔等低價值環節，它并未介入核心決策、客戶關系、供應鏈等方面，省下來的錢在財務報表上根本看不出來；二是，權力錯配： IT部門做的AI系統被業務部門拒絕，不用。為什么？因為"搶飯碗"。業務干了二十年，IT三天做出個AI說比人家強——誰會接受呢？
現實世界里，真正的挑戰不是技術本身，而是如何讓人和技術協同，既能保留人經年累月積累的經驗沉淀，又能通過技術獲得新的效率和商業價值。
解決思路—— 碎片化是病灶，系統性才是解藥
數據顯示，74%的企業已實現點狀AI應用，卻很難與真正的商業價值關聯。
國內一家領先的家電企業的情況很有說服力。他們上一次流程再造（2006-2007年），采用的是"陣地戰"，像攻占一座堡壘一樣，流程梳理、需求分析、代碼開發、測試、上線、試運行、員工培訓，每步耗時幾個月，盡管周期長，但每一步是系統中的一步，個個擊破能形成規模化收益。
而現在，借助AI，改變一個四、五級的流程只需要三天，這就是"運動戰"，像游擊作戰一樣，快速迭代，小步快跑。下手容易，但問題也隨之而來：點狀成功無法自動聚合為系統性變革。
從"陣地戰"轉向"運動戰"之后，一個鮮明的矛盾浮出水面：下手越容易，規模化反而越難。碎片化Agent間數據不通，彼此缺少對話，利益得不到對齊。
這就解釋了，今天一個Agent可以生成另一個Agent，而且在90%的程度上是成功的。但 "點狀的火花"沒有變成商業價值和可衡量的ROI衡量。放棄對"單個AI效率"的迷戀，轉向系統能力重構是企業今天需要做出的選擇。
規模化缺的不是技術，是系統性能力重構，這帶我們回到根本思路上來：三年一盤棋，企業應如何思考和推動AI轉型？
變革的秘密—— 順境養不出"會變"的組織
對于這個問題，在訪問Autodesk CEO時，我得到了一句至今難忘的回答："你無法預測每一次巔峰，但是可以通過建設具有韌性、適應力并準備好應對變革的組織來做好準備。"
我曾深度服務一家領先企業，支持其實現了轉型成功。IBM的價值并不僅僅體現在技術層面，真正發揮決定性作用的是——組織能力建設，讓該企業具備自我變革與進化的能力。一個組織最核心的能力，并非高效執行既定戰略，而是在不確定環境中，持續完成自我重塑與躍遷。
IBM自身恰好詮釋了這個邏輯。創始人老沃森及其繼任者小沃森開創了長達85年的"英雄時代"，他們的天才眼光與非凡意志驅動了公司高速增長。但90年代IBM陷入絕境，不得不重新審視組織、流程、運營與未來價值。變革者郭士納臨危受命，他留下的最寶貴遺產，不是挽救了公司，而是注入了變革的基因。從那時起，IBM經歷了三次重大變革：流程轉型、數據轉型，以及2020年啟動的全組織AI驅動轉型，迄今持續五年，IBM就是自身的"AI零號客戶"。
改變自己，永遠比在同一跑道上狂奔更困難！但能力不會是平白無故地獲得的。IBM的AI轉型交出了一份答卷：原定目標25億美金財務收益，最終實現了45億美金。迄今為止，IBM是全球范圍內唯一一家由傳統IT公司成功轉型為AI公司的企業，百年企業位列全球AI企業前五。
變革的真相：AI轉型不是起跑線重置，而是三類"債務"清償
今年1月，紐約的一次全球伙伴AI轉型討論中發現：國外企業的AI轉型起步更早，不是因為更聰明，而是它們的前期基礎打得更好。
早在90年代，國外企業就已經開始了大規模的流程轉型。1994年，美國三分之二的大企業已啟動流程再造。國內明顯要晚，以我們的一家知名電器企業客戶為例，2007年才開始啟動流程再造，2012年才完成 "一個公司、一個體系、一個標準"的變革。
為什么流程如此重要？—— 沒有流程，就沒有好數據；沒有好數據，AI就無法順暢地自動化。
我們現在才意識到，原來終局是AI。過去七十年，大家把數據放到互聯網上、把企業做事的順序固化進IT系統，這一切都是在為今天AI的接管做準備。AI要接管，企業就必須有充分的數據基礎、流程基礎、組織基礎，這些方面的歷史欠缺，稱為 "AI債務"。
前面信息化的三個階段中，企業每走過一段就會遺留下相應的"債務"。即便最近三年多，我們也仍在幫助很多企業進行流程變革。IBM自身經驗中看到一個規律：前一個階段的轉型越順利，后一個階段的轉型就越快。在AI轉型中，必須對三類"債務"做一次集中清償。
破解的方法：三個杠桿，一個順序
基于IBM自身的轉型經驗和數百家企業的服務實踐，我們逐漸得出推進AI轉型的三個核心杠桿：領導力 →工作模式→技術落地。三個杠桿之間順序不能顛倒。
杠桿一：CEO掛帥，業務變革在前
任何一個AI轉型項目都必須由最高層來領導。這不是一句口號，尤其在"組織債務"清償上，這是決定性的。
為什么？因為業務部門天然感覺這是"搶飯碗"。早在2017年，在某航空公司的互聯網化轉型項目，大家有過一個討論，預判問題：在一個VIP休息室里，如果一位戴著人工智能眼鏡的新入職女孩在接待客人，會不會引發在這里干了20年、30年的員工的不適？答案是肯定的，不是不服，是不安。幾十年經驗會被一副眼鏡抹平。這個小例子告訴我們，項目必須由最高層出面推動，讓業務變革走在前面——先解決好業務如何在AI時代重塑競爭力的問題，然后才是IT和AI專家的技術運用，而非反過來。
CEO領銜成立"轉型指導委員會"，同時設立 "生產力探索團隊"。這是一個非常綜合性的團隊，包括業務專家、數據工程師、算法專家、法務顧問、安全主管、合規管理人、AI倫理委員等各成員，而且必須是各領域的資深專家。這一團隊是針對當前AI點狀應用紓困、推動規模化部署的中堅力量——在打通跨部門壁壘，引入外部對標，挖掘具體改善機會的同時充分賦能每一位員工，實現流程精簡與自動化。這一體系實現了從戰略決策到員工行動的無縫銜接，確保轉型的有效推進。
核心原則：領導力引領變革，清償"組織債務"。業務驅動技術，而非技術驅動業務。
杠桿二：重構工作模式，聚焦四個入口
工作模式的重構是繁雜且系統的，可從四個領域入手， 深入到企業運營中，清償"數據與流程債務"的同時推進AI轉型。
第一， 內外部數據洞察與決策輔助。管理者每天花大量時間看報告、報表、開會。AI首先最直接的價值，是自動完成數據的分析、整理、提煉、總結和指引。把人從信息洪流中解放出來。IBM將其作為第一優先項。
第二， 客戶交互個性化重塑。AI在推理和個性化上可以做到千人千面。IBM幫助一家瑞士銀行對比了人工坐席與AI坐席的表現，發現AI坐席更能判斷對方語氣——當客戶不開心或急躁時，主動轉給人工客服。這類人機協作非常有價值。
第三， IT自身的現代化。本質上AI就是編碼，而最容易編碼的正是編碼本身。IBM將AI應用于軟件全生命周期（SDLC），IT團隊規模縮減約80%，釋放了可觀的收益。
第四， 員工生產力與體驗提升。AI提供了新的交互方式，讓員工不再操作繁瑣的內容管理系統。以IBM AskHR為例，它已運行近五年。員工通過自然語言對話即可完成請假、在職證明、變更工作地等操作。這類應用雖不起眼，卻是員工每天感知AI價值的最直接窗口。
核心原則：不是全面鋪開，聚焦于高頻且可量化的價值錨點。數據通、流程順，AI才能真正跑起來。
杠桿三：技術落地，從0.1起跑
AI和之前所有的技術應用都不一樣。2018年，IBM董事長就提出建立"敏捷文化"：沒有敏捷文化就不可能有AI的應用。為什么？面向AI的組織，它的行動邏輯是完全不同：
接受錯誤、失敗和寬容，這不是一個文化問題，而是一個制度建設問題。容錯機制是前提，這方面企業是有"組織債務"要清償的。當然，通過優化激勵機制、重視技術技能、強化招聘與留存，是與技術同行的重要性。
核心原則：敏捷文化 + 容錯機制 = AI落地的土壤
把AI變成企業的真金白銀，不是一件簡單的事。甚至可以說，它超過了過去40年所有轉型的總和——還要更難。難在何處？提煉為落實三大關鍵行動。
實施要點與保障：杠桿落實處，AI變真金
第一，設定一個帶有明確財務目標的"北極星指標"。 沒有它，企業無法在重重困難、阻力和非議面前持續推動變革。要有可量化、有牽引力的明確指標，它是動員組織的唯一指南針。
第二，建立AI治理機制。 明確AI問責鏈條。以前上IT系統，責任是清晰的。現在AI出了問題，如何問責？一個錯誤的AI數據會引發災難性后果。那么是誰的責任？業務部門？數據科學家？算法工程師？還是使用者？我們現在有很多辦法，比如設立Agent委員會，多系統協同審核等。這條道路上充滿試錯，但無法繞行。
第三，反復提醒的歷史真相——幾十年的眾多企業的轉型中，每一次新技術的到來，大家都歡欣鼓舞，認為這是一個新的起跑線，可以彎道超車，用新技術重新發力。但是，歷史反復證明：新技術不會重置起跑線，對于領先者是加速器；對落后者則意味著更多的"債務"要償還、要補課。今天的A I，也不例外。
AI轉型不是技術競賽，而是企業完成"債務"集中清償與組織能力自我重構的一體兩面。
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